2026年版 Voiceflow代替ツール10選：ビルダー型と既製エージェント型
Rama Adi
Katelin Teen
最終更新 October 12, 2026
チームがVoiceflowの先を探す理由
私はeeselで連携機能を作っているため、他社のエージェントプラットフォームの中で多くの時間を過ごしています。はっきり言うと、Voiceflowは最高のビジュアルエージェントビルダーの一つです。G2のスコアは115件のレビューで5点満点中4.5、キャンバスはスクリプト化されたワークフローと目標駆動のプレイブックを組み合わせ、音声は本物の強みです。Redditも同じ意見です。
"If you want fully hosted: Voiceflow is probably the most production-ready low-code option. Steep learning curve at first but once you get it the agents are solid."
それなのに、なぜ「Voiceflow代替」は検索され続けるのでしょうか。この記事のために読んだレビューやスレッド、そして自社のVoiceflowレビューからは、4つの理由が見えてきます。
1. 請求額が読みにくい。 Voiceflowの料金ページにはプランの価格が載っていません。アプリの中にあります。利用量はクレジットで決まります。クレジット料金表によると、1クレジットは$0.005、顧客のメッセージ1件が1クレジット、電話1分が10クレジットで、そこにモデルのトークン料金が加わります（詳しくはVoiceflowの料金ガイドで解説しています）。G2のレビュアーは入門プランも指摘しています。
"I would like if Voiceflow would add more seats for the pricing. Currently, they're only issuing two seats for the lowest price of $60."
2. 構築を誰かが担う必要がある。 Voiceflowが渡してくれるのは部品です。指示を書き、プレイブックを設計し、テストをスクリプト化し、エッジケースを直すのは自分たちのチームの仕事です。多数のエージェントツールを試したあるDTCブランドのオーナーは、率直にこう言っています。
"Voiceflow - Powerful if you code. Built custom logic that actually works. Took 40 hours. Non-technical people will suffer. Rating: 8/10 for devs, 2/10 for everyone else."
3. 過去のチケットから学ばず、テストでも再生できない。 ナレッジベースが取り込むのはウェブページ、ファイル、ZendeskヘルプセンターのArticleであり、解決済みのチケットではありません。テストは、自分でスクリプト化した会話か、AIが指定したユーザーを演じる会話です。これは見た目以上に重要です。eeselの営業通話で最も多く求められる機能は、お客様自身の過去のチケットでAIをトレーニングすることです。最良の回答はすでにチケット履歴の中にあると、チームは分かっています。
4. 音声とリリースに粗さがある。 Voiceflow自身の電話番号は米国とカナダのみで、発信に関するドキュメントによれば"currently don't support outbound calling"です。そして今秋見つけた最もつらいレビューは、リリース当日についてのものでした。
"Ran into lots of issues when we pushed our Voiceflow chat to production and it impacted a live session we had which caused a lot of frustration with our users and impacted our session NPS. And we had to wait for 4 days for their support team to respond."
もう乗り換え理由にならなくなった点が一つあります。2026年9月24日以降、有人エージェントへの引き継ぎはハンドオフステップによりVoiceflowの全プランで使え、Genesys、Ujet、Kustomer、Dixa、Zendeskとネイティブに接続できます。
ビルダー型と既製エージェント型：まず陣営を選ぶ
Voiceflowを使っているチームが次に何を見るべきかをChatGPTに尋ねると、市場の分け方は私と同じでした。「build and customize AI agents like Voiceflow」できるプラットフォームと、「ready-made customer support AI that requires less development」です。この分かれ目こそが本当の判断です。
ビルダーから別のビルダーへの乗り換えが理にかなうのは、ビルダー自体が問題のときです。料金モデル、ホスティング、足りないチャネル、エンジニアが好むフレームワークなどです。作り続ける時間が誰にもないことが問題なら、意味がありません。解約したあるお客様は、創業者に「long term we will just build our own, which is so possible now with AI」と話しました。この言葉はよく聞きます。作ることは可能です。ただ、リリース後も毎週エージェントを持ち続けることをチームは過小評価しがちで、だから自社開発か購入かのガイドは、保守の説明に大半を割いています。
