Cassidy AIレビュー2026年版:何が優れていて、どこで限界を迎えるか

Cassidy AIとは実際には何か

3年前、私は2つの有料顧客のボットが、ナレッジベースに質問と一致する情報がなかったために答えをでっち上げるのを見た。あるボットは実在するエネルギー会社の顧客に、存在しない「ソーラーセル・サブスクリプション」について案内した。もう一つは製品に関する質問に対して「Oxygen(周期表)」という答えを返してきた。だからこそ、eeselのすべての導入は、本番のキューに触れる前に必ず過去のチケットに対してシミュレーションを行う。そしてそれが、「自社の文書に根ざしたまま答える」と謳うあらゆるツールを見るときに私が持ち込むレンズだ。

Cassidyは、企業自身のナレッジをもとにAIエージェントやマルチステップの自動化を構築するノーコードプラットフォームだ。ホームページのH1は「Build AI Agents that handle your most complex work(あなたの最も複雑な仕事をこなすAIエージェントを構築する)」で、metaディスクリプションはよくある表現より具体的だ。「文書量が多く、業務が複雑なエンタープライズ向けのAIエージェントプラットフォーム」と謳っている。

運営会社はCassidy Inc.で、2023年創業、拠点はニューヨーク。これまでに発表済みの2ラウンドで1,370万ドルを調達している。2023年11月にクローズした370万ドルのシード、そして2025年9月にHOF Capitalが主導した1,000万ドルのシリーズAだ。

共同創業者はJustin Finebergで、50万人以上を抱えるAI教育系のオーディエンスを運営し、自社のマーケティングの大部分を自ら手がけている。共同創業者のIan Woodfillは、その前にノーコードプラットフォームBubbleで2年間開発に携わっていた。Woodfillが2026年4月に投稿した採用募集の投稿では、チームの規模は「25人、急成長中」とされている。

このBubble出身という背景は、プロダクトの多くを説明してくれる。Cassidyはまずノーコードビルダーであり、アプリケーションとしての側面は二の次だ。10のチームがそれぞれ異なる10のものを作りたいなら本物の強みになるし、初日からそのまま動く1つのものが欲しいなら本物の弱みになる。

実際の使用感はこうだ。以下は、同期された社内文書からCassidyのエージェントが質問に答えている様子で、参照したソースが回答の下に引用チップとして表示されている。

すべての回答に引用が付くのは正しいデフォルトだ。それは、AIを自社の文書に根ざさせると謳うあらゆるツールで、私が最初に確認するポイントでもある。

Cassidyが売り込んでいる業種はホームページに明記されている。保険ブローカーとキャリア、製造・物流、そして専門サービスだ。ユースケースは申込受付、ポリシー比較、RFP作成、仕様検索。カスタマーサポートは4つのユースケースカテゴリのうちの1つで、サイドバーにある12個のソリューションカテゴリのうちの1つにすぎない。サポートはCassidyの分類体系の12分の1にすぎず、その中心ではない。

Cassidyの仕組み

Cassidyは自社の製品を大きく2つに分けており、この分け方は最初に理解しておく価値がある。他のすべてがそこに紐づいているからだ。

コンテキストレイヤーはナレッジベースとMeetingsだ。自動化レイヤーはエージェントとワークフロー。すべては独自のプロダクトとしてではなく、Slack、Microsoft Teams、Chrome、Word、Excel、Outlookにデプロイされる。

ナレッジベース

これが最も評価できる部分だ。コンテンツはセマンティック検索でインデックス化され、回答にはソース引用が付く。検索拡張生成(RAG)を行うツールに求められる最低限のラインだ。対応範囲は広く、PDF、Word、Excel、PowerPoint、CSV、プレーンテキスト、ソースコードファイルに加え、音声・動画も自動で文字起こしされる。ウェブサイトのクロールは開始URLとクロールモードを指定する形式で、Domain、Subdomain、Page、あるいは*がスラッシュで止まり**がスラッシュを越えるカスタムのglobパターンから選べる。

