Suppa

エディタはノードキャンバスで、ノードは飾りではなく実務向けに揃っている。開始点はユーザーの同意で動き、分岐ノードは条件で振り分け、ユーザー入力ノードは返答を変数に保存して後で使い回せる。固定文言ならメッセージノード、検索した答えならナレッジベースノード、モデルに書かせたいならAI応答ノードをつなぐ。1つのノードが1つの仕事しかしないので、フローは読みやすいまま保てる。

Suppaは複数のソースから内容を取り、AIの回答を支える層として使う。プランごとに項目数は固定で、Starterの5件からBusinessの50件まで。実際の論点は、自社コンテンツをどこまで絞れるかになる。絞るほど有利だ。製品について書いた清潔な20ページを持つボットは、社内Wikiを丸ごと詰め込んだボットより良い答えを出す。チェンジログにはURL配下のサブページ取得も挙がっており、ヘルプセンターが階層の深いページに散っている場合に効いてくる。

API呼び出しノードは、会話の途中で自社エンドポイントを叩く。これがあるからボットはFAQの域を出られる。顧客が注文の状況を尋ね、フローが注文サービスを呼び、実際のステータスと日付を添えて返る。アクション数はプランごとに決まっていて、Starterで5、Businessで100。バックエンドを多用するなら上のプランに移ることになる。外部サービスも、エンドポイントかZapierのフックがあれば同じように繋がる。

アシスタントの背後で動く言語モデルは自分で選ぶ。現在の選択肢はGPT-4o Mini、GPT-4o、Claude 3 Haiku、Claude 3.5 Sonnetだ。振り分けには速く安いモデル、本文には強いモデル、という組み合わせが素直な解で、Suppaはその判断を事業者に委ねる。特定ベンダーに縛られないのは利点だ。モデル品質が効くのは自由記述の経路なので、ボットが書く場所に一番良いモデルを置き、分類する場所には置かなくていい。

この価格帯のツールとしてはチャネルが多い。サイトにウィジェットを埋め込み、AndroidまたはiOSのSDKを入れ、WhatsApp、Telegram、Instagramを接続できる。WhatsAppチャットボットは、顧客が普段から企業にメッセージを送っている場所に届く。使われるボットと無視されるボットの差は、しばしばここで決まる。ホワイトラベルAPIは、アシスタントを自社製品の一部として見せたい構成をカバーする。

ダッシュボードは会話を報告し、上位プランでは高度な分析、カスタムレポート、週次の自動トレーニングが加わる。注目すべきは自動トレーニングだ。ナレッジ層が放置されて古くなるのではなく、決まった周期で更新される。リード自動収集は会話と並行して走るので、サポートの会話が営業のリードにもなる。基本分析とメールサポートはStarterを含む全プランに付く。