2025年カスタマーサポート向けAda CXの代替5選

Stevia Putri

Stanley Nicholas
Last edited 2025 10月 10
Expert Verified

AdaはAIカスタマーサービスの世界では有名な存在であり、それには正当な理由があります。これは大企業向けに構築された強力なプラットフォームです。しかし、正直なところ、誰もが使えるわけではありません。その価格は目が飛び出るほど高く、設定は複雑なことが多く、導入に時間がかかることは、「来四半期ではなく、今すぐ」結果を出す必要があるチームにとっては致命的な欠点となり得ます。
もし、エンタープライズレベルの強力な機能を、エンタープライズレベルの頭痛の種なしに求めているなら、この記事はまさにうってつけです。私たちは、市場に出回っている主要なAIサポートプラットフォームを徹底的に調査し、強力な自動化、簡単なインテグレーション、そしてはるかに迅速に実際の結果を得られる、最高のAda CX代替ツールを見つけ出しました。このガイドでは、2025年におすすめのトップ5の選択肢を詳しくご紹介します。
Ada CXとは?
では、Adaとは一体何なのでしょうか? これは、主に大企業向けにカスタマーサービスを自動化するためのAI搭載プラットフォームです。チャット、メール、ソーシャルメディアなどのチャネルを通じて、かなり高度なAIエージェントが顧客からの質問に答えるのを支援します。その主なセールスポイントは、大量の会話を処理し、Salesforceのような大規模システムと連携し、ボットのパフォーマンスに関する詳細なレポートを提供できることです。
多くの有名ブランドがAdaを利用して、人間のエージェントの負担を軽減し、問題解決を迅速化しています。しかし注意点は、エンタープライズ市場に特化しているため、価格を知るためだけに営業チームと話さなければならないことがほとんどだということです。正しく設定するには専門家の助けが必要な場合が多く、AIの管理専任者がいないチームにとっては、全体的に複雑すぎることがあります。これが、多くの企業が自社のワークフローと予算に本当に合った代替ツールを探し始める理由です。
なぜAda CXの代替ツールを探すのか?
Adaは業界のリーダーですが、いくつかの共通の不満点が、チームをより柔軟なソリューション探しへと向かわせる傾向があります。もし以下のいずれかに心当たりがあれば、あなただけではありません。
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高額で予測不能なコスト: Adaの価格設定は、大企業の予算に合わせて作られています。解決した問題の数に連動することが多いため、忙しい月の後には請求額が急に跳ね上がることがあります。ほとんどのチームは、成長しても不利にならない、予測可能で明確な価格設定を好みます。
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長い導入時間: Adaの導入は、単純なプラグアンドプレイのプロセスであることは稀です。数ヶ月の作業と専門の開発者が必要になることがあり、実際に価値を実感し始める時期が遅れてしまいます。
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複雑で柔軟性に欠けることがある: このプラットフォームが強力であることは間違いありません。しかし、その力には急な学習曲線が伴います。チームは、カスタムコーディングなしでは、プラットフォームが許す以上にAIの振る舞いを直接コントロールしたいと感じることがよくあります。
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ハイリスクな契約: 過去の実際の顧客との会話でAIを正確にテストできないまま長期契約を結ぶのは、清水の舞台から飛び降りるようなものです。すべてが最終的に設定された後で、約束されたROIが実現することを願うしかありません。
2025年におけるAda CXの最適な代替ツールのクイック比較
要点だけを知りたい方のために、これから詳しく見ていくプラットフォームの概要を以下に示します。それぞれに強みがありますが、スピードと使いやすさを重視して作られたものもあれば、特定のエコシステム向けに設計されたものもあります。
プラットフォーム | 最適な対象 | 主な差別化要因 | 開始価格 | G2評価 |
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eesel AI | パワーとスピードを必要とするチーム | リスクフリーのシミュレーションで数分で稼働開始 | 239ドル/月 | N/A |
Kommunicate | プラグアンドプレイのソリューションを必要とする中小企業 | ボットから人間への引き継ぎシステム | 34ドル/月 | 4.6/5 |
Yellow.ai | オムニチャネルを必要とするグローバル企業 | マルチLLMアーキテクチャと音声AI | カスタム | 4.6/5 |
Zendesk AI | Zendeskエコシステムにコミットしているチーム | Zendeskとの深いネイティブ統合 | スイートプランにバンドル | 4.3/5 (Zendesk) |
Intercom (Fin AI) | オールインワンプラットフォームを優先する企業 | Intercom内でのシームレスな体験 | 0.99ドル/解決 | 4.5/5 (Intercom) |
カスタマーサポートチーム向けのAda CX代替ツールトップ5
詳細を見ていきましょう。ここでは、主要なプラットフォーム、それぞれがAdaの優れた代替となる理由、そして実際にどのようなユーザー向けに作られているのかを詳しく解説します。
1. eesel AI
eesel AIは、本格的なエンタープライズレベルの頭痛の種なしで、本格的なAIパワーを求めるチームのためのツールです。既に使用しているヘルプデスクやナレッジベースに直接接続し、数ヶ月ではなく数分で稼働を開始できます。最大の特徴は、過去のチケットでシミュレーションを実行できる機能です。これにより、ボットを顧客向けに有効化する前に、正確な解決率とROIを確認できます。
eesel AIのシミュレーション機能を示すスクリーンショット。ユーザーは過去のチケットでAIをテストできる。
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長所:
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自分で設定可能: サインアップし、ヘルプデスク(ZendeskやIntercomなど)を接続すれば、営業担当者と話すことなくAIエージェントを設定できます。
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リスクフリーのシミュレーション: 過去のチケットでAIをテストして、実際のパフォーマンスを予測し、実際の顧客と話す前に回答を微調整できます。