機能一覧よりも重要な詳細が2つある。まず、Answer Hubsは要約検索の代わりに正確な回答を返すよう厳選された質問・回答ペアで、これは冒頭で述べた失敗パターンに対する賢い防御策だ。次に、Enterpriseでない限り連携ソースの同期は24時間ごとだと同期ドキュメントにある。今朝変更されたばかりのポリシー文書にとって、24時間古い回答は利便性の問題ではない。それは間違った回答だ。

ここでのガバナンスは悪くない。コレクションとフォルダはそれぞれ独自のアクセス設定を持ち、document verificationを使えば管理者が古くなった可能性のある文書にフラグを立て、エージェントが使い続ける前にレビューを必須にできる。ただしこれはエージェントが何を読むかを統制するもので、確信が持てないときに黙るかどうかは統制しない。document verificationもEnterprise限定機能なので、下位プランでは古くなった文書を退場させる方法は削除しかない。

チーム間でエージェントを共有する際に気をつけたい癖が一つある。自分がアクセスできないコレクションを参照しているエージェントを誰かが開くと、Cassidyは検索の範囲を自動的に制限する。これは安全な挙動ではあるが、それが起きたことを回答のどこにも表示しない。そのため、同僚2人が同じエージェントに同じ質問をしても、警告なしに異なる答えが返ってくることがある。

ワークフロービルダー

ワークフローとは、トリガーと順序付けられたアクションの連鎖であり、ドキュメントはその意味を清々しいほど率直に説明している。「毎回、定義された一連のステップを実行する」というものだ。トリガーは5系統サポートされている。手動フォーム、スケジュール、Webhook、専用の受信メールアドレス、そして新規Zendeskチケット、HubSpotやSalesforceのレコード変更、Jira課題、ミーティング終了などの連携イベントだ。

アクションライブラリ自体はよくラベル付けされており、良いと思うのは、Cassidyが単なる「Generate Text」(「あなたのビジネスの文脈を一切持たない」)と「Generate Text with Cassidy Assistant」(「あなたのビジネスとナレッジベースの文脈を持つ」)をきちんと区別している点だ。この区別を曖昧にしているプラットフォームは多い。

文書化されているアクションはおよそ45個。サポート寄りの作業に役立つのは、Search Knowledge Base、Categorize text、Analyze sentiment、Translate textだ。制御フローにはPaths、Loop、Only continue if、Waitがある。

2つのアクションは実行を人間のために一時停止する。Request approval to continueとRequest input from teamだ。これは本物のヒューマン・イン・ザ・ループの仕組みで、作り込みも良い。さらに、ライブラリでカバーしきれない部分のための逃げ道が2つある。任意のエンドポイントへAPIリクエストを送るSend API request、そしてカスタムJavaScriptを実行するRun codeだ。

ほぼ全員がつまずくポイントがある。ドキュメントはこう明言している。「デフォルトでは、アクションは前のステップの出力にアクセスできません——接続するには変数を明示的に参照する必要があります」。ステップ同士をつなぐには#を入力して変数を挿入する。これは小さなことだが、静かに「ノーコード」を「変数スコープを理解して初めて成り立つノーコード」に変えてしまう。

Workflow Copilotはこの負担を軽減する。やりたいことを自然な言葉で説明すればトリガーとアクションを生成してくれ、気に入らない変更があればRestore checkpointで巻き戻せる。ドキュメントに書かれた唯一の絶対ルールはこうだ。「Copilotが作業中はワークフローを手動で編集しないでください——変更は上書きされます」。

モデルと連携

Cassidyはモデルに依存せず、階層間でルーティングする。Standard階層にはGPT 5.2、Claude 4.6 Sonnet、Gemini 3 Flash、o4 Miniが並び、Premium階層にはo3、Claude 4.6 Opus、Gemini 3.1 Proが並ぶ。これを覚えておいてほしい。どの階層を選ぶかは、あなたの請求額を左右する最大のレバーでもあるからだ。