既製エージェント型の陣営もさらに分かれます。Decagon、Sierra、Adaはベンダーのチームがエージェントの設定を手伝うエンタープライズ向けプラットフォームです。Zendesk AI agentsは単一のヘルプデスクの中にあります。eeselは、すでに使っているヘルプデスクの中で動くセルフサービス型のAIチームメイトです。
Voiceflow代替ツール一覧
サポートチームが最もよく尋ねる項目で、10製品を比べたものです。価格は2026年10月12日時点で各社サイトに公開されている数字です。
| ツール | 陣営 | 開始価格 | 課金単位 | 無料枠 | セルフホスト | 音声 | 人への引き継ぎ | 過去チケットから学習 | 公開前テスト | セキュリティ | G2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Voiceflow（基準） | ビルダー | アプリ内に表示 | クレジット：1つ$0.005、1メッセージ1つ | 100クレジット（1回限り） | 不可（Enterpriseでプライベートクラウド） | あり、米国/カナダの番号 | 全プラン：Zendesk、Genesys、Kustomer、Dixa、Ujet | なし | スクリプトテスト、AI模擬ユーザー | SOC 2 II、ISO 27001、GDPR、HIPAA | 4.5 (115) |
| eesel | 既製チームメイト | 500クレジットで月299ドル | チケットまたはチャット1件につき1クレジット | 100クレジット | 不可 | なし | お使いのヘルプデスク内で動作 | あり | 過去チケットを再生し、チームの返信と比較 | GDPR、SOC 2 II取得中 | 該当なし |
| Botpress | ビルダー | 月150ドル（年払い） | 会話単位 | 100会話 | 不可（旧v12のみ） | Enterpriseのみ | Botpress DeskまたはHITL（Plus以上） | なし | エミュレーター、シミュレーション、evals | SOC 2、GDPR | 4.5 (514) |
| Dify | ビルダー | 年590ドル | メッセージクレジット | あり | 可、オープンソース | なし | Human Inputノードのみ | なし | バッチ実行、サードパーティのevals | SOC 2 II、ISO 27001、GDPR | 4.1 (20) |
| Rasa | ビルダー（プロコード） | 要見積もり | 非公開 | 月1,000会話 | 可 | あり | 自分で書くカスタムアクション | なし | E2Eテスト、シミュレーション | 自社インフラで稼働 | 4.0 (11) |
| Chatbase | ビルダー（シンプル） | 月40ドル | メッセージクレジット | なし（7日間トライアル） | 不可 | あり（Standard以上） | 10のヘルプデスクへチケット送信、自社受信箱でライブチャット | Zendesk/Salesforce、Pro（500ドル） | 模擬顧客によるテスト | SOC 2 II、GDPR、HIPAA（Ent.） | 4.8 (46) |
| Relevance AI | ビルダー（業務エージェント） | 月19ドル（年払い） | アクション単位＋ベンダークレジット | なし | 不可 | 発信通話（Team以上） | 承認、Slack/メール通知 | なし | evals（Enterprise） | SOC 2 II、GDPR | 4.3 (20) |
| Zendesk AI agents | 既製、Zendesk内 | 担当者1人あたり月55ドル＋解決1件1.50ドル | 検証済み解決 | 14日間トライアル | 不可 | あり（2026年9月GA） | ネイティブのエスカレーション | 一部（履歴がインテントに影響） | テストウィジェット、シミュレーター（早期アクセス） | SOC 2、ISO 27001、GDPR、HIPAA BAA | 4.3 (7,095)* |
| Ada | 既製、エンタープライズ | 要見積もり | 非公開 | なし | 不可 | あり、42言語 | Zendesk、Salesforce、Gorgiasなど25パートナー | なし | 自作のシミュレーション | SOC 2、HIPAA、GDPR、PCI DSS | 4.6 (174) |
| Decagon | 既製、エンタープライズ | 要見積もり | 会話または解決単位 | なし | 不可 | あり、70以上の言語 | Zendesk、Salesforce | 一部（手順の元になる） | 自動生成のシミュレーション | SOC 2 II、ISO 27001、GDPR、PCI | 4.8 (29) |
| Sierra | 既製、エンタープライズ | 要見積もり | 成果単位 | なし | 不可 | あり、55以上の言語 | 要約つきで担当者へルーティング | 記載なし | シミュレーション、回帰テスト | SOC 2、ISO 27001、HIPAA、FedRAMP High | 4.5 (131) |
*ZendeskのG2スコアはAI agentsだけでなくZendesk製品全体のものです。
選び方：2分で分かる決定ツリー
下の質問を順にクリックしてください。それぞれの枝は、その状況で私が最初に試す1〜2つのツールにたどり着きます。
枝をクリックすると開きます。各回答は、上の表の料金と引き継ぎの事実に基づいて、私が最初に試すツールを挙げています。
これらの代替ツールの選び方
