Decagon vs Sierra: 2025年 AIサポートエージェント選択ガイド

カスタマーサポートにAIの導入を検討しているなら、DecagonとSierraという名前をほぼ確実に耳にしたことがあるでしょう。両社はこの分野で最も資金力のある大手企業であり、どちらもスマートな自律型エージェントによって顧客体験を変革するとうたっています。

しかし、マーケティングの謳い文句の裏側を見ると、両社がそこに至るまでの道のりは大きく異なることがわかります。どちらかを選ぶということは、単に機能で選ぶということではありません。セットアップにどれくらいの時間がかかるか、エンジニアリングチームにどれだけ依存するか、 tender そして月々の請求額を予測できるかどうか、といった点が重要になります。

このガイドでは、DecagonとSierraの比較に関する様々な情報の中から、本当に必要な情報を切り取ってお届けします。新たな問題を生み出すのではなく、実際にあなたの問題を解決してくれるツールはどちらなのか、判断する手助けとなるでしょう。

Decagonとは？

Decagonは、カスタマーエクスペリエンス（CX）チームが平易な英語を使って独自の複雑なワークフローを構築できるAIエージェントプラットフォームで注目を集めています。単純な質問に答える以上の自動化を必要とする大企業向けに設計されています。

彼らの大きなアイデアは、Agent Operating Procedures（AOPs）と呼ばれるものです。その目的は、CXチームがAIへの指示（返金処理の方法など）を書き出し、その裏で開発者がコードベースのルールを設定してAIが軌道から外れないようにすることです。これは一見すると素晴らしいアイデアで、サポートチームにより多くの権限を与えているように聞こえます。しかし、これは完全にノーコードの夢物語というわけではありません。CXチームが一行でも指示を書く前に、エンジニアがすべての主要なインテグレーションとロジックを構築する必要があるのです。

Decagonは、Hertzのようなクライアントが70%以上の問い合わせ削減率（deflection rate）を達成したという、いくつかの印象的な統計を公表しています。些細な修正のたびに高価なコンサルタントに費用を支払うのをやめたい企業向けの、強力なソリューションとして位置づけられています。

Sierraとは？

Sierraもこの分野のもう一つのビッグネームで、Salesforceの元共同CEOであるBret Taylorを含む著名な人物たちによって設立されました。彼らはDecagonの直接の競合であり、同様に潤沢な予算を持つ大企業をターゲットにしています。

Sierraのプラットフォームは、Agent SDKとAgent Studioの2つの部分に分かれています。SDK（ソフトウェア開発キット）は、開発者がAIのロジックを定義し、自社システムに接続し、AIの「スキル」を構築するコードを書く場所です。一方、Agent Studioは洗練された使いやすいダッシュボードで、CXチームがAIの口調を調整したり、会話を微調整したり、パフォーマンスを監視したりすることができます。

この分業体制は物事を整理しやすくしますが、同時に、小さな調整以上のことを行うにはエンジニアリングチームに大きく依存することも意味します。その莫大な評価額から、Sierraは、深くカスタマイズされたAIエージェントを求め、それを構築・管理する技術チームを持つ企業向けの、プレミアムで開発者第一の選択肢であることは明らかです。

サービス開始までの道のり

どんなに優れた機能があっても、ツールを立ち上げて実行できなければ意味がありません。ここが、華やかなセールスデモが現実とぶつかる点です。

DecagonのAOPsによる実践的アプローチ

Decagonが約束する自然言語の利用は確かに魅力的ですが、AOPsが真に「ノーコード」ではないことを知っておくことが重要です。CXチームが作業を始める前に、エンジニアリングチームには多くの下準備があります。システムを接続し、APIを設定し、AIのセーフティネットとして機能するコードを書く必要があります。つまり、実装には数週間、場合によっては数ヶ月の計画と開発が依然として必要になるのです。

Sierraの開発者への依存

Sierraのモデルは、技術担当者への依存度がさらに高くなります。Agent Studioは使いやすそうに見えますが、AIの本当の頭脳はSDKの中にあります。エージェントに新しいこと、例えば別の配送業者から配送情報を取得させたい場合、CXチームでは対応できません。開発者がコードに戻り、新しいスキルを構築し、テストし、本番環境に反映させる必要があります。これは典型的なボトルネックを生み出し、スピードを低下させ、実際に顧客と話す人々からコントロールを奪ってしまいます。

サポートチームの現実：今すぐ結果が必要

正直なところ、どちらのプラットフォームも、エンジニアリング時間という莫大な先行投資、長時間の計画会議、 tender そして社内の半数からの賛同を必要とします。すでに手一杯で、昨日にでも問い合わせ件数を減らす必要があるほとんどのサポートチームにとって、立ち上げに数ヶ月かかるプロジェクトは選択肢になり得ません。

使いにくいエンタープライズツールでのひどい概念実証（PoC）の後、あるRedditユーザーが説明したように、これはAIプロジェクトが失敗するよくある理由です。

Reddit

Decagon vs Sierraを超えて：数ヶ月ではなく数分で稼働開始

もし、面倒なセットアッププロセスなしで同じパワーを手に入れられるとしたらどうでしょうか？スピードと自律性を重視するチームには、別の方法があります。eesel AIのようなツールは、完全にセルフサービスで利用できるように作られています。サインアップし、ナレッジソースを接続すれば、一人の営業担当者と話すことなく、稼働するAIエージェントを手に入れることができます。