Smart Searchという関連設定があり、通常思われている以上に注意を払う価値がある。オフにすると、エージェントはリクエストのたびにナレッジベースを検索する——正確だが高コストだ。オンにすると、検索するかどうかをモデル自身が判断する。Cassidy自身のガイダンスでは、回答を文書に根ざさせる必要のあるエージェントにはオフにすることを推奨している。安全な設定はコストのかかる設定でもあるのに、その選択が請求額にどう影響するかをインターフェースは何も教えてくれない。

連携については、マーケティング上の数字は「100+」だ。実際にディレクトリを数えてみると、掲載されている連携ページは73個だった。それでも十分な数で、想定通りのツールが揃っている。Salesforce、HubSpot、Slack、Teams、Notion、Confluence、Snowflake、Workday、ServiceNow、Zendesk、Freshdesk、Jira Service Managementなどだ。注意すべきは深さの方で、/integrations/zendeskを開いてみると、アクション一覧もトリガーも設定手順もなく、ナビゲーション用の飾りだけで約4キロバイトのページだった。広さは公開サイトから検証できるが、深さは検証できない。

Cassidy AIの料金:変わった部分

Cassidyをホームページに月額料金が載ったセルフサーブのツールとして記憶しているなら、そのバージョンはもうない。料金ページを3通りの方法で確認した——レンダリング済みMarkdown、ベアドメイン版、そして339KBのraw HTML全文だ。どこにもドル記号は一つもなかった。

Cassidy自身の公開資料の中で唯一見つかった金額は、課金ドキュメント内のスクリーンショットに埋もれており、しかも古い情報だ。以下は、CassidyのManage plansページに掲載されているStripeのチェックアウト画面だ。

ドキュメントは今も月額79ドルのStarterプランを表示しているが、実際の料金ページではStarterは無料と表示されている。何がいつ変わったのかを正確に知っているとは言えない。ただ言えるのは、マーケティングサイトとドキュメントとで、最安プランの中身についての説明が食い違っているということだ。これは、公開情報だけで予算を組もうとする人にとって悪い兆候だ。

料金ページ自体が明記している内容は以下の通り。

この表の中で、レビュー全体を左右する要素が2つある。まず、同じページの中でStarterのストレージ数値が2種類ある。プランカードでは30,000ページ、比較表では100Kページで、確認した時点で両方が同時に生きていた。次に、無料プランにはSlackもTeamsもAPIもZendeskコネクタもなく、多くの人が実際に試したいであろうこと——チームがすでに使っている場所にアシスタントを置くこと——が、まさに無料プランではできないことになっている。

第3の階層も実際に存在する。Enterpriseは料金FAQと課金ドキュメントには登場するが、表の列としては一度も出てこない。FAQのEnterprise機能一覧は、表がBusinessとしてマークしている内容とほぼ完全に重なっており、リネーム前の古いコピーのように読める。

クレジットとは実際には何か

クレジットはタスクでもメッセージでも解決数でもない。Manage creditsは正確にこう説明している。「呼び出しごとに入力トークン(あなたのプロンプト、指示、ナレッジベースのコンテキスト)を処理し、出力トークン(AIの回答)を生成します。トークンの数がどれだけのクレジットが消費されるかを決めます」。

Cassidy自身のクレジットに関する記事には3つの数字が挙げられており、それらが公開されている唯一の具体的な数字だ。

• エージェントチャットは1〜30クレジット、複雑さによって変動する。
• ワークフローは1〜100クレジット、範囲と深さによって変動する。
• Premiumモデルは、Standardモデルのおよそ5倍のクレジットを消費する。

