2026年、Teammates.aiの代替となる8つのツール

なぜ多くのチームがTeammates.ai以外も検討するのか

まず公平に評価すると、Teammates.aiはこのリストの多くが持っていない良い点をいくつか持っています。

ここで紹介する中でも数少ない、完全に公開されたセルフサーブ料金を持つベンダーの1つです。カスタマーサービスエージェントのRayaは、チャット、音声、メール、WhatsApp、Slack、Teamsで50以上の言語に対応し、このカテゴリーでは珍しいネイティブなアラビア語方言対応を持っています。しかも全体のセットアップは約10分で完了します。営業アウトリーチ(Adam)や候補者面接(Sara)も行う1つのプラットフォームが欲しいなら、このマルチロールの発想は本当に魅力的な売り文句です。

では、なぜチームは他の選択肢も探し続けるのでしょうか。正直な理由がいくつかあります。

• 非常に新しい。 同社は資金調達ラウンドを完了し、Hustle Fundが主導する形で2025年1月にUktob.aiからリブランドしました。これは魅力的ですが、G2、Capterra、Trustpilot、Redditなどでまだほとんど検証可能なレビュー実績がないことを意味します。主要な数字(人手を介さず解決したチケット78%、平均解決時間を26時間から38分に短縮)はすべてベンダー自己申告であり、今のところほぼ信頼するしかない状態です。
• 専門特化ではなく汎用型。 サポート・営業・採用が1つのスイートにまとまっているのは便利ですが、カスタマーサポートが仕事のすべてであるなら、専門特化型ツールの方が重要な部分、つまりヘルプデスクネイティブなワークフロー、EC向けアクション、QA、テストなどで踏み込んだ機能を持つ傾向があります。
• クレジットウォレット制の課金はボリュームが増えると分かりにくくなる。 1クレジットで約10件のサポート返信を購入でき、メッセージ単価としては安価です。しかし複数往復のやり取りの多いチケットは複数クレジットを消費するため、解決あたりの実際のコストは、チケット単価や解決単価が固定された料金体系より予測しにくくなります。
• 独立したプラットフォームである。 30以上の連携でZendesk、Salesforce、HubSpotと接続できますが、すでに1つのヘルプデスクで運用している場合、チームに新しい場所で作業させるよりも、そのキューに重なるエージェントを好む場合があります。

これらはどれも致命的な欠点ではありません。サポート主導のチームが結局Teammates.aiと以下の8つのツールを比較することになる理由に過ぎません。

これらの代替ツールをどう選んだか

カスタマーサービス向けAIエージェントが実際のキューでの運用に耐えられるかどうかを実質的に決める要素を重視して評価しました。

• 信頼できる自律性: チケットをエンドツーエンドで解決できるか、そして本番稼働前にテストできるか。これが本物のAIエージェントとルールベースのチャットボットを分ける境界線です。
• ヘルプデスクとの相性: Zendesk、Freshdesk、Gorgiasに重なるのか、それとも置き換えようとするのか。より広いAIカスタマーサービスソフトウェア市場はここで大きく分かれます。
• 実際に確認できる料金: 公開されていて予測可能な方が「デモを予約」より優れています。
• ユースケースに応じた深さ: EC、エンタープライズ、規制業界、物理製品はそれぞれ異なる方向に引っ張ります。全体像を知りたい場合は、ベストカスタマーサービスAIのまとめがより広くカバーしています。

このショートリストがどう分かれるか、おおよそ次のようになります。「セルフサーブで、既存ヘルプデスクに重なる」という領域は意外にも空いており、実はほとんどのサポートチームが本当にいたい場所です。

Teammates.aiの代替8選:一覧比較

料金は2026年7月時点で各ベンダーの公式ページから取得した最低/リスト価格です。「見積もりのみ」は公開された数字がないことを意味し、営業電話が必要になります。

どれが本当に自分に合うか

スクロールする手間を省きましょう。最も重視する優先事項を選べば、最初に読むべき項目がわかります。

リストを見る前にもう1つ確認しておく価値があります。これらのツールがどれほど異なる方法で課金するかです。9つのうち、今日すぐ行動できるセルフサーブ料金を公開しているのはわずか2つです。

1. eesel AI

最適な用途: 営業電話なしで、すでに運用しているヘルプデスクの中に自律型AIサポートを組み込みたいチーム。

先に立場を明かしておくと、私はeeselチームの一員です。しかしこのリストでeeselが1位である理由は、チームがTeammates.aiよりeeselを選ぶ理由と同じなので、その根拠をお見せします。

