最適なAIカスタマーサポートプラットフォームを選ぶのは大きな決断のように感じられ、選択肢の多さに迷ってしまうことも少なくありません。その中でよく目にするのが、DecagonとKodifという2つの名前です。これらはAIサポートに対するまったく異なる考え方を表しています。DecagonはNotionやChimeのようなテクノロジー大手が利用するエンタープライズ向けのプラットフォームです。一方、KodifはDollar Shave ClubのようなEコマースブランドのためにゼロから構築されています。
間違った選択をしてしまうと、導入が遅々として進まず費用もかさみ、ビジネスの実際のニーズに合わないという結果になりかねません。
この記事では、DecagonとKodifを徹底比較します。両社の機能、真のターゲット層、そして導入に必要なことを解説し、どちらがあなたのチームにとって理にかなっているかを判断する手助けをします。
Decagonとは？
Decagonは、音声、チャット、メールを通じて「コンシェルジュのようなカスタマー体験」を目指す大企業向けのAIエージェントプラットフォームだと考えてください。テクノロジーに特化した大企業向けに構築されており、クライアントリストにはRipplingやClasspassといった名前が並びます。これは、非常に複雑な業務を大規模に管理する能力が高いことを示しています。
システム全体は、彼らが**AOP（Agent Operating Procedures）**と呼ぶものに基づいて動作します。これは基本的に、AIにさまざまなワークフローの処理方法を指示する平易な英語で書かれた命令書です。ほとんどのクライアントにとって、主な目標はコストを削減し、高い割合で問題を自動的に解決することです。導入事例では、95%のコスト削減や75%の解決率といった数字が挙げられています。
Kodifとは？
Kodifは、中堅市場およびD2C（Direct-to-Consumer）のEコマースブランド向けに特別に設計されたAIオペレーションツールです。彼らの哲学は「収益を意識する（revenue-aware）」ことであり、これはカスタマーサポートを単なるコストセンターではなく、ビジネスを成長させる手段に変えることに重点を置いていることを意味します。目標は、顧客維持率を高め、さらには売上を促進することです。
その最大の特徴は、カスタマージャーニーの全体をカバーすることです。購入前の会話（商品選びの手伝いなど）を自動化し、購入後の一般的なサポート（返品やサブスクリプションの変更など）もすべて処理します。これを実現しているのが、100以上のEコマース連携機能で、他のツールで直接アクションを起こすことができます。
Decagon vs Kodif: 主な違いが一目でわかる比較
詳細に入る前に、両社がどのように比較されるか、簡単な概要を見てみましょう。この表が示すように、Decagonは複数のサポートチャネルを持つ大企業の複雑さに対応するように構築されており、一方のKodifは成長中のEコマースビジネスに特化したツールです。
| 機能 | Decagon | Kodif |
|---|---|---|
| 理想的な顧客 | 大企業（例: Notion、Chime） | 中堅Eコマース（GMV 2,000万ドル以上） |
| 主な目標 | コスト削減とチケット偏向 | 収益成長と完全解決 |
| 対応ジャーニー | 主に購入後 | 購入前および購入後 |
| 導入 | プロフェッショナルサービス主導（数週間） | ホワイトグローブ、CX主導（約15日） |
| チームの所有権 | 技術チームとCXチームによる共同管理 | ノーコード、CXチームによるセルフサービス |
| 主要技術 | AOP（Agent Operating Procedures） | 自然言語ポリシー |
| 分析 | Decagonインターフェース内にサイロ化 | データウェアハウスへのエクスポートが可能 |
Decagon vs Kodif: ターゲットは誰か？
両社の最大の違いは、想定している顧客です。この一つの要因が、プラットフォームに関する他のほぼすべての要素を形作っています。
Decagon: 複雑なマルチチャネルを持つ大企業に最適
Decagonは大量の処理に対応できるように設計されています。その理想的な顧客は、電話を含むさまざまなチャネルで山のようなチケットを処理している企業です。年間100万件以上の問い合わせを処理するNotionとの協業は、彼らが複雑な購入後サポートを大規模に処理できることを証明しています。
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一例を挙げると、Chimeのような金融テクノロジー企業にとって、顧客がチャットでも音声通話でも一貫した体験を提供することは非常に重要です。Decagonは、彼らが70%の解決率を達成するのに貢献しました。
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主な目的が、コストを削減するためにできるだけ多くのチケットを偏向（deflect）させることであるなら、Decagonはまさにそのために設計されています。