Starterの10,000クレジットで計算すると、重めのワークフロー実行なら月におよそ100回、重めのエージェントチャットならおよそ333回が目安になる。同じ記事は、ナレッジベースへのアクセスを消費量トップの要因として挙げており、これはやっかいなインセンティブだ。回答を良くする要素が、同時にコストを高くする要素でもあるからだ。

クレジットの単価は公開されておらず、それは意図的な方針だと明言されている。「個々のクレジットに課金するのではなく、私たちの料金モデルはシート数、機能、サポート、その他の便益を織り込んでいます」。クレジットは繰り越されない(交渉済みのEnterprise契約を除く)。トップアップの方法はすべて会話を経る必要がある。プランをアップグレードするか、サポートにメールするかだ。

知っておくべき矛盾

料金FAQにはこうある。「中断されることは決してありません。Cassidyは上限に近づくと通知し、シームレスなクレジット追加購入やプランアップグレードを提案します」。

プロダクトのドキュメントにはこうある。「クレジット残高が尽きると、AI機能(エージェントチャット、ワークフロー実行)はクレジットが補充されるまで一時的に利用できなくなります」。

この2つが両方とも真であることはあり得ない。利用状況ドキュメントは後者を裏付けており、さらに踏み込んでいる。ストレージ上限を超えるとアップロードできなくなり、ミーティング時間の上限を超えると録音がオフになる。これはソフトな超過課金ではなく、ハードな上限だ。私ならドキュメントに書かれている方を前提に計画する。

Cassidyの名誉のために言えば、実際に使えるコスト管理機能は用意している。組織単位のアラート、ユーザー単位のアラート、そして上限に達したユーザーをクレジット消費アクションからブロックするユーザー単位のハード制限だ。使用状況ダッシュボードも、少なくとも現状を明確に示している。

しかし、そうしたツールが存在すること自体が何かを物語っている。「Users Exceeding Credit Budget」というパネルは、消費量が予測しにくいからこそ作られるものだ。

自分の数字を当てはめてみてほしい。

Cassidyに公平を期すなら、CEOは公にこの反論を述べており、同時にその発言の中で問題を半ば認めてもいる。

「比較すべきはCRMのシートライセンスではない。そのAIが実際に置き換えている人員コストや代理店の契約料、BPO契約の総コストと比較すべきだ」

Justin Fineberg, X

彼の言う通り、AI支出をCRMのシートライセンスに結びつけて考えるのは間違ったフレームだ。同じ投稿の中で彼は、チームがAI支出を集計すると、財務部門が想定していたより高い数字になりがちだとも述べている。両方とも真実であり、後半こそが、予測不能な単位が痛手になる理由そのものだ。

ここで利害関係を明かしておくべきだろう。そして、まさにここに最も鋭い教訓がある。eeselもかつてクレジット制を導入していた。それをやめた理由を私は覚えている。顧客は「これでいくらかかるのか?」に答えるためだけに、いちいち計算を止めて考える羽目になっていたからだ。今は、人がすでに感覚として持っている単位——チケット1件あたり0.40ドルで、プラットフォーム料金なしで課金している。Cassidyのモデルはその真逆の賭けだ。トークン量とモデル選択によって伸び縮みする抽象的な単位。それは不誠実というわけではなく、クレジットに関する記事も十分に明快に説明している。ただ、予算を組むのが非常に難しいだけだ。そして私自身、請求額を予測できないという理由だけで、気に入っていたツールをチームが解約するのを見てきた。

Cassidyが優れている点

ここは公平でいたい。このプラットフォームは、作られた目的においては本当に優れているからだ。

**ノーコードビルダーは、非エンジニアの構築者にとってその名に恥じない出来だ。**私が見つけた最も的確な独立系の評価は、Cassidyでビルドラボのコホートを運営したAI戦略家によるものだ。

「Build LabでCassidyを使っているが、比較的習得しやすく、構築者や企業にとって使いやすい機能が揃っている。ただ、私たちのコホートの多くは機能性と技術的な柔軟性を理由にn8nを使っている」