サポートリーダーの立場で、Voiceflowで構築した後に何を見るべきかをChatGPTに尋ねたときの検索から始めました。Botpress、Stack AI、Relevance AI、Zendesk AI、Ada、Decagon、Sierra、Difyが挙がりました。Voiceflowのチームが現実的に候補に入れるツールを残し、それぞれを次の5点で確認しました。
- 実際の料金：2026年10月12日にベンダー自身の料金ページまたはドキュメントで確認。
- 人への引き継ぎ：AIが対応できないとき会話がどこへ行くか、どのプランで使えるか。
- ナレッジ：何から学ぶか、過去のチケットが入力の一つになっているか。
- 公開前のテスト：スクリプト化されたシナリオ、シミュレーション、または実際の会話の再生。
- 実際のユーザーの声：G2、Reddit、Hacker News。
StackAIも検索には出てきましたが、料金ページにはFreeプランと見積もり制のEnterpriseプランしかなく、チケットの引き継ぎもないため、サポートキューよりも社内ワークフロー向きです。この10製品の外まで見たい場合は、AIカスタマーサポートエージェントとAIチャットボットビルダーのまとめ記事がより広く扱っています。
1. eesel
こんなチームに最適： ヘルプデスクを使っていて、構築プロジェクトなしで、すでに自社の回答を知っているエージェントが欲しいサポートチーム。
開示しておくと、私はeeselで働いています。もう一方の陣営の最も分かりやすい例なので最初に置きましたが、合わない点についても他社と同じくらい具体的に書きます。
eeselはAIチームメイトのプラットフォームです。サポートでは、AIヘルプデスクチームメイトを「採用」します。Zendesk、Freshdesk、Gorgiasなどのヘルプデスクに接続し、過去のチケットとヘルプセンターを読み、担当者がすでに使っているキューの中で返信を下書きまたは送信します。キャンバスも、設計するフローもありません。平易な言葉で指示を与え、許可する操作を承認します。
Voiceflowに勝っている点
- チケット履歴から学ぶ。 チームがすでに書いた回答が、ヘルプセンターやドキュメントと並ぶ学習素材になります。Voiceflowのナレッジベースはチケットを取り込みません。
- 公開前に実際の履歴でテストできる。 eeselは過去の数百件のチケットに対してシミュレーションを実行し、自分の回答をチームが実際に送った内容と比べるので、お客様より先に抜けを見つけられます。Voiceflowのスクリプト化されたシナリオではできないテストです。
- 席数なし、全機能。 eeselの料金ページのとおり、チケットまたはチャット1件は、長さに関係なく1クレジットです。
- 本物のターミナルインターフェース。 VoiceflowのAPIが好きだったなら、eesel CLIで、人、スクリプト、Claude Codeのようなコーディングエージェントが、ステータスの確認、指示の編集、保留中のアクションの承認を行えます。JSON出力と、書き込み時の
--dry-runフラグがあります。
弱い点
- 独自の電話チャネルがない。 音声通話が主なチャネルなら、Voiceflow、Sierra、Decagonのほうが合います。
- フローを設計しない。 スクリプト化された会話の一手一手をピクセル単位で制御したいチームは、キャンバスがないことを物足りなく感じます。
- コンプライアンスは整備中。 SOC 2 Type IIは完了ではなく取得中で、HIPAAは個別条件のアドオンです。
料金
| プラン | 価格 | クレジット |
|---|---|---|
| Free | 0ドル | すべてを試せる100クレジット |
| 500クレジット | 月299ドル | チケットまたはチャット1件 = 1クレジット |
| 1,000クレジット | 月499ドル | 同じ |
| 2,500クレジット | 月999ドル | 同じ |
| 5,000クレジット | 月1,749ドル | 同じ |
| 5,000超 | お問い合わせください | カスタム |
超過分はデフォルトでオフです。上限を設定してオンにすると、追加クレジットは1つ$0.80です。1年分を前払いすると2か月分が無料になります。
総評
私の見方： 会話がヘルプデスクの中にあり、Voiceflowを離れる本当の理由が「作り続ける時間が誰にもない」ことなら、eeselを選んでください。音声が主な仕事なら見送ってください。ネイティブの選択肢との比較はeesel vs Zendesk AIをご覧ください。
2. Botpress
こんなチームに最適： Voiceflowの作り方は気に入っているが、より分かりやすい課金と、チャットを人に渡すための組み込みの場所が欲しいビルダー。
Botpressは最も近いVoiceflow代替です。ビジュアルのStudio、コードファーストのチーム向けTypeScript ADK、エスカレーションされた会話が届くAIヘルプデスクのDeskがあります。このリストで最もレビュー数が多く、G2では514件のレビューで5点満点中4.5です。両者を比べたあるRedditユーザーは、私が引くのと同じ線を引いています。
"Voiceflow is quite user friendly, but not as good with more complex workflows. So if you're just using the agent to answer FAQs, then this is great, but if you're looking to integrate with many tools, or you want an AI agent that does more, like troubleshoot, qualify leads, etc., then I'd go with Botpress."