Kodif: 高成長中のEコマースブランドに最適
Kodifは、D2Cブランドの日常的な現実に合わせて作られています。Shopify、Recharge、Loop Returnsといったプラットフォームとの緊密な連携機能を標準で備えています。これにより、実際にビジネスを動かす、Eコマース特有の細かいタスクを自動化できます。
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一例を挙げると、Dollar Shave Clubのようなサブスクリプションビジネスでは、Kodifはサブスクリプションに関する質問を自動化するだけで、自己解決率を6倍に向上させました。
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焦点は単なるコスト削減だけではありません。顧客維持率を向上させる方法を見つけることです。ReserveBarのようなクライアントでは、93%のCSATスコアを維持しながら、エージェントの作業時間を850時間削減しました。
プロのヒント： もしあなたのビジネスがどちらの型にも完全には当てはまらない場合はどうでしょう？ 例えば、ヘルプデスクで顧客をサポートし、Slackで社内チームも支援する必要があるSaaS企業だとします。その場合、より柔軟なAIレイヤーの方が良い選択かもしれません。**eesel AI**のようなプラットフォームは、Zendeskなど、あなたがすでに持っているツールに接続し、特定の業界に縛られることなくサポートを自動化します。
Decagon vs Kodif: サポートに対する考え方（Rexx、そしてそれが重要な理由）
各プラットフォームの背景にある「なぜ」は、期待できる価値の種類について多くを物語っています。
Decagonの焦点: 購入後の自己解決と偏向
Decagonの仕事は、顧客が何かを購入した後に本格的に始まります。「注文はどこにありますか？」という質問に答えたり、返品を管理したりするのに優れています。そのパフォーマンスはしばしば「偏向率（deflection rate）」によって測定され、Rippling（32%増）やNotion（2倍増）のようなクライアントとの事例で強調されています。これはコスト削減のための確かなモデルですが、実際に売上が発生する購入前のフェーズ全体を見落としています。
Kodifの焦点: ジャーニー全体の解決
Kodifのアプローチは、顧客が最初の製品に関する質問をしたまさにその瞬間に対応することです。その哲学は偏向ではなく解決にあり、平均解決率は84%に達します。購入前の会話を管理することで、顧客を購入に導くだけでなく、その過程で有用なデータを収集します。これにより「データフライホイール」が生まれ、AIはすべてのやり取りから学習し、購入後のサポートをさらに賢くし、初めての購入者をロイヤルカスタマーに変える手助けをします。
Decagon vs Kodif: 導入と運用担当者
ツールをどのようにセットアップし、誰が日常的に管理するかという点も、考慮すべき重要な違いです。
Decagon: 手厚いサポートによるエンタープライズ向け導入
Decagonは「数ヶ月ではなく数週間」でROIを提供できると述べています。しかし、そのモデルはエンタープライズレベル of 複雑さに対応するように設計されており、社内システムとの連携にはエンジニアの支援が必要になることがよくあります。AOPとAOP Copilotを使えば、CXチームは平易な英語でルールを書くことができますが、ガードレールや連携機能は通常、技術チームが管理します。これがボトルネックとなり、将来的な変更を遅らせる可能性があります。
Kodif: アジャイルなCX主導モデル
Kodifはスピードを重視して構築されており、ほとんどの顧客が約15日で価値を実感しています。自然言語ポリシーを使用するノーコードプラットフォームであるため、技術的な知識のないCXマネージャーでも独自の自動化ルールを構築、テスト、公開できます。これにより、顧客を最もよく知る人々の手に直接力が与えられます。
より柔軟な代替案: これは一般的なトレードオフを浮き彫りにします。チームによっては、大規模な導入プロジェクトなしで、スピードと高度なカスタマイズの両方を求める場合があります。そうしたチームには、既存のシステムを改善する AIレイヤーが最適です。**eesel AI**は、数分でヘルプデスクに接続し、社内のあらゆるナレッジから学習し、コンサルタントチームを必要とせずにチケットの自動化、返信の下書き作成、問題のトリアージを可能にします。
Decagon vs Kodif: 価格
最も重要な点、コストについて話しましょう。両プラットフォームでは、価格設定の考え方が大きく異なります。
Decagonの価格
Decagonは価格を公表していません。エンタープライズクライアントに重点を置いていることを考えると、業界レポートによれば、年間契約は通常、導入費用を除いて95,000ドルから400,000ドル以上の範囲になるとされています。このモデルは、長期的な戦略的投資を行う大企業にとって理にかなっています。
Kodifの価格