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すべての知識を統合: ヘルプセンターだけでなく、Confluence、Google Docs、さらには過去のチケット解決策にも接続し、正確で文脈を理解した回答を提供します。
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透明性の高い価格設定: プランは明確で予測可能です。解決ごとの料金は一切なく、忙しい月があったからといってコストが急増することはありません。
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eesel AIがConfluenceやGoogle Docsなどの様々なナレッジソースに接続して包括的な回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。
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短所:
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比較的新しいプラットフォームなので、10年前からあるような企業と同じブランド認知度はありません。
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音声AI機能は、テキストやチャットの自動化ほど充実していません。
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価格:
eesel AIの価格設定は驚くほどシンプルです。解決数ではなく、月々のAIインタラクション数に基づいています。
プラン | 価格(年払い) | 主な機能 |
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Team | 239ドル/月 | 最大1,000インタラクション/月、AI Copilot、Slackインテグレーション、ウェブサイト&ドキュメントでのトレーニング |
Business | 639ドル/月 | 最大3,000インタラクション/月、AI Agent、過去のチケットでのトレーニング、AI Actions、一括シミュレーション |
Custom | 営業にお問い合わせ | 無制限のインタラクション、高度なアクション、カスタムインテグレーション、マルチエージェントオーケストレーション |
2. Kommunicate
Kommunicateは、ただ機能するだけでなく、ユーザーフレンドリーなチャットボットを探している中小企業にとって素晴らしい選択肢です。使いやすいボットビルダーと、問い合わせを人間にエスカレーションする必要がある場合に非常にスムーズなボットから人間への引き継ぎシステムで知られています。また、多くの異なるプラットフォームと統合できるため、かなり柔軟性があります。
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長所:
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WhatsAppやZendeskを含む、堅実なオムニチャネルサポート。
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ボットから人間への引き継ぎプロセスは、市場で最高レベルです。
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HIPAAやGDPRなどのセキュリティコンプライアンスを追加費用なしで提供します。
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短所:
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複雑な会話フローを構築するのは、少し時間がかかることがあります。
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一部のインテグレーションは、動作させるために開発者が必要になる場合があります。
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他のプラットフォームと比較して、見た目や雰囲気をカスタマイズするオプションが少ないです。
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価格:
Kommunicateのプランは、会話量と機能に基づいています。年払いで割引が適用されます。
プラン | 価格(年払い) | 主な機能 |
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Starter | 34ドル/月 | 250会話/月、AIエージェント1人、ウェブ/モバイル/ソーシャルチャネル |
Professional | 167ドル/月 | 2,000会話/月、AIエージェント2人、Zendesk/Freshdeskインテグレーション、電話AI |
Enterprise | 営業にお問い合わせ | カスタムボリューム、専任アカウントマネージャー、Salesforceなどの高度なインテグレーション |
3. Yellow.ai
Yellow.aiは、強力なオムニチャネルと音声AI機能を必要とする大規模なグローバル企業を対象としています。独自のマルチLLMアーキテクチャを備えており、これにより企業はボットを稼働させるために異なるAIモデルから選択できます。音声を含む35以上のチャネルをサポートしており、あらゆる場所で顧客と対話する企業に適しています。
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長所:
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グローバルブランド向けの優れた音声AIとオムニチャネルサポート。
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マルチLLMアーキテクチャにより、AIエンジンを柔軟に選択できます。
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これほど大規模なプラットフォームでありながら、インターフェースはかなりユーザーフレンドリーです。
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短所:
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機能が非常に多いため、学習曲線が急です。
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価格が公開されていないため、営業チームと話す必要があります。迅速に動きたい場合、これは懸念材料になる可能性があります。