Brett Bouchard, LinkedIn

このトレードオフは、このカテゴリ全体を正直にまとめている。Cassidyは簡単で、n8nはより深い。あなたのチームの構築者がエンジニアではなく業務担当者なら、簡単さが勝つ。

**文書量の多い作業こそがスイートスポットだ。**PDF、Word、PowerPoint、画像を横断するOCR抽出、1,000件の文書からなるCSVに対する一括処理、事前承認済みのRFP回答のためのAnswer Hubs——Cassidy自身の資料にあるプロダクト内スクリーンショットの一つは、あるRFPワークフローが1,125件の回答を生成した様子を示している。これは本物の能力であり、保険業界と専門サービス業界がまさに事例研究の中心になっている理由を説明している。

リリースは速い。月次のプロダクトアップデートは2025年11月から2026年5月まで途切れず続いている。2026年5月だけでも、アップグレードされたExcel拡張機能、PowerPoint拡張機能、Outlookエージェントコネクタ、PDFエクスポート、Enterprise向けカスタムロールが追加された。

**25人規模の企業としては、セキュリティ体制は信頼できる水準だ。**SOC 2 Type II認証取得済み、GDPR・HIPAA・CASA検証済み、通信時と保存時の暗号化に加え、顧客データがモデルの学習に使われることはないと明言している。指摘しておくべき点として、サイト自体のバッジは「attested(証明済み)」「validated(検証済み)」と表記しているが、FAQではこの4つすべてが「certified(認証済み)」に格上げされている——小さなルーズさだが、SOC 2・GDPR審査を進める際はFAQではなくトラストセンターの表記を基準にすべきだ。

**チームがきちんと顔を出している。**G2の5件のレビューのうち3件が、サポートチームや創業者を名指ししている。

「他にも多くのプラットフォームを試したが、デザインのシンプルさ、優れたユーザーインターフェース、そして素晴らしい創業チームとサポートチームのおかげで、Cassidyが圧倒的に勝る。Cassidyの大きな特徴の一つは学習コストが非常に低いことで、LLMやAssistant APIについて特別な知識がなくても使える点だ」

Tarun A., G2

Cassidyの限界と、それがサポートにとって重要な理由

ここからは、何かに署名する前に知っておきたい部分だ。

Cassidyは12個のカスタマーサポート向けソリューションを公開しており、私はそのすべてに目を通した。Customer Support Auto-Responderは「チケットとメールの詳細を取得し、ナレッジベースを検索し、ブランドに沿った返信ドラフトを生成する」。Ticket Context Enricherは「エージェントに簡潔でソースにリンクした要約」を与え、「エージェントがより速く課題を解決できる」ようにする。Cassidy自身のサイト横断FAQは、このカテゴリ全体を「受信チケットへの返信を自動でドラフトする」とまとめている。公開されている仕組みはすべて、最終的に人間で終わる。

これはエンジニアリングへの批判ではない。スコープの説明であり、そこから3つの帰結が生まれる。

解決数を示す数字がどこにもない。AI解決率も偏向(デフレクション)率もチケットあたりのコストも、マーケティングサイトにも、ドキュメントにも、事例研究にも、CEO自身の投稿にすら見当たらない。それに一番近いのは、シリーズAに関する記事にある、あるヘルスケアネットワークが「ポリシーに基づいた回答を生成し、待ち時間を短縮する」という一文だ。方向性を示すだけで、測定可能な数字ではない。Cassidyが公開している証拠はすべて採用実績の形をしている——シート数、ワークフロー実行数、到達した従業員数——であり、成果の形をしたものではない。