Teammates.aiがチームがログインする独立したプラットフォームであるのに対し、eeselはすでに持っているヘルプデスクの中に存在するAIチームメイトです。初日から過去のチケット、ヘルプ記事、マクロから学習し、Zendesk、Freshdesk、Gorgias、HubSpotの中で直接返信の下書き、トリアージ、tier-1チケットの解決を行い、100以上の連携と80以上の言語に対応します。

実際に差別化要因として挙げたいのは、その展開方法です。eeselが顧客に1件でも返信する前に、実際の過去のチケット数千件に対してシミュレーションし、実際にどう回答していたかを正確に確認し、トピック別のカバー範囲を測定し、ギャップを見つけることができます。その後、段階的に本番稼働させます。まず下書きモード、信頼できると分かった簡単なケースから自動送信、という流れです。これが、冒頭で触れた「自信満々なボットが誤答する」問題を防ぐワークフローです。

その結果は数字にも表れています。Gridwiseは初月でtier-1解決率73%を達成し、Smavaはドイツ語のチケットを月間10万件以上処理する完全自動化されたエージェントを運用しています。

メリット

• 既存のヘルプデスクを置き換えるのではなく、その中に重なる。
• シミュレーションモードで、本番稼働前に実際の履歴でテストできる。
• 完全に公開された従量課金制の料金で、席数料金なし。

デメリット

• サポート、コンテンツ、EC向けの役割に特化しており、Teammates.aiのSaraのような採用機能はない。
• すでにヘルプデスクとチケット履歴があり、そこから学習させられる場合に最も価値を発揮する。

料金: 従量課金制で、解決済みチケット1件あたり約0.40ドル、プラットフォーム料金や席数料金なし、無料枠から開始可能。月額300ドルを超える年間契約は25%割引となり、EnterpriseプランはSSO、HIPAA、専任エンジニアを追加します。

私たちの見解: ヘルプデスクを運用していて、移行先の新しいツールではなく、それを改善するAIが欲しいなら、eeselが最も自然なTeammates.ai代替です。営業と採用のバンドルが特に必要な場合のみ、他のツールを選んでください。

2. Decagon

最適な用途: 硬直的なベンダーボットを本格的なAIコンシェルジュに置き換えたい大企業。

Decagonはこのリストの重量級です。チャット、音声、メール、SMS、APIにわたって動作するAIネイティブなCXプラットフォームで、本格的な資金を調達しています。2026年1月の2億5,000万ドルのラウンドで評価額は3倍の45億ドルとなりました。差別化要因はAgent Operating Proceduresで、自然言語の指示を実行可能なエージェントロジックにコンパイルするため、CX運用チームはエンジニアリングを待たずに反復改善できます。

顧客リストを見ればターゲットが分かります。Chime、Hertz、Duolingo、Notionです。公開されている成果には、Duolingoの80%デフレクションやClassPassのコスト95%削減があります。

メリット

• 音声を含め、単一のエージェントランタイムからの真のオムニチャネル。
• 硬直的な決定木ではなく、自然言語でのエージェント作成(AOP)。
• 深いエンタープライズ向けの可観測性とガードレール。

デメリット

• 公開料金もセルフサーブトライアルもなく、すべての導線はデモに向かう。
• 中小規模のチームにはオーバースペック(そして予算オーバー)。

料金: 見積もりのみで、月間チケット量に応じて段階分けされた年間契約として販売される。無料枠なし。

私たちの見解: 大量のボリュームと調達チームを持つエンタープライズなら、Decagonはトップの選択肢です。単に登録して25ドルを払えるという理由でTeammates.aiに惹かれたのなら、Decagonはその真逆の体験です。

3. Sierra

最適な用途: 成果報酬型の料金と、トップクラスの創業者の信頼性を求める企業。

Sierraはもう1つのエンタープライズ級の巨人で、Bret Taylor(元Salesforce共同CEO、現OpenAI取締役会議長)とClay Bavorによって共同創業されました。2026年5月に158億ドルの評価額に達し、多くのAIネイティブベンダーが獲得できない規制業界のロゴ、Rocket Mortgage、SoFi、Sutter Healthなどを顧客に持っています。

その最大の売りは成果報酬型の料金です。エージェントが契約で定めた成果を達成した時に支払うため、リスクがSierra側に移ります。ノーコードのAgent Studioとフル機能のAgent SDKの両方を提供しているため、エンジニアリングとCX運用の両方に活躍の場があります。