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一部のユーザーからは、CRMとの接続が面倒だという声があります。
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価格:
Yellow.aiは価格をオンラインで公開していません。テスト用の非常に限定的な無料プランと、カスタムのエンタープライズプランがあります。見積もりを取得するには、彼らの営業プロセス全体を経る必要があり、事前に実際のコストを把握するのが困難です。
4. Zendesk AI
もしあなたのチームがZendeskを日常的に使いこなしているなら、Zendesk AIが最も自然な選択肢でしょう。これは、あなたが既に使用しているプラットフォームに直接組み込まれています。スマートトリアージ、マクロの提案、そしてZendesk Suite内で完璧に機能するアンサーボットを提供します。ここでの主な魅力は、その深くシームレスな統合です。
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長所:
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既存のZendesk顧客にとって完璧なインテグレーション。
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既存のZendeskヘルプセンターの記事やマクロを簡単に利用できます。
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エージェントは、異なるツール間を行き来することなく、単一の統一された体験を得られます。
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短所:
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Zendeskの世界に完全に縛られてしまいます。ConfluenceやGoogle Docsのような外部ソースから知識を取り込むのは、それほど簡単ではありません。
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AI機能は、最も高価なZendesk Suiteプランにバンドルされていることが多いです。
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単一のプラットフォームに縛られないサードパーティ製ツールと比較して、柔軟性やカスタマイズ性が低いです。
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価格:
Zendesk AIはSuiteプランの一部ですが、エージェントごとに限られた数の「自動解決(ARs)」しか提供されません。それを超えると、超過料金を支払うか、アドオンパックを購入する必要があります。
プラン | 価格(年払い) | 含まれる解決数 | 超過料金 |
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Suite Team | 55ドル/エージェント/月 | 5 AR/エージェント/月 | 2.00ドル/解決 |
Suite Professional | 115ドル/エージェント/月 | 10 AR/エージェント/月 | 2.00ドル/解決 |
Suite Enterprise | 169ドル/エージェント/月 | 15 AR/エージェント/月 | 2.00ドル/解決 |
より高度なAI機能も利用可能ですが、それらは有料アドオンです。
5. Intercom (Fin AI)
Intercomは、顧客コミュニケーションのためのオールインワンプラットフォームであり、そのAIエージェントであるFinはその大きな部分を占めています。Finは、ヘルプセンターから情報を引き出して顧客の質問に即座に答えるように設計されています。Intercomをあらゆる用途で使用している企業にとっては非常に強力なツールであり、非常に洗練された一貫性のある体験を提供します。
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長所:
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非常に高い自動解決率を達成することで知られています。
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Intercom内で顧客とエージェントの両方に、プレミアムでシームレスな体験を提供します。
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設定はノーコードで、AIの振る舞いを微調整するための高度なコントロールが可能です。
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短所:
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価格モデル(解決ごとに+0.99ドル)は、成長するにつれて信じられないほど高価になる可能性があります。これは実質的に、大量のチケットを抱えていることを不利にします。
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Zendeskと同様に、Intercomのエコシステムに完全に依存している場合に最も効果を発揮します。
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幅広い外部ソースから知識を取り込むことにはあまり重点を置いていません。
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価格:
Fin AIのコストは、Intercomの通常のシートベースのプランに上乗せされるため、最も高価な選択肢の1つになる可能性があります。
プラン | 価格(年払い) | Fin AIのコスト |
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Essential | 29ドル/シート/月 | + 0.99ドル/解決 |
Advanced | 85ドル/シート/月 | + 0.99ドル/解決 |
Expert | 132ドル/シート/月 | + 0.99ドル/解決 |
Zendeskのような別のヘルプデスクとFinを併用することもできますが、その場合も解決ごとに0.99ドルのコストがかかり、月間最低50解決が条件となります。
あなたのチームに適したAda CX代替ツールの選び方
Adaのようなプラットフォームからの乗り換えや、初めてのAIエージェントを選ぶことは、大きな決断です。あなたのチームに本当に合ったツールを選ぶために、いくつか考えるべき点があります。
設定にどれくらいの人手を割けますか?