ワンクリックのヘルプデスク連携により、Zendeskなどのツールを即座にリンクできます。eesel AIは、大規模な「リプレース」プロジェクトを強制するのではなく、現在のワークフローに適合します。これは、次の四半期ではなく、初日からその価値を発揮し始める実用的なツールです。

カスタマイズとコントロール

AIが稼働し始めたら、ビジネスの進化に合わせてその振る舞いを調整できる必要があります。DecagonとSierraは、実際にどれくらいのコントロールを現場のチームに与えてくれるのでしょうか？

「一つのボットですべてを支配する」という考え方の問題点

Redditのスレッドで指摘されていたように、AIツールでよくある落とし穴は、「単一エージェント思考」です。これは、ボットが巨大なオールオアナッシングのシステムとして構築されることを指します。DecagonもSierraもこの罠に陥る可能性があります。彼らのエージェントは一度にすべてを処理するように設計されているため、新しいアイデアを試したり、段階的に自動化を展開したりすることが困難です。もし、まずはパスワードリセットの自動化から始めたい場合はどうでしょうか？これらのプラットフォームでは、その単純なタスクが、過剰に設計された巨大なプロジェクトに変わりかねません。

AIのロジックと個性の変更

顧客がAIの口調に少し違和感を覚えたり、新しい問題が殺到し始めたりしたとしましょう。DecagonのAOPsやSierraのSDKでは、これらの変更を行うには、しばしば別の技術プロジェクトとして一からやり直す必要があります。これでは機敏性に欠け、CXチームが顧客の実際の声に基づいてAIを迅速に更新することを妨げてしまいます。

真のコントロール：小さく始めて安全にテストする

現代のAIプラットフォームは、段階的に物事を展開できるべきです。eesel AIが本当に際立っているのはこの点です。選択的自動化機能により、AIが処理すべきチケットの種類を正確に選ぶことができます。簡単で反復的な作業から始め、それ以外のすべては安全に人間のエージェントに引き継がせることができます。

さらに、eesel AIにはシミュレーションモードがあり、過去の何千もの自社チケットでセットアップをテストできます。AIがどのように返信したかを正確に確認し、そのパフォーマンスに関する確かな予測を得て、実際の顧客と話す前に100%の自信を持つことができます。そして、シンプルなプロンプトエディタを使えば、一行のコードも触ることなく、AIの口調や個性を定義し、カスタムアクションを作成することさえ可能です。

結論：価格設定について

さて、チームにとって最も重要な要素かもしれない、コストについて話しましょう。これらのプラットフォームはいくらかかるのか、そしてその請求額は予測可能なのでしょうか？

エンタープライズ向けの価格設定戦略

DecagonもSierraもオンラインで価格を公開していないのは、おそらく驚くことではないでしょう。これは典型的なエンタープライズ向けの戦略であり、すぐにいくつかのことがわかります：

• 長い営業プロセスとカスタム見積もりに備える必要がある。

• 価格は高額になり、多額のセットアップ料金と複数年契約が伴う可能性が高い。

• ほとんどの中小企業には手が届かない。

Decagonは伝えられるところによると、2つの価格モデル（会話ごと、または解決ごと）があるようです。解決ごとのオプションは最初は良く聞こえますが、大きな落とし穴があります。請求額が予測不能になり、ある意味、成功すればするほど罰せられることになります。AIが解決するチケットが多ければ多いほど、支払う金額も増えるのです。

予測不能な請求額の問題点

予算を守ろうとするサポートマネージャーにとって、使用量ベースの料金は頭痛の種です。顧客からの問い合わせが突発的に急増すると請求額が跳ね上がり、財務計画を立てることがほぼ不可能になります。自動化があまり効果的でないことを願うことになりかねません。

なぜ透明で予測可能な価格設定が勝つのか

ここで、eesel AIのような明確で分かりやすい選択肢が大きな違いを生みます。

eesel AIは、必要な機能とボリュームに基づいた、シンプルで明確なプランを提供しています。

最も重要な点は？ eesel AIには解決ごとの料金がありません。予測可能な請求額で、いつでもキャンセル可能な柔軟な月額プランから始めることもできます。これにより、AIを始めたいチームにとっての財務的リスクがなくなります。

Decagon vs Sierra: パワーだけが重要ではない

DecagonとSierraが、多くの資金に支えられた強力なプラットフォームであることは間違いありません。彼らはエンタープライズAIの可能性を押し広げています。もしあなたが潤沢な予算と、長期的なプロジェクトに取り組む準備ができているエンジニアリングチームを持つ巨大企業であれば、検討する価値はあります。

しかし、世の中のほとんどのサポートチームにとって、生のパワーがすべてではありません。彼らが必要としているのは、速く、柔軟で、自分たちで簡単にコントロールでき、月末に予期せぬ請求書が届かないツールです。そのようなチームにとって、はるかに優れた道があります。

エンタープライズ級のパワーをセルフサービスのシンプルさで

現代のAIは、エンジニアリングリソースを消耗させる6ヶ月間の頭痛の種である必要はありません。毎日それを使う人々のために実際に作られたツールを使えば、素晴らしい自動化を実現し、チームの効率を向上させることができます。

既存のナレッジから学習するスマートなAIエージェントをどれだけ速く立ち上げられるか、見てみませんか？ eesel AIを無料で始めて、数分でサービスを開始しましょう。

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