Voiceflowに勝っている点
- AI利用料込みの会話単位課金。 数えるのはメッセージやトークンではなく、会話です。
- 引き継ぎの受け皿がある。 新しいワークスペースはBotpress Deskへ引き継ぎます。Zendesk連携は、同じ会話の中でチケットを作成し、Zendeskの担当者を割り当てられます。
- 以前より強くなったテスト。 シミュレーション、プレビューでの会話リプレイ、LLMジャッジを使うADK evalsがあります。
弱い点
- 音声はEnterpriseのみ（料金ページによる）。
- 過去チケットからの学習はない。 ナレッジベースが受け付けるのは、ファイル、ウェブサイト、ウェブ検索、Notion、Google Driveです。
- コストの見えにくさは今も不満点。 この製品を気に入っているG2のレビュアーは次のように書いています。
"I would also like more transparency and easier control over AI usage and costs, as it can sometimes be difficult to predict how different parts of a workflow affect overall consumption."
料金
| プラン | 価格 | 含まれるもの | 追加会話 |
|---|---|---|---|
| Free | 0ドル | 100会話、3席 | 超過なし |
| Plus | 月150ドル（年払い） | 250会話、WhatsApp、HITL | 100会話ごとに65ドル（1会話0.65ドル） |
| Team | 月750ドル（年払い） | 1,500会話、席数無制限、ルーティング | 100会話ごとに50ドル（1会話0.50ドル） |
| Enterprise | カスタム | 音声、SLA、セキュリティレビュー | カスタム |
総評
私の見方： チームが作ることを楽しみ、主にチャットが必要なら正しい選択です。音声が重要なら、移行する前にEnterpriseの料金を確認してください。詳しくはBotpressレビューとBotpress vs eeselの比較をご覧ください。
3. Dify
こんなチームに最適： セルフホストできるオープンソースのビルダーが欲しい技術チーム。
Difyは、LLMアプリを作るためのオープンソースのプラットフォームで、ワークフロー、RAGパイプライン、エージェントをビジュアルキャンバス上で作れます。公式チュートリアルにはナレッジベースつきのカスタマーサービスボットがあり、サポートを「組み立てる一つのアプリ」として捉えていることが分かります。
Voiceflowに勝っている点
- 自分で運用できる。 GitHubリポジトリにはDocker Composeの構成が含まれ、ライセンスはApache 2.0をベースに追加条件を加えたものです。
- 始めるコストが低い。 料金ページではProfessionalが年
$590で、クレジットが尽きたら自分のモデルAPIキーをつなぎます。 - ビルダーとして本格的なコンプライアンス。 Difyはコンプライアンスの更新で、SOC 2 Type II、ISO 27001、GDPRを2年連続で取得したと報告しています。
弱い点
- ネイティブのヘルプデスクもライブ引き継ぎもない。 ドキュメントにある公開方法は、ウェブアプリ、API、埋め込み、MCPサーバーです。引き継ぎに最も近いのは、レビュー担当者のためにワークフローを一時停止するHuman Inputノードです。
- 音声、WhatsApp、SMSのチャネルは標準では含まれない。
- テストは自前。 CSVからのバッチ実行と、LangSmithやLangfuseなどのサードパーティツールです。
料金
| プラン | 価格 | 含まれるもの |
|---|---|---|
| Sandbox | 無料 | 1回限り200メッセージクレジット、1メンバー |
| Professional | 年590ドル | 月5,000クレジット、3メンバー、50アプリ |
| Team | 年1,590ドル | 月10,000クレジット、50メンバー、200アプリ |
| Enterprise | カスタム | SSO、複数ワークスペース、商用ライセンス |
| Community Edition | 無料（セルフホスト） | コア機能、単一ワークスペース |
総評