メリット

• 成果報酬型の料金がコストと結果を一致させる。
• ISO 42001を含む、異例なほど強固なコンプライアンス体制。
• チャット、音声、SMS、WhatsApp、さらにはChatGPTにも展開可能。

デメリット

• エンタープライズ専用で、公開料金もセルフサーブもない。
• 成果は契約ごとに定義されるため、導入は登録ではなく交渉になる。

料金: 見積もりのみ、成果報酬型。無料トライアルなし。

私たちの見解: フォーチュン500クラスのCXチームには最高の選択肢です。それより小規模なチームにとっては憧れの存在であり、Teammates.aiの「登録するだけ」というモデルの対極にあります。

4. Forethought

最適な用途: 既存のヘルプデスク内でデフレクションを高めたいミッドマーケットおよびエンタープライズのチーム。

Forethoughtはマルチエージェント型のCXシステムです。Solveが顧客対応を行い、Assistはカスタマーサービスエージェント向けのAIコパイロットとして機能し、Discoverはナレッジギャップを洗い出し記事を下書きします。Autoflowsという推論エンジンは、単にFAQに答えるのではなくアクションベースのワークフローを実行し、70以上のヘルプデスクと連携します。

Teammates.aiと同様、デフレクション率の統計(YAZIOで80%)を強く打ち出しています。正直な注意点として、デフレクション率はCSATと組み合わせなければ見せかけの指標になりがちなので、本当に重要なカスタマーサービス指標を追跡し、両方について尋ねるようにしてください。

メリット

• 顧客、エージェント、分析にまたがるマルチエージェントのカバー範囲。
• 幅広いネイティブなヘルプデスク連携。
• 単なる回答ではなく、本物のアクションワークフローを実行する。

デメリット

• 見積もりのみの料金(プラットフォーム料金と成果コストの組み合わせ)。
• 無料トライアルではなくプルーフ・オブ・バリュー(POV)プロジェクトのため、価値実感までの時間が長い。

料金: 見積もりのみ。無料トライアルなし。自社データでPOVを実施する。

私たちの見解: より大規模なチームにとっては優れた重ね置き型の選択肢ですが、営業主導のプロセスであるため、eeselやTeammates.aiのようなセルフサーブ型ツールより負担が大きくなります。

5. Lorikeet

最適な用途: 最も難しいチケットこそが問題そのものである、フィンテック、ヘルステックなどのチーム。

Lorikeetは複雑な企業向けのAIコンシェルジュとして位置づけられており、サポート業務の80%を占める最も難しい20%のチケットに対応するために作られています。他のエージェントがデフレクションに走る一方、Lorikeetは決定論的なガードレールと完全に透明な推論でハイステークスな問題に踏み込みます。それが規制対象のフィンテックやヘルステックがLorikeetを信頼する理由です。その「Show Reasoning」ビュー(上図)は、モデルのあらゆる判断とアクションを監査可能にします。

メリット

• 複雑・規制対象・ハイステークスなサポート向けに特化して構築されている。
• 透明で監査可能な推論と決定論的なガードレール。
• 解決単位の公開料金:解決済みチケットにのみ支払う。

デメリット

• 最低料金1,500ドル/月は小規模チームには不向き。
• ヘルプデスクへの追加機能ではなく、独立したプラットフォームである。

料金: 1,500ドル/月(年間18,000クレジット)から開始、Scaleは4,000ドル/月、Enterpriseはカスタム。席数料金・プラットフォーム料金なし。

私たちの見解: サポートが本当に複雑であれば、Lorikeetはここで最も鋭い選択肢の1つです。日常的なtier-1のボリュームに対しては、ほとんどのチームが必要とする以上の高機能マシンです。

6. Netomi

最適な用途: 規制業界で大規模かつオムニチャネルなサポートを運用する大企業。

Netomiは「パイロット後に来るもの」向けに構築されたエージェント型AIプラットフォームで、失敗が許されない企業を対象としています。音声、チャット、メール、SMS、ソーシャルにわたって動作し、強力なガバナンス層(Duty of Care、応答検証、カスタムポリシーのガードレール)を備え、AccentureとAdobeを戦略的投資家とする1億1,000万ドルの資金調達を受けています。名前の挙がる顧客にはDelta、United、MetLifeがあり、G2で4.8/5の評価を保持しています。