Kodifも価格ページでは価格を非公開にしていますが、いくつかの異なるプラン（ベーシック、プロフェッショナル、エンタープライズ）を提供しています。価格は単なる会話数ではなく、提供する自動化の価値に基づいており、中堅企業がコストを予測しやすくなるよう支援しています。また、サイトには潜在的な節約額を見積もるためのROI計算機もあります。
予測可能で透明性の高い価格設定を求めるなら: 明確で前払いのコストが必要な場合、定額料金を提供するプラットフォームもあります。例えば、eesel AIには、1,000回のAIインタラクションに対応するチームプランが月額299ドル、3,000回のインタラクションに対応するビジネスプランが月額799ドルであります。7日間の無料トライアルも提供しており、その価値を自身で確認できます。
Decagon vs Kodif: あなたに適したプラットフォームはどっち？
すべてを分析した今、選択はより明確になったはずです。
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Decagonを選ぶべきケース: あなたが、特に電話やチャットで大量のサポートリクエストを抱える大規模なテクノロジーファーストの企業である場合。主な目標が大規模なサポートコストの削減であり、より実践的で統合されたプラットフォームを扱うためのエンジニアリングリソースがある場合。
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Kodifを選ぶべきケース: あなたが、成長中のEコマースまたはD2Cブランドである場合。チケットを偏向させるだけでなく、自動化を使って収益を増やし、顧客満足度を維持したいと考えている場合。緊密なEコマース連携でカスタマージャーニー全体を自動化する必要があり、CXチームが自分でワークフローを構築・調整できるようにしたい場合。
しかし、その中間に位置する場合はどうでしょう？多くのビジネスにとって、最善の解決策はシステム全体を置き換えることではなく、それをより賢くすることです。
柔軟な代替案: eesel AIで既存のスタックを強化する
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過去のチケットやヘルプ記事から、GoogleドキュメントやShopifyの商品カタログまで、散在するすべてのナレッジを一つにまとめ、即座に正確な回答を提供します。これを使ってチケットのトリアージを自動化したり、エージェント向けの返信を下書きしたり、顧客向けのチャットボットを立ち上げたりできます。何よりも、予測可能な価格設定と、その効果を証明する無料トライアルにより、数ヶ月ではなく数分で稼働を開始できます。
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よくある質問
DecagonもKodifも、通常は小規模ビジネス向けには設計されていません。Decagonはエンタープライズを対象とし、Kodifは中堅Eコマースブランド（GMV 2,000万ドル以上）に焦点を当てています。より小規模な事業の場合、既存ツールを強化するeesel AIのような、より柔軟なAIレイヤーの方が適しているかもしれません。
Decagonは主に、大企業のコスト削減を達成するために、購入後の自己解決とチケット偏向に焦点を当てています。一方、Kodifは「収益を意識する」アプローチを取り、Eコマースブランドの顧客維持率向上や売上促進を目指して、ジャーニー全体の解決を目指します。
Decagonは通常、プロフェッショナルサービス主導の導入となり、エンタープライズレベルの複雑さと連携の必要性から数週間かかることがあります。一方、Kodifはより迅速なホワイトグローブ、CX主導の導入を誇り、多くの場合、顧客は約15日で本番稼働を開始します。
Kodifは自然言語ポリシーを使用するノーコードプラットフォームとして設計されており、CXマネージャーが独立して自動化ルールを構築・公開できるようにします。一方、DecagonはCXチーム向けにAOPを提供していますが、通常、ガードレールや連携の管理には技術チームが必要となり、依存関係が生じる可能性があります。
Decagonは価格を公表していませんが、業界レポートによれば、年間契約は導入費用を除いて95,000ドルから400,000ドル以上になることが多いです。Kodifも価格は非公開ですが、会話量だけでなく自動化の価値に基づいたプランを提供しており、ROI計算機も利用できます。
Kodifは、顧客を購入に導き、貴重なデータを収集できる購入前の会話を含む、カスタマージャーニー全体をカバーすることに優れています。Decagonは主に、購入後の自己解決と偏向に焦点を当てています。
より柔軟性が必要な場合や、プラットフォームを完全に切り替えることなく現在のヘルプデスクを強化したい場合は、eesel AIのようなAIレイヤーを検討してください。Zendeskのような既存のツールと連携でき、特定の業界に縛られることなく、チケットのトリアージ、返信の下書き、チャットボットなどの自動化を提供します。
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