私の見方： 制御したくて、サポートチャネルを自分でつなぐことを厭わないエンジニアリングチームには最適です。開発者のいないサポートチームは、最初の1か月を配管作業に費やすことになります。ほかのセルフホストの選択肢はオープンソースのチャットボットプラットフォームの一覧にあります。
4. Rasa
こんなチームに最適： 自社インフラでチャットと音声を動かす必要がある、規制業界のエンジニア主導チーム。
Rasaは、ビルダー陣営のプロコード寄りの端にあります。"2 out of 3 top US banks run agents on Rasa"と主張しており、ドキュメントでは従来のRasa ProやStudioに加えて、自然言語で書いたスキルからエージェントを作る新しいオーケストレーターMantleが紹介されています。
Voiceflowに勝っている点
- どこにでもデプロイできる。 料金ページによると、オンプレミスまたはプライベートクラウドでの自己管理、またはマネージドサービスです。
- 深い音声オプション。 Twilio、Genesys Cloud、AudioCodes、Vonageなどに対応し、ストリーミングチャネルでは割り込み(バージイン)にも対応します。
- 本格的なテスト。 CI向けのスクリプト化されたエンドツーエンドテストに加え、LLMジャッジによるシミュレーションと評価があります。
弱い点
- 引き継ぎは自分で書くコード。 既定の人への引き継ぎパターンは、アシスタントでは対応できないとユーザーに伝えるだけで、担当者へのルーティングにはカスタムアクションが必要です。ネイティブのヘルプデスクコネクターはありません。
- 無料枠以外の公開価格がない。
- 専門家向けに作られている。 G2のレビュアーはこうまとめています。
"Its prime audience are machine learning specialists going for 99% in terms of performance. However, that also means it is highly complex."
料金
| プラン | 価格 | 含まれるもの |
|---|---|---|
| 無料Developer Edition | 0ドル | 1ボット、月1,000件までの外部会話または100件の内部会話 |
| Enterprise | 見積もりのみ | フルプラットフォーム、24時間365日のプレミアムサポート |
総評
私の見方： データレジデンシーや銀行水準の審査でホスト型ツールが除外され、エンジニアに余裕がある場合の選択肢です。構築が重荷でVoiceflowを離れたチームには、過剰です。
5. Chatbase
こんなチームに最適： 午後のうちにサイト用のサポートボットを公開したい小規模チーム。
Chatbaseはビルダー陣営のシンプルな側にあります。ドキュメントを指定し、いくつかアクションを設定し、ウィジェットを埋め込むだけです。現在は独自のヘルプデスク受信箱、TwilioまたはSIP経由の音声、そして46件のレビューで4.8という高いG2スコアを備えています。
Voiceflowに勝っている点
- 作るものがずっと少ない。 キャンバスはなく、ソースとアクションを設定します。
- チケットから学べる。 「Tickets」はデータソースの一つで、SalesforceまたはZendeskのクローズ済みチケットを、一度に1つのプラットフォームずつ、Proプランで取り込めます。
- 新しい模擬テスト。 テストでは、AIの顧客がエージェントと会話し、ジャッジモデルが成功基準に照らして結果を採点します。
弱い点
- ライブ引き継ぎはChatbase内で完結する。 ライブチャットアクションが引き継ぐのは、Chatbase自身のHelpdeskだけです。Zendesk、Freshdesk、Gorgiasにはエスカレーションチケットが作られ、ライブ転送にはなりません。
- 値上げされた。 6月以降、Hobbyは32ドルから40ドル、Standardは120ドルから150ドル、Proは400ドルから500ドルになり、無料プランはなくなりました。
- 詳細なフローは保守が要る。 G2に投稿されたミッドマーケットのCXリードの声です。
"The more detailed the workflow becomes, the more maintenance it needs. Firmware releases can change the troubleshooting path, so we need to re-update all the documentation."
