Relevance AI
Relevance AI · コーディング · その他
Relevance AIは、実際の業務をこなすAIエージェントとマルチエージェントチームを構築するノーコードプラットフォームで、サポート・営業・運用を自動化したいチーム向けだ。
Relevance AI について
Relevance AIとは
Relevance AIは、AIエージェントを構築し、それをマルチエージェントチームへつなげるローコード／ノーコードのプラットフォームだ。同社はこれをAIワークフォースと呼ぶ。各エージェントは独自のツールと知識を持ち、会話するだけでなく、メール送信、CRM更新、ウェブ検索、自社ファイルの読み取りまでこなす。それが全体の考え方だ。
売り文句はシンプルだ。従来の自動化は、タスクが予測できなくなった瞬間に壊れ、誰かがワークフローを見張ることになる。Relevance AIは、推論して適応するエージェントの方がその混乱をうまく処理できると賭けている。承認とエスカレーションのルールで、あなたは主導権を保ったままだ。
勝手には動かない。活用事例を洗い出し、ガードレールを定め、どこで人間が承認するかを決める必要がある。この工程を飛ばしたチームは、デモでは立派に見えて本番で失敗するエージェントを抱えることになる。楽しくはない。
はじめかた
- app.relevanceai.comで登録し、チームのワークスペース名を決める。
- Inventでエージェントの仕事を説明して最初のエージェントを作るか、Marketplaceの既成品を複製する。
- ウェブ検索アクション、メール送信ステップ、同期したGoogle Driveフォルダなど、ツールと知識をエージェントに与える。
- エージェントをテストし、ビジュアルキャンバス上で複数のエージェントをつないで多段階の作業を組む。
- 承認フローとトリガーを設定し、デプロイして実行を監視する。
AIツール情報
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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
- スタートアップの運用チーム：ワークフローを定義できる人がいれば、エンジニアを雇わずにエージェントを構築できる。
- カスタマーサポート責任者：定型的なチケットをさばき、難しい案件を人間へエスカレーションする。
- 営業チーム：担当者が電話する前に見込み客を調査し、リードを選別する。
- 自動化の作り手：すでにZapierやMakeを使っていて、硬直した手順ではなく適応するエージェントを必要とするチーム。
タスク
- カスタマーサポートのトリアージ：よくある質問に回答し、複雑な問題を振り分ける。
- リードの選別：見込み客の情報を集め、有望な相手に印をつける。
- コンテンツの下書き：ブランドの語り口で定型的なレポート、投稿、メールを作る。
- データの要約：大量のテキストを短く使えるレポートにまとめる。
- スケジューリング：チームをまたいで会議を設定し、リマインダーを送る。
シーン
- 人員を増やさずに、殺到する受信チケットをさばく。
- アウトバウンドの前に長い見込み客リストを調査する。
- 乱雑な社内文書を、チームが問い合わせできる回答源に変える。
- ひとつのワークフロー上で複数エージェント間の引き継ぎを調整する。
主な機能
ノーコードのエージェントビルダー
やってほしい仕事を説明するとInventがその説明からエージェントを生成する。既成のMarketplaceから複製してもいい。挙動を完全に制御したいチーム向けに、ゼロから作るビルダーもある。要点は速さだ。数週間ではなく数時間で立ち上がる活用事例もある。
ツールビルダー
エージェントには手が要る。チャット欄だけでは足りない。Relevance AIはノーコードのツールビルダーを備え、エージェントがメール送信、CRM更新、ウェブ検索、任意のAPI呼び出しを行える。アクションは一度つなげば、複数のエージェントで使い回せる。ここは大きな違いだ。
ナレッジ連携
エージェントは学習内容だけでなく、あなたのデータで答える。ファイルをアップロードするか、Google Drive、SharePoint、Notionから同期でき、ウェブサイトからも読み取れる。文書に埋もれたチームにとって、散在するメモが本当に質問できる情報源になる。
マルチエージェントのワークフォース
キャンバスでは複数のエージェントをひとつのチームにつなげられる。それぞれが得意な部分を担い、ワークフォースがエージェント間の引き継ぎを管理する。ひとつのエージェントが何もかも抱えて途中で静かに手順を落とすのではなく、長い多段階のプロセスをカバーできる。
トリガーと管理キュー
エージェントはスケジュール、アプリのイベント、webhook、独自のシグナルから起動できる。何千ものタスクが一度に押し寄せたときは、管理キューが作業のペースを調整し、忙しい朝に下流が倒れるのを防ぐ。大きなキャンペーンが始まるときに便利だ。受信箱は一晩で埋まる。
ガードレールと人の監督
何かを本番に出す前に、承認、エスカレーション、トリガーを設定する。エージェントはあなたが定めたルールに突き当たると、タスクを人間に戻せる。間違った回答が実際の損失につながる領域で働くなら、これは重要だ。
メリットとデメリット
メリット
- ノーコード構築により、エンジニアでない人でも動くエージェントを素早く出せる。さらに、実際の業務プロセスを理解している人が、チケットを切ってエンジニアリングチームの順番を何週間も待つのではなく、自分で自動化を組める。
- マルチエージェントのワークフォースは、単独のエージェントには無理な長い多段階プロセスをこなす。
- Drive、SharePoint、Notionからのナレッジ同期が、回答を自社データに根ざしたままにする。
- トリガーと管理キューが、大量実行の破綻を防ぐ。
- CanvaやAutodeskなどの企業事例が規模感を与えてくれる。自チームをプラットフォームに賭ける前に、成熟したマルチエージェント導入が大企業で実際どんな姿かを知りたいなら、読む価値がある。
デメリット
- 無料枠を超えた料金はカスタムなので、営業に聞かないとコストを見積もれない。
- このプラットフォームは、まずワークフローを洗い出す気のあるチームに報いる。その規律がなければ、エージェントは期待に届かない。
- ウェブ専用で、外出先でさっと確認できるデスクトップ版やモバイルアプリはない。
よくある質問
Relevance AIはAI自動化プラットフォームとして、カスタマーサポート自動化、リード選別、コンテンツの下書き、社内レポートを担うAIエージェントとマルチエージェントチームを構築するために使う。タスクを説明し、エージェントにツールと知識を与えれば、あとは実行される。
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Relevance AIの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。