Sierra
Sierra · 音声・言語 · ビジネス · チャットボット
Sierraはカスタマーサービスの自動化を目的に作られたAIエージェント基盤だ。企業はこの会話型AIを使い、チャット、メール、電話、SNSで顧客に応答し、その後のテストと監視のツールでエージェントを改善していく。サポートの最前線を担うマルチチャネルAIエージェントだと考えればいい。対象は大企業のサポートチームや収益チームであり、個人ユーザーや趣味のプロジェクト向けではない。
Sierra について
Sierraとは
Sierraは、実際の顧客との会話を担うAIエージェントを中心に組み立てられた顧客体験の基盤だ。自社向けに設定するカスタマーサービス向けAIエージェントだと考えればいい。自社のサポートの仕組みを文章で示す。基盤はそれを、質問に答え、問題を解決し、適切な場面で人へ引き継ぐエージェントに変える。訴えはシンプルだ。繰り返しのチケットに費やす時間を減らし、顧客への回答を速くする。
運営会社を立ち上げたのはBret TaylorとClay Bavorで、二人ともGoogleとSalesforceのかつての幹部だ。この出自は効いてくる。Sierraはサポート部門が大きい企業に売り込んでおり、そうしたチームは規模、コンプライアンス、厄介な統合作業を理解するベンダーを求める。
引っかかるのは対象顧客だ。Sierraは日曜の午後に自分で登録するセルフサービス型のツールではない。料金は個別見積もりで、導入にはSierraのチームが関わり、効果が出るのは取り組みに見合う会話量があってからだ。1日に数件のチケットしかない小さな店なら、これは過剰だ。
- Sierraのチームと話し、エージェントに任せたい会話の種類を洗い出す。
- サポート手順書、過去の会話記録、ヘルプ記事、目標を平易な言葉で書いたものなど、元になる資料を読み込ませる。
- Ghostwriterにエージェントの初版を作らせる。何を言うべきか、言うべきでないかのガードレールも含む。
- チャット、メール、音声など対応するチャネルをつなぎ、自社のナレッジと基幹ツールに向ける。
- 監視画面で実際の会話を確認し、問題に印を付け、エージェントの学習に合わせて更新を出す。
AIツール情報
Sierra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
- 中堅・大企業のサポートチーム：高い会話量を前提に作られ、そうしたチームがすでに使うシステムと接続する。
- 収益と継続の担当チーム：エージェントはチケットの受け流しだけでなく、営業とサービスの流れにも向けられる。
- 測定できる成果を求める運用責任者：監視と実験のツールがあるため、何がどう変わったかを示しやすい。
タスク
- よくあるサポート質問への回答：エージェントは自社のナレッジから引くので、顧客は列に並ばずに返答を得られる。
- 音声通話の対応：Sierraは文字だけでなく電話も扱うため、同じエージェントがチャットの続きを引き継げる。
- 会話の実験：チームは異なる流れを試し、どれが速く問題を解決するかを見られる。
シーン
- 繁忙期のチケット急増：量が跳ね上がったとき、一夜で人を雇う代わりにエージェントがはみ出した分を吸収する。
- 多言語サポート：言語ごとに別チームを置かずに、複数言語で顧客に対応できる。
- 先回りの接触：実世界のシグナルをきっかけに、顧客が苦情を出す前にエージェントから働きかける。
主な機能
マルチチャネルの会話
Sierraのエージェントはチャット、メール、音声、メッセージの各チャネルで動き、その間を行き来できる。チャットで始めた顧客が後で電話しても、ここで一から繰り返す必要はない。基盤は文脈をチャネルではなく人に結びつけて保つ。多くのチームが最初に気づくのがこの機能だ。「履歴はどのシステムにあるのか」といういつもの悩みを取り除く。
エージェント構築ツール Ghostwriter
GhostwriterはSierraの構築ツールだ。手順書、会話記録、ホワイトボードの写真、あるいは望むものを平易な言葉で書いたものを渡すと、ガードレールを最初から備えた動くエージェントを出す。下書きは人が確認するためのもので、見もせず公開するものではない。それでも、エージェント設計の白紙状態という問題を取り除く。多くのチームが何かを始める前に足踏みするのはまさにそこだ。
テストと最適化のツール
Sierraはエージェント本体に加え、実験、監視、可観測性の機能を備える。会話設計に多変量テストをかけ、人を必要とする会話を見張り、ツール呼び出しとナレッジ参照をすべて追跡できる。エージェントがなぜまずい答えを出したのか知りたい？ その軌跡が教えてくれる。サポートを「人手」ではなく「改善すべき対象」ととらえるチームほど、ここから多くを得る。
顧客の文脈と記憶
基盤は会話、システム、接点をつなぐ記憶を保つ。エージェントは顧客が先週何をしたか、どの料金プランか、以前何を訴えたかを思い出せる。だから返答は、会社がその人を覚えているかのように響く。これが役に立つエージェントと台本どおりのエージェントの差だ。
長期的な計画
複雑な依頼は往々にして複数の段階を要する。Sierraは目標を具体的な行動に分け、必要に応じて確認しながら時間をかけて進める。たとえば出荷状況に左右される返金は、顧客に折り返し電話させて追わせるのではなく、正しいシグナルを待てる。
先回りの働きかけ
反応するだけでなく、Sierraは実世界のシグナルに応じ、チャネルをまたいで次の最善の行動を起こす。遅延した注文は、誰かが尋ねる前に更新を届けられる。サポートは待つだけのコスト部門ではなくなる。問題の先を行き始める。
セキュリティとコンプライアンス
Sierraは信頼とコンプライアンスを明記した優先事項として作られ、データ規制に対応すべき企業を対象にする。評価の際は自社の要件と照らして確認したい点だ。細部は業界と地域によって変わる。
メリットとデメリット
メリット
- 音声、チャット、メール、メッセージを一つの基盤でまかない、チャネルごとに別ベンダーを用意せずに済む。
- Ghostwriterが既存の文書と会話記録を動くエージェントの下書きに変え、設定を短縮する。
- 監視と実験のツールが充実し、感覚ではなく改善の証拠を求めるチームに向く。
- 企業向けと消費者向けの技術に深い経験を持つ創業者に支えられ、調達の場面で助けになる。
デメリット
- 無料プランがなく料金も個別見積もりなので、気軽に試したり、営業と話さずに見積もったりできない。
- 大企業向けのため、小さなチームには設定の手間と費用を正当化しにくい。
- 個別見積もりで数字が見えないぶん、競合との比較には余分な手間がかかる。
よくある質問
Sierraは、チャット、メール、音声、メッセージで顧客との会話を担うAIエージェントを作り、運用する。ローンチ後にそれらをテスト、監視、改善するツールも提供する。
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