Duckie
Duckie, Inc. · 生産性向上 · マーケティング · 学習
Duckie は自然言語の指示からAIサポートエージェントを組み立て、ヘルプデスクと社内ツールにつなぎ、変更を顧客に届ける前にテストできる基盤だ。
Duckie について
About
Duckie とは
Duckie は技術製品を売る企業向けのAIカスタマーサポート基盤である。チケットが届いたときに何をすべきかを文章で書き、エージェントに自社ドキュメントを向け、読み書きが必要なシステムをつなぐ。あとは顧客に返信し、下書きを返すのではなく作業を終わらせる。
一般的なヘルプデスクのチャットボットとの違いは、この AIエージェント基盤が設定の主導権を渡す点にある。各エージェントには起動モード、参照できる知識の範囲、文章で書いたガイドライン、そして厳格なガードレールがある。実行のたびに記録が残り、どの記事を使い、どのツールを呼び、なぜその文面になったのかを開いて確認できる。
制約もはっきりしている。Duckie は価格表もセルフサービスプランも公開していないため、費用を知るには商談を申し込む必要がある。ビルダーは、誰かがドキュメントを保守し、手順を文章にすることを前提にしている。サポート知識が二人の頭の中だけにあるチームでは、得られる効果は限られる。
はじめかた
- app.useduckie.ai でアカウントを作り、ダッシュボードを開く。少なくとも一つのサポートチャネルの管理者権限が要る。
- 「設定」の「接続」でチャネルをつなぐ。Zendesk、Intercom、Slack が定番の出発点で、認可は OAuth で行う。
- 「トレーニング」の「ナレッジ」で知識を追加する。Notion、Confluence、Google Drive を連携するか、自社サイトの URL を貼って Duckie に索引させる。同期は数分で終わる。
- 「構築」の「エージェント」でエージェントを作る。名前を付け、自律・ワークフロー・ランブックのいずれかのモードを選び、知識、ガイドライン、エスカレーション規則を割り当てる。
- 過去の実チケットで試し、実行ログを確認してから、顧客対応として本番に出す。
AIツール情報
Duckieの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- B2B SaaS のサポート責任者：返金、解約、アカウントのポリシーを一度書けば、エージェントが同じ基準で適用する。ただしルールを保守する人が必要だ。
- 技術製品の一次対応担当：Duckie が定型的な質問を処理し、変わった事例は文脈ごと人間に渡す。
- サポート運用担当：実行履歴と分類データから、どの記事が使われ、どこで回答が足りないかが見える。
- サポート専任エンジニアがいない小規模チーム：自然言語のビルダーなら数カ月の統合プロジェクトを避けられる。接続の面倒は誰かが見る必要がある。
タスク
- パスワード、請求、手順の質問に既存ドキュメントで答える。リンクと手順はナレッジベースから引く。
- 解約と返金の処理：Stripe でプランを確認し、引き止め施策を適用し、返信してから契約情報を更新する。
- 入ってきたチケットをカテゴリと緊急度で振り分け、キューの順番を実際の優先度に合わせる。
- エンジニアの助けが要る案件で社内メモと Jira チケットを書く。担当者が詳細を打ち直さなくて済む。
シーン
- チケット量が人員より速く増え、夜間や週末にキューが詰まる。
- リリースでドキュメントが変わり、本番適用の前に新しい設定で過去チケットを再生して結果を見たい。
- 台本型チャットボットからチケット自動化へ移りたいが、まずシャドーモードで顧客リスクなく試したい。
主な機能
自然言語で組むエージェント
仕事を普通の文章で書くと、Duckie が指示、知識へのアクセス、ツール権限を持つエージェントに変換する。起動モードは三つ。自律エージェントは自分で手順を選び、ワークフローエージェントは固定のグラフをたどり、ランブックエージェントは書かれた手順を実行する。サポート責任者がエンジニアリングのチケットを切らずに動くエージェントを出せる。
ナレッジ同期と不足の可視化
Notion、Confluence、Google Drive、自社サイトの内容を索引し、エージェントは返信時にそこを検索する。自前の記事は公開ドキュメントに載っていないポリシーを補う。答えられなかった質問はナレッジギャップの一覧に溜まり、ドキュメント作業が片付け可能なキューに変わる。
繰り返し手順はランブックで
ランブックは自然言語で書いた番号付きの手順だ。本人確認、セキュリティフラグの確認、再設定リンクの送信、確認できなければエスカレーション、といった流れになる。エージェントは手順に従い、当てはまらない案件では調整する。スニペットを使えば同じ指示の塊を複数のランブックで再利用できる。
分岐できるビジュアルワークフロー
毎回同じ流れで動かす必要がある処理には、ワークフローエディタでアクションノード、判断ノード、AI ノードを並べる。注文額、プラン種別、アカウント状態で分岐し、枝ごとにツールを呼べる。自律エージェントに裁量を持たせすぎると危ないコンプライアンス寄りの工程に向く。
ツール、独自 API、MCPサーバー
エージェントは組み込みツール、接続済みアプリのツール、独自 HTTP ツール、MCPサーバーを通じて行動する。Stripe で契約を調べ、Zendesk の項目を更新し、Slack に投稿し、Jira の課題を開く、といった通常の構成をカバーする。独自ツールは自分で定義するため、権限を与えた範囲で社内管理用のエンドポイントにも届く。
ガードレールとポリシーエンジン
まず制限が評価され、次にエスカレーション規則が会話の文脈を見る。ポリシーはツール呼び出しの前に個人情報を伏せ、返金額が一定を超えたら人の承認を要求し、外部ドメインへの送信を止められる。緊急停止スイッチはどのエージェントも即座に止め、権限の範囲が触れられる対象を絞る。
本番前のテストとシミュレーション
Duckie は過去のチケットを草稿エージェントに再生し、チームが実際に送った返信とどれだけ一致したかを報告する。シャドーモードなら実トラフィック上で動かしつつ返信は送らないため、人間の回答と比べられる。数字に納得するまで、顧客には何も届かない。
メリットとデメリット
メリット
- ビルダーが自然言語のままで、サポート責任者がエンジニアの順番待ちをせずに挙動を変えられる。
- ツールの幅が広い。ネイティブ連携、独自 HTTP ツール、MCPサーバーが同じ権限モデルで扱える。
- 再生テストとシャドーモードにより、AI の返信を顧客が見る前に品質を測れる。
- 実行ごとに推論、参照した知識、ツール呼び出しが読める形で残り、調査と監査の時間が短くなる。
デメリット
- 価格もセルフサービスの試用も非公開のため、製品をきちんと評価する前に商談が始まる。
- 品質はドキュメント次第だ。ヘルプセンターが薄い、あるいは古いと回答も弱くなり、ギャップ一覧は誰かが埋めない限り役に立たない。
- 設定する範囲が広い。エージェント、ランブック、ワークフロー、ツール、ガードレールのそれぞれで判断が要り、担当者が決まっていないチームには重い。
よくある質問
Duckie はサポート会話を端から端まで処理する。ドキュメントをもとに答え、Stripe や Zendesk など接続したシステムで作業し、ガードレールの条件を満たすと人間に引き継ぐ。
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