**確信度のしきい値がない。**私はサポート関連の資料の中から、調整可能な「確信があるときだけ答える」設定を探したが、存在しなかった。見つけた唯一の明示的なヒューマン・イン・ザ・ループのルールは「センシティブな話題」でのエスカレーションであり、これはコンテンツのカテゴリであって確信度スコアではない。これはまさに、私が冒頭で語ったエピソードを生んだギャップであり、月に約7,000件のチケットを扱うあるCXリーダーが、私よりうまく言い表している。

「AIが100%の質問に答えられることは絶対にない。もしAIが無理に答えようとして『すみません、わかりません』とだけ返すなら、私は7,000件のチケットすべてをチェックして、AIが本当に良い回答をしたかどうかを確認しなければならなくなる——それでは意味が半分なくなってしまう。私が必要としているのは、確信が持てるチケットだけを処理し、それ以外はすべて手を出さずに残しておいてくれるAIだ」

**Cassidy自身も、サポート系AIと競合しているとは考えていない。**これが最も明確なシグナルであり、Cassidy自身から発せられている。同社は自社ブログで「Cassidy vs.」シリーズを展開しており、Zapierやn8n、Make.com、Glean、Microsoft Copilot、ChatGPT Enterprise、Claude、Codex、Loopio、Responsiveを取り上げている。その中にヘルプデスクは一つもない。カスタマーサポート向けAIも一つもない。

もう2つ、名指ししておく価値のある限界がある。無料プランはそもそもヘルプデスクに一切届かない。Zendesk、ServiceNow、Jiraは、SlackやTeamsとともに有料の「advanced integrations」ゲートの向こう側にあるからだ。そしてStarterの24時間同期は、ナレッジベースが常に1日遅れであることを意味し、これは誰も同期設定のせいだと気づかないまま静かに間違った回答を生み出す類のものだ。

Cassidy AIについて実際のユーザーが語ること

このセクションは短く、その短さ自体が発見だ。

CassidyはG2でわずか5件のレビューから5.0/5を獲得している。5件すべてが従業員50人以下の中小企業からで、うち4件が北米、最新のものは2025年1月9日付け——このレビュー執筆時点でおよそ18か月前の情報だ。G2バッジもGrid掲載もカテゴリランキングもない。5件のレビューはG2の掲載基準を満たさないからだ。規模の比較として、Cassidyに関するG2自身の代替製品ページには、13,335件のレビューから4.6/5のClickUpが掲載されている。

Capterraへの掲載はない。Trustpilotのプロフィールもない。もし「Cassidyがトラストパイロットで4.9/5」という数字を見かけたら、それはTrustpilotではなくAI系ディレクトリのコンテンツファームに由来するもので、Cassidy自身のサイトにもTrustpilotのバッジはない。

レビュー全体の中で最も有用なネガティブ意見は、品質ではなく限界についてのものだ。

「今のところ、Cassidyを基本的なレベルで使っているが、とても良い。今のところぶつかった唯一の課題は、アップロードしたいデータの量が非常に多く、エンタープライズ水準のストレージ要件に達してしまったことだ」

Martin F., G2

Redditには専用のCassidyスレッドがまったくない。導入話も、料金への不満も、「試してみて乗り換えた」という投稿もない。あるのは、他のツールリストの中に名前だけ挙がっているケースと、Notionのページを Cassidyのナレッジベースに組み込んだマーケターによる、実際に役立つ構築事例が一件だけだ。

「自社のポリシーを学習させたエンタープライズ向けセキュリティアシスタントを作り、それをCassidyのSecurity questionnaireワークフローテンプレートに組み込んだ。調達チームからの80問のアンケートを投げ込めば、2分以内に自動で回答が埋まる。あとは20分かけてレビューと承認をすれば完了だ。通常なら数時間、あるいは丸一日かかる作業だ」

u/gravi_ai, r/AskMarketing

それがCassidyの最良の姿だ。そして、この母集団の中で最もポジティブな事例においてすら何が残っているかに注目してほしい。何かが送信される前に、依然として人間がレビューしている。