レビューから注目すべき点として、際立った高評価は通常きめ細やかなカスタマーサクセスチームに対するもので、最も多い不満は分析とレポートの弱さです。

メリット

• 規制業界向けの本番運用レベルのガバナンスとガードレール。
• 音声やソーシャルを含む、真のオムニチャネル。
• 強力できめ細やかな導入支援チーム。

デメリット

• 公開料金がなく、エンタープライズ専用。
• レビューでは限定的な分析機能と価値実感までの遅さが指摘されている。

料金: 見積もりのみ。料金ページもプランページも公開されていない。無料枠なし。

私たちの見解: フォーチュン500クラスのCXにとって信頼できる選択肢です。Teammates.aiの料金透明性を評価していた中小規模のチームにとっては、Netomiはまったく別の世界に感じられるでしょう。

7. Yuma AI

最適な用途: 購入後の自動化を深く追求したいShopifyおよびECブランド。

Yuma AIはECに特化して構築されたサポートエージェントです。ヘルプデスクに接続し、DTCのボリュームの大部分を占める購入後のチケット、つまり注文はどこにあるか(WISMO)、返品、返金、サブスクリプション変更を解決し、Shopify、Gorgias、Rechargeで実際のアクションを実行します。名前の挙がる成果には、EvryJewelsの自動化率89%とコスト63%削減があります。Yumaが合わない場合は、ベストGorgias代替のリストがEC分野の残りをカバーしています。

eeselと同様、Yumaも本番稼働前に検証するために過去のチケットをリプレイでき、段階的に展開します。G2レビューからの注意点として、時折の精度の誤りが最もよく挙げられる欠点です。

メリット

• 返品、WISMO、返金など、深いEC向けアクションがすぐに使える。
• Shopify、Gorgias、Rechargeとのネイティブ連携。
• 実際のサイトでの30日間トライアル付きの成果報酬型料金。

デメリット

• EC専用のため、小売以外では相性が悪い。
• 料金は見積もり制で、採算を取るには実際のチケット量が必要。

料金: 見積もり制、成果報酬型(完全に解決したチケットに対して支払う)、30日間の無料トライアルとROI保証付き。

私たちの見解: Shopifyストアにとって、Yumaは汎用型のTeammates.aiエージェントより強力な選択肢です。ECでない場合は、代わりにヘルプデスクに依存しないeeselを検討してください。

8. Mavenoid

最適な用途: 物理製品を販売し、単なるチャットではない本物のトラブルシューティングが必要なブランド。

Mavenoidはハードウェアの専門ツールです。物理製品(電子機器、家電、動力機器)を販売する企業向けに構築されており、デフレクションではなく解決を重視し、機器が動作しない理由を診断し、テキスト、音声、画像、動画を通じてビジュアルかつモデル固有の修正方法を顧客に案内します。実績には、41%の問い合わせを解決したStanley Black & Deckerがあり、G2で4.8/5の評価を保持しています。

メリット

• 物理製品のトラブルシューティングに特化して構築されている。
• Vision Assistがスマートフォンで撮った写真から製品を自動識別できる。
• 強力なノーコードのビジュアルフロービルダー。

デメリット

• 公開料金がなく、エンタープライズ向け・見積もりベースで、レビューでは体感コストが高いと評価されている。
• ソフトウェアやSaaSのサポートには向かない。

料金: 見積もりのみ。料金ページ自体が存在しない。G2のユーザーデータでは高コストで、導入には約2か月かかるとされている。

私たちの見解: ハードウェアを製造しているなら、MavenoidはTeammates.aiのような汎用ツールがほとんど手を付けない問題を解決します。ソフトウェアサポートには向いていません。

eesel AIを試す

ここまで読んだ理由が主に、AIにtier-1サポートをチームの負担から取り除いてほしいからであれば、eeselが私が最初に検討するTeammates.ai代替です。数分で既存のヘルプデスクに接続する新入社員のように機能し、すでにヘルプセンターと過去のチケットを把握しており、顧客に一度も返信する前に実際の履歴に対してテストできます。料金は公開されており、解決済みチケット1件あたり約0.40ドル、席数料金はなく、無料で始めることができます。

このリスト全体を通した大きなポイントは、勝つツールは最も派手なデモを持つツールではなく、実際のキューで信頼できるツールだということです。まずシミュレーションし、段階的に展開し、売り込み資料ではなく実際のチケットに対して解決率を測定してください。