Decagon AI

Agent Operating Procedures（AOP）はDecagonの中心的な考え方だ。フロー設計ツールで箱をドラッグしたり設定言語を覚えたりする代わりに、エージェントのワークフローを自然言語で書く。つまりサポートの責任者は、返品・返金・エスカレーションの扱いを変えるのにエンジニアリングを待たなくてよい。Decagonはこれにより価値が出るまでの時間が縮まり、ロジックがレビューできる程度に透明になると説明する。旧来のルールベースのボットとこのプラットフォームを分ける機能だ。スプリントは不要である。

プラットフォームはチャット・音声・メール・SMSに1つの知能層を走らせるため、顧客がどこから現れてもエージェントは同じように振る舞う。誰かがウェブチャットで始めて後から電話しても、チャネル横断の記憶が会話をつなぎ、最初からやり直しにはならない。サポートチームにとっては、ワークフローを一度作ればどこにでも展開でき、チャネルごとに別のボットを維持しなくてよいということだ。一度作って、どこにでも展開する。それが約束であり、Decagonが挙げるチャネルでそれは成り立つ。

エージェントを公開する前に、Decagonはテスト・可観測性・実験のツールでそのロジックを検証させる。実際の会話に当てて失敗する箇所を見つけ、ワークフローを調整する。返金やアカウント変更で誤った回答が実際の結果を招くとき、これは重要になる。同社はこれを、一度出して祈るのではなく、進化しながらエージェントを信頼できる状態に保つことだと言う。本番でバグを見つけるのは理想的ではない。

プラットフォームはすべての会話をデータに変える。分析スイートは、顧客が何を尋ねているか、エージェントがどこで解決し、どこで引き継ぐかを示す。サポート責任者は浮上する問題に気づき、次に何を自動化するか決められる。これは見栄えのするダッシュボードの話ではなく、学んだことをエージェントのワークフローに戻す話だ。役に立つ。飾りではない。

Decagon Voiceは、自然な対話のために作られ、ブランドの口調に合わせて調整できる音声AIエージェントだ。電話の会話を処理し、人間なしで問題を解決し、無理なときは通話を引き継ぐ。同社はChimeのような顧客で高い音声回避率を報告している。音声は難しい。うまく自動化するのが最も難しいチャネルの1つであり、だからこそDecagonの訴えで目立つ。

チャネル横断の記憶は、顧客の複数のやり取りにわたって文脈を保つため、同じ人物が電話したり書き込んだりしたとき、チャットで起きたことをエージェントが覚えている。この連続性が、コンシェルジュ体験と、アカウント番号を3度目に尋ねるボットとを分ける。地味な機能だ。そしてマルチチャネルのサポートを一つにつながっていると感じさせるのも、この機能である。