Context Engine
一つひとつのやり取りを積み重ねることで、強固な優位性を実現します。
メモリ
定型文ではなく、文脈に基づいて顧客に応対します。
継続性
特定の顧客に関するあらゆるやり取りを紐づけることで、チャネルをまたいでも前回の会話の続きから対応できます。
データの所有権
メモリ層は自ら管理できます。自社の規則に基づきアクセス制御や保持ができ、また自社データウェアハウスなど任意の外部システムにエクスポート可能です。
顧客データ
基幹システムと連携し、購入履歴やアカウント情報など、顧客の完全な履歴にアクセスできます。
シグナル
リアルタイムの行動やインサイトに基づき、顧客へプロアクティブにアプローチできます。
自社および外部システムのシグナル
行動、取引、アカウントの変更など、顧客のアクティビティが発生したその瞬間に対応します。
バックグラウンドでの推論
会話の合間にも継続して稼働し、新しい情報が届くたびに各顧客とそのニーズを見直します。
文脈に応じた判断
各シグナルを顧客の全体的なコンテキストと照らし合わせ、本当に重要なことにだけ対応します。
パーソナライゼーション
コンテキストを活用して、顧客一人ひとりに最適な提案を行います。
次に取るべきアクション
固定的なルールを、カスタム戦略に基づいて成果を自動的に最適化するAIで置き換えます。
ガードレール
NPSや利益率の保持といった譲れない条件を定義すれば、エージェントはその範囲内で自動的に目標達成を目指します。
成果の「複利効果」
あらゆるやり取りから学習し、競争的優位性が積み上がっていきます。
コンテキストの雪だるま効果
どんな企業もデータは持っていますが、難しいのは「適切なデータを、適切なタイミングで、適切なAIエージェントに届けること」です。Context Engineは散在するデータを、やり取りを重ねるごとに精度が高まる意思決定へと変換します。このコンテキストこそが自社独自の強みとなり、これは今後さらに拡大していきます。
関連製品
Horizon
Horizonのエージェントは、単発の会話にとどまらず、数日から数週間にわたるアウトバウンドとインバウンドのやり取りを統括します。コンテキストエンジンと長期的な計画により、すべてのやり取りが積み重なる強みとなり、顧客との関係が深まるほどエージェントは賢くなります。Sierraの成果ベースモデルを大規模に展開することで、トークンではなく成果に対してお支払いいただけます。