大規模な導入のために数ヶ月を費やせる開発者チームがいますか? それとも、サポートリーダーが午後一人で設定できるようなものが必要ですか? あなたのチームのキャパシティについて正直になりましょう。eesel AIのように、実際に自分で設定できるツールは、他のプロジェクトから人を引き抜くことなく、ほぼすぐに価値を提供し始めることができます。
実際の総コストはいくらですか?
ウェブサイトに掲載されている月額料金だけでなく、その先を見てください。設定、サポート、または特定の機能に対する隠れた料金はありますか? プラットフォームは解決ごとに課金しますか? 使用量ベースのモデルは最初は安く見えるかもしれませんが、サポート量が増えるにつれてすぐに手に負えなくなる可能性があります。明確で予測可能な価格設定を持つプラットフォームは、将来の頭痛の種を減らしてくれるでしょう。
購入前にテストできますか?
洗練された営業デモも良いですが、AIがあなたの実際の顧客からの質問をどのように処理するかを見ることが本当に重要です。無料トライアルや、さらに良いことにシミュレーションモードを提供しているプラットフォームを探してください。自身の過去のサポートチケットでAIエージェントをテストできる機能は、それが効果的かどうかを確認し、一銭も費やす前に潜在的なROIを計算するための最良の方法です。
すべてのナレッジはどこに保存されていますか?
あなたのチームの情報はどこにありますか? もしそれがヘルプセンター、Confluenceのような社内Wiki、共有されたGoogle Docs、そしてベテランエージェントの頭の中に散らばっているなら、それらすべてに接続できるツールが必要です。AIエージェントは、与えられた情報と同じくらいしか賢くなりません。
よりスマートなAda CX代替ツールでビジネスを加速させる
Adaは、大規模で本格的なソリューションのための予算と時間を持つ巨大企業にとっては依然として強力なツールです。しかし、ほとんどの現代のサポートチームにとって、迅速に行動し、主導権を握り続けることが最も重要です。最高のAda CX代替ツールは、同等の自動化パワーを提供しながらも、今日のビジネスが動くスピードに合わせて作られています。
eesel AIのようなプラットフォームは、世界クラスのAIを手に入れるのに莫大な予算は必要ないことを示しています。セルフサービスでの設定、リスクフリーのテスト、そして散在するすべてのナレッジへの接続に焦点を当てることで、来年ではなく、今週からサポートを自動化し、チームを助け、顧客をより幸せにすることができます。
現代のAIエージェントがあなたのために何ができるか見てみませんか? 無料であなたのデータを使ってeesel AIをシミュレーションし、数分で潜在的な解決率を確認しましょう。
よくある質問
Adaは強力ですが、高額で予測不能なコスト、長い導入時間、そして多くのチームにとって過度に複雑であることがよくあります。Ada CXの代替ツールは、同様の自動化パワーを、より予測可能な価格設定、迅速なセットアップ、そして高い柔軟性で提供します。
Ada CXの代替ツールには、インタラクション量、エージェントシート数、あるいは解決ごとの料金に連動したサブスクリプションベースのプランなど、様々な価格モデルがあります。顧客サポートの量が多くなっても不利にならない、予測可能な価格設定を探すことが重要です。
多くのAda CX代替ツールは、はるかに迅速な導入を目指して設計されており、数ヶ月ではなく数分や数日で設定し、稼働させることが可能です。これにより、専門の開発リソースの必要性が減り、価値実現までの時間を短縮できます。
はい、eesel AIのような主要なAda CX代替ツールの中には、リスクフリーのシミュレーションモードを提供しているものがあります。これにより、AIを実際の顧客に展開する前に、過去のサポートチケットでテストして解決率やROIを予測することができます。
最高のAda CX代替ツールは、ヘルプセンターだけでなく、社内Wiki、Google Docs、過去のチケット解決策など、様々なソースからのナレッジを接続し、統合することができます。これにより、AIが正確で文脈を理解した回答を提供できるようになります。
重要な要素には、チームのセットアップ能力、総コストと価格の予測可能性、購入前にAIをテストできるかどうか、そして既存のすべてのナレッジソースとどれだけうまく統合できるか、などが含まれます。ソリューションを特定のワークフローと予算に合わせることが不可欠です。