コーパス全体の中で最も鋭いネガティブに近い意見は、もっと静かなものだ。

「Cassidy AiやDify、Langflowをいろいろ試している。それでもまだ、これというツールは見つかっていない」

u/BeLucent, r/AI_Agents

LinkedInでは、ほとんどすべてが創業者自身のフィードに行き着く。Hacker Newsには9件のCassidy関連投稿があるが、そのすべてがCTOによる採用募集だ。そしてG2とChrome Web Storeを通して、最も声の大きい支持者は、Cassidyの構築物をクライアントに再販しているAIコンサルタントや代理店であって、社内で自ら運用しているチームではない。

だからといって製品が悪いという意味ではない。それが意味するのは、2万チームが利用していると謳うプラットフォームにしては、その主張を検証できる独立した運用者の証言がほとんど存在しないということだ——そして、料金ページに掲げられたその20,000という数字と、主導したシードラウンドの投資家が公表した「12,000社以上」という数字との食い違いも、説明のないままだ。

では実際にCassidyを買うべきなのは誰か

買うべき人は、オペレーション、保険、RFP、専門サービスなどの分野で文書の海に溺れているチームで、非エンジニアの人たちに自分たちの自動化を作らせたく、営業との商談に割く予算がある場合だ。Cassidyはまさにそのために作り込まれているし、それを取り巻くサービス——専任の導入担当者、オフィスアワー、トレーニング——も、スライドの1項目ではなく本物だ。

見送るべき人は、問題がチケット量そのものである場合だ。ドラフトはキューを減らさない。キューの中の作業の中身を組み替えるだけだ。そして、コストの予測可能性が必須要件なら見送るべきだ。クレジット制と見積もり制の料金、そしてゼロになった時点でのハードストップという、3つの不確実性が積み重なっているからだ。

**どちらに転んでも、まずは試してから決めるべきだ。**Starterプランは無料であり、あなたの文書に対してナレッジベースがちゃんと検索してくれるかどうかを教えてくれる。それは、どんなレビューもあなたに代わって答えられない、たった一つの問いだ。

問題がキューそのものなら、eeselを試してほしい

Cassidy AIレビューを検索してこのページにたどり着いたのが、サポートの積み残しを前に頭を抱えている最中だったなら、正直な推薦はまったく別の形のツールを指し示す。

eeselは、その上に何かを構築するキャンバスではなく、ヘルプデスクのためのAIチームメイトだ。すでに運用しているヘルプデスクに、無料プランのまま数分で接続できる。

ZendeskとFreshdeskはここでは第一級のサポート対象で、GorgiasやFrontも同様だ。ヘルプセンターと過去のチケットを、どこかに再アップロードしてもらう必要なく、直接ソースとして読み込む。

そのうえで、このレビューを通して欠けていると繰り返し指摘してきた3つのことを行う。確信度のしきい値をもって回答するので、放っておくべきチケットはきちんと放っておく。適切なときにはきれいに引き継ぐ。そして、あなたが基準にできる解決率を報告する。あるギグエコノミー系分析企業Gridwiseは、7日間のトライアルの後、導入初月で一次対応チケットの73%を解決した。

エンジニアとして強調したいのはここだ。何かが本番に出る前に、eeselは過去のチケットに対してシミュレーションを行うので、実際のキューでAIが何と答えていたはずかを、顧客が目にする前に見ることができる。それが、私が冒頭で語ったソーラーセルの一件への直接的な答えだ。そして課金は1チケットあたり0.40ドルで、シート料金もなく、頭の中でクレジットを換算する必要もない。

もしあなたが求めているのが、RFPを片っ端から処理し、スプレッドシートを編集し、ミーティングを文字起こしする社内向けの自動化キャンバスなら、eeselは適したツールではない。それはCassidyの仕事であり、Cassidyはそれをうまくこなす。しかし問題がキューそのものなら、無料で始めて、自分自身のチケットに向けてみてほしい。