Emma AI
Emma AI · ビジネス · チャットボット
Emma AIは、自社のビジネスデータから質問に答えるカスタムアシスタントを作れるノーコードのAIアシスタント作成ツールだ。チームがすでに使っているSlack、Notion、Google Sheets、Zendeskといったツールをつなぎ、文書をアップロードし、あるいは問答の流れでEmmaにアシスタントを学習させる。速い。作ったアシスタントは特定のチーム、プロジェクト、ワークフローに限定できるため、マーケティング用のアシスタントと経理用のアシスタントが同じ情報源を見ることはない。
Emma AI について
Emma AIとは
Emma AIは、コードを書かずにAI搭載のアシスタントを作るためのWebサービスだ。考え方は単純である。表計算を掘り返したり、数字を求めて同僚に声をかけたりする代わりに、アシスタントに聞けば、つないだデータから直接答えが返ってくる。
アシスタントは数分で作れる。データソースをつなぎ、どの情報に到達できるかを選べば、それで完了だ。まだデータがない？ Emmaは、アシスタントが知るべきことを質問する形で学習させられる。ファイルの山ではなく、あなたの回答からアシスタントが学ぶ仕組みである。
難点は、Emmaが今も限定ベータ扱いで、料金やプランの詳細が公開されていないことだ。チームはエンジンとしてGPT技術を挙げてもいる。つまり回答の質は、つないだデータがどれだけ整っていて新しいかに左右される。ごみを入れれば、曖昧な答えが出てくる。
はじめ方
- getemma.aiでメールアドレスを登録し、無料のベータアカウントを開く。
- アシスタントを作り、用途に合う名前を付ける。たとえば「Support Bot」や「Sales Assistant」だ。
- データソースをつなぐ。Shopify、Notion、Jira、Gmailなどの連携を選び、ファイルをアップロードし、手動でコンテンツを追加する。
- アクセスを制御する。このアシスタントが到達できる情報源を選び、機密データを誤った相手の手に渡さない。
- チャットのWebページ、デスクトップアプリ、連携、またはEmma APIを通じて対話する。
AIツール情報
Emma AI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
- サポートチーム：チケット、ヘルプセンターの記事、Intercomのデータから答えるヘルプデスクチャットボットを組み、担当者が応対する定番の質問を減らす。
- データ専門チームのない小規模事業者：店舗や表計算をつなぎ、SQLもBIツールもなしに平易な言葉で答えを得る。
- 運用と財務の担当者：各アシスタントにデータの狭い範囲だけを与えるので、経理は請求書を、営業は顧客を見る。すべてを一度に見ることはない。
タスク
- 社内の質問に答える：指標がどこにあるか、規程に何と書かれているかを、複数のツールを探し回らずに尋ねる。
- 新入社員の立ち上げ：あなたの文書を読み込ませたアシスタントに新人を向け、チームへの割り込みをやめさせる。
- 表計算から最新の数値を引く：Google SheetsやExcelのデータを会話形式で問い合わせ、現在の数値を得る。
シーン
- 繰り返しの顧客質問を、人に届く前にセルフサービス型チャットボットへ回す。
- JiraやNotionでプロジェクトを進めながら、タブを切り替えずにアシスタントへ背景を尋ねる。
- 文書が手元にない話題を調べる際に、Emmaの誘導型トレーニングでその場でアシスタントに教える。
主な機能
カスタムAIチャットボット作成ツール
空のアシスタントから始め、一つの役割に合わせて形を整える。名前を付け、特定のデータに向け、チームの誰が使えるかを決める。Emmaは作成できるアシスタントの数に上限を設けていないため、すべてを一つのボットに詰め込むのではなく、チーム、プロジェクト、顧客ごとに一つ運用できる。その柔軟さがねらいだ。
ビジネスデータ連携
Emmaは、あなたの会社がすでに使っている多数のツールにつながる。Slack、Shopify、Google Sheets、Excel、Notion、Zendesk、Intercom、Coda、Mailchimp、Salesforce、Jira、Gmail、Google Calendar、Stripe、Webflow、Todoistなどだ。数クリックでつなげば、アシスタントは古い学習知識ではなく、その生きたデータから答えを引き出す。
誘導型アシスタントトレーニング
すべての事業者が整った文書をアップロードできるわけではない。Emmaはその隙間を質問で埋める。覚えておいてほしい情報について尋ね、アシスタントはあなたの回答から細部を拾い上げる。自社の業務は分かっているが何もファイル化していないチームにとって、実用的な回避策だ。ファイルなしでも問題ない。
データアクセス制御
アシスタントごとに権限の組が付く。どのデータソースへのアクセスもいつでも追加したり外したりできる。この制御は重要だ。マーケティング用のアシスタントは店舗、分析、プロジェクトのツールを見られる一方、経理用のアシスタントは財務ソフトと特定の表計算だけに触れる。この切り分けが、機密データを誤ったチャットへ漏らさない。
複数の会話手段
ブラウザのタブに縛られる必要はない。EmmaはチャットのWebページ、デスクトップアプリ、Slackやサポートソフトといった連携、あるいはEmma APIの呼び出しでアシスタントと話せる。すでに作っている製品にアシスタントを組み込みたいなら、APIの選択肢が効いてくる。
ヘルプデスクチャットボットの設定
顧客対応のサポート向けに、Emmaはヘルプデスクのアシスタントを素早く立ち上げられる。データソースを結び、サポートプラットフォームをつなぐ。チャットボットはヘルプセンターの記事やチケット履歴から質問をさばき始める。狙いは単純だ。簡単な質問をかわし、担当者が難しいものに集中できるようにする。
メリットとデメリット
メリット
- コードが不要なので、小さなチームでもエンジニアなしでアシスタントを出せる。
- 幅広い連携リストが、SlackからSalesforceまで、多くの事業者がすでに使うツールを網羅する。
- アシスタント単位のアクセス制御が、機密データを適切な相手に限定する。
- 誘導型トレーニングのおかげで、文書が手元になくても役立つアシスタントを組める。
- APIアクセスにより、自社製品への組み込みの道が開ける。
デメリット
- 料金が公開されていない。サイトは無料ベータと教育機関向けの無料枠しか出しておらず、有料プランの費用を知るにはチームに問い合わせる必要がある。
- アシスタントの土台にある小さめのモデルは、新しい世代のシステムと比べて複雑な推論で見劣りすることがあり、難しい質問では答えが薄く感じられる。
- 回答の質はつないだデータ次第で、乱雑または古い情報源は信頼できない結果を生む。
よくある質問
自社のビジネスデータから質問に答えるカスタムAIアシスタントを作る。実用上はGPTアシスタント作成ツールとして働く。SlackやNotionといったツールをつなぎ、ファイルをアップロードし、あるいはその質問に答えてアシスタントを学習させ、あとは手作業の検索なしに情報を引き出すために会話する。
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