DigitalGenius

サポート自動化を重視する向けに、DigitalGeniusは大規模言語モデルと承認済みの決定的ワークフローを組み合わせる。ベンダーはこれをAI OSと呼ぶ。専門のオーケストレーターエージェントが各ステップで適切なツールを選び、生成AIエージェントと構造化されたAIワークフローを使い分ける。単一のLLMプロンプトに頼るより回答が予測しやすく、ハルシネーションのリスクも下がるとベンダーは説明する。

Genius Flowsは、Eコマースでよくある問い合わせ向けの既成ワークフローで、ベンダーの小売サポートでの長年の経験から作られている。注文状況、返品、サブスク変更といった場面をカバーし、スタックを接続すれば各プロセスを一から組まずに自動化へ移れる。ブランド固有のプロセス向けに独自フローも作れる。

ヘルプデスク、配送業者と出荷システム、Eコマースプラットフォーム、注文管理ツールに接続し、Eコマース向けAIエージェントが正確なデータを引き、実際の操作を実行する。これらの連携はベンダーが無償で構築し、今も増え続けている。公開情報を読むだけのボットと、実際に動くエージェントを分けるのは、まさにこの部分だ。

オーケストレーターエージェントが、曖昧な問い合わせや複数意図の問い合わせをリアルタイムで検知し、各部分を注文状況・返品・保証といった専門エージェントへ振り分ける。これにより、本来は人に回っていた複雑な問題のロングテールまで自動化が届くとベンダーは述べる。顧客は会話の途中で引き渡されることなく、一貫した答えを受け取る。

画像認識により、顧客がアップロードした写真を評価し、製品の損傷や不具合を自動で見つける。システムは評価ごとに信頼度を付け、信頼度の低い画像は自動承認せず人へエスカレーションできる。保証対応が多い小売業者にとって、これは目視での写真確認を置き換える。

エージェントはメール、チャット、音声、SNS、SMS、アプリ内メッセージで動き、加えてヘッドレスSDKでサイトの任意の場所に置ける。顧客は普段いる場所で支援を受けられ、同じエージェントのロジックが全チャネルに効く。アプリやSNSでの支援を顧客が期待するブランドでは重要な点だ。

DGダッシュボードは、フロー管理、ナレッジソースの更新、会話の分析を一か所にまとめる。解決の各ステップを可視化するエージェントハーネスも備え、問い合わせがシステム内をどう流れたかチームが確認できる。この可視性が、規模の大きいサポートチームに必要な監視と引き継ぎの制御を支える。

人が必要な問い合わせでは、エージェントが会話の文脈ごとチケットを担当者へエスカレーションする。引き継ぎで顧客は同じ説明を繰り返さずに済み、担当者は対応を終えるのに必要な情報を得る。つまりAIエージェントは、人が担うべき部分を置き換えるのではなく、チームを補う。