料金
| プラン | 価格 | 月間メッセージクレジット | 主な特徴 |
|---|---|---|---|
| Hobby | 月40ドル | 700 | 1エージェント、連携 |
| Standard | 月150ドル | 4,000 | ヘルプデスク、音声、API |
| Pro | 月500ドル | 15,000 | ソースとしてのチケット |
| Enterprise | カスタム | さらに多い | SSO、HIPAA対応可 |
追加クレジットは1,000につき40ドルで、年払いは20%引きです。
総評
私の見方： 小さな予算でFAQボットを作るには良いものの、過去チケットからの学習は月500ドルで初めて使え、ライブ引き継ぎは既存のヘルプデスクに届きません。これらの制限が気になるなら、Chatbaseの料金の解説とChatbase代替をご覧ください。
6. Relevance AI
こんなチームに最適： 多くの業務向けにエージェントを作り、サポートはその一つにすぎないオペレーションおよびGo-to-Marketのチーム。
Relevance AIは、AI Workforceと呼ぶエージェントのチームを構築します。ドキュメントはProプランを"for solo GTM operators"と位置づけ、代表的な例は営業とリサーチです。サポートは、トリアージ、ナレッジベースからの返信下書き、解決済みチケットからの記事下書きといった文書化された用途として登場します。
Voiceflowに勝っている点
- 低い入門価格。 料金ドキュメントによると、Proは年払いで月19ドルです。
- サポート以外のエージェントも。 一つのワークスペースで、営業、リサーチ、オペレーションのエージェントをサポート用と並べて動かせます。
- 品質の公開ゲート。 Evalsは最低合格率を下回る公開をブロックできますが、エージェントの評価はEnterpriseのみと記載されています。
弱い点
- 担当者へのライブチャット転送がない。 承認に関するドキュメントによれば、エスカレーションとは、承認モードと、自分で作るSlackまたはメールの通知を指します。
- ZendeskのトリガーはEnterpriseのみ。 チケットを作成または読み取るツールステップは全プランで動きますが、新しいチケットに反応するにはEnterpriseが必要です（Zendeskドキュメントによる）。
- 課金はアクション単位のため、忙しいサポートエージェントは想像より早く2,500アクションを使い切る可能性があります。追加は1,000あたり80ドルです。
料金
| プラン | 価格 | 月間アクション数 | 主な特徴 |
|---|---|---|---|
| Pro | 月19ドル（年払い、月払いは29ドル） | 2,500 | ビルダー2人、メールとSlackのエスカレーション |
| Team | 月234ドル（年払い、月払いは349ドル） | 7,000 | 通話エージェント、A/Bテスト、分析 |
| Enterprise | カスタム | カスタム | Zendesk/Salesforceトリガー、evals、SSO |
総評
私の見方： サポートが、作ろうとしている複数のエージェント業務の一つなら選ぶ価値があります。サポートキューだけが目的なら、ライブ引き継ぎがないことと、チケットトリガーがEnterprise限定であることは回避が難しい欠点です。詳しくはRelevance AIの料金ガイドをご覧ください。
7. Zendesk AI agents
こんなチームに最適： すでにZendesk Suiteを使っていて、ヘルプデスクと同じベンダーのAIを使いたいチーム。
Zendesk AI agentsは、メッセージング、メール、そして2026年9月1日からは音声で応答します。古い比較記事が誤っている点が一つあります。EssentialとAdvancedの区分はなくなりつつあります。ZendeskのAI agentsドキュメントによれば、Essentialは2026年5月11日からレガシー扱いで、2026年12月10日に利用できなくなります。
Voiceflowに勝っている点
- 連携不要。 エスカレーションはネイティブで、音声通話はチケット履歴を添えて担当者に転送されます。
- 以前より公平な解決課金。 2026年5月18日以降、解決ティアにより、支援つきのエスカレーションと自己完結した解決は無料になり、LLMで検証された解決だけがカウントされます。
- エンタープライズのコンプライアンス。 SOC 2、ISO 27001、Advanced Complianceを通じたHIPAA BAA。
弱い点
- 請求が2本立て。 まず席数、その上に料金ページのとおり、コミット済み解決1件あたり
$1.50、従量課金なら$2.00が加わります。計算はZendesk AIの料金ガイドで行っています。 - 過去チケットが形作るのはインテントで、回答ではない。 過去の会話を取り込んでインテントをクラスタリングできますが、それで生成回答を学習するという記載は見つかりませんでした。
- テストはまだ発展途上。 会話シミュレーターは早期アクセスで、自分で書いたシナリオを実行します。サンドボックスはEnterpriseのみです。
料金
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| Suite Team（AI agents込み） | 担当者1人あたり月55ドル（年払い、月払いは69ドル）、担当者1人あたり5解決 |
| Suite Professional | 担当者1人あたり月115ドル（年払い、月払いは149ドル）、担当者1人あたり10解決 |
| コミット済みの自動解決 | 1件1.50ドル |
| 従量課金の解決 | 1件2.00ドル |
| Suite Enterprise | 営業へお問い合わせ |
総評
私の見方： Zendeskに全面的に寄せていて、解決ごとの課金を気にしないなら、摩擦の少ない選択です。FreshdeskやGorgiasを使っている、またはチケット履歴からエージェントに学ばせたいなら、ほかを探してください。選択肢はZendesk AI代替の一覧にあります。
8. Ada
こんなチームに最適： 問い合わせ件数が多く、ガイドつきの導入に予算を割ける大企業。
Adaは自らを"the AI customer service platform built for enterprise"と称し、350社以上のグローバル企業に利用されています。自社またはAdaの専門家が、ナレッジ、Playbooks、Actionsを設定し、チャット、メール、音声（音声は42言語）で動きます。G2のレビュアーは174件のレビューで4.6と評価しており、特に評判がよいのはPlaybooksです。
"My favourite feature is the playbooks. You can write out what you want, and the Ada system takes your thoughts and turns them into an effective protocol for your chatbot to use."
Voiceflowに勝っている点
- 幅広い引き継ぎ対応。 連携ページには、Zendesk、Salesforce、Gorgias、Kustomer、NICE CXone、ServiceNowを含む25のパートナーが載っており、メッセージング、メール、音声のどれで引き継げるかがパートナーごとに示されています。
- 大量のシミュレーション。 シミュレーションは1日最大3,000件のマルチターンテストを実行でき、実際に電話をかける音声シミュレーションも含まれます。
弱い点
- 見積もりのみ。 料金ページは、年間の問い合わせ件数を尋ねるデモフォームです。
- 過去チケットからの学習はない。 ナレッジは、接続したナレッジベース、ウェブサイトの取り込み、APIから得られます。シミュレーションは自分で作るテストケースを使い、実際の履歴は使いません。
- 料金に対する不満が一部の顧客から出ている。 G2のミッドマーケットのレビュアーは次のように書いています。"Pricing could be more competitive for the services provided."
料金
Adaはプランも料金も公開していません。問い合わせ件数で決まる年間契約を想定してください。分かっていることはAdaの料金ガイドにまとめています。
総評
私の見方： ベンダーのチームに構築を手伝ってもらいたいなら、有力なエンタープライズ向けの選択肢です。コスト削減や手間の軽減を目的にVoiceflowを離れるチームは、ここではどちらも得られません。詳しくはAdaレビューをご覧ください。
9. Decagon
こんなチームに最適： エンジニアリングのガードレールを保ちつつ、エージェントのロジックを平易な言葉で書きたいエンタープライズのCXチーム。
Decagonでは、CXチームがエージェントの振る舞いを自然言語のAgent Operating Proceduresとして書き、エンジニアはGitベースのバージョン管理を維持します。チャット、メール、70以上の言語の音声に対応し、G2のレビュアーは29件のレビューで4.8を付けています。
Voiceflowに勝っている点
- 履歴がエージェントの種になる。 Duet Autopilotは"past customer interactions to automatically generate Agent Operating Procedures."を分析します。
- 大規模なテスト。 Simulationsスイートはテストを自動生成し、スケジュール実行でき、CI/CDにも組み込めます。
- 充実した認証。 Trust CenterにはSOC 2 Type II、ISO 27001:2022、PCI DSS 4.0.1が載っています。
弱い点
- 公開価格もトライアルもない。 Decagonの料金に関する投稿は、会話単位と解決単位のモデルを説明していますが、料金は載っていません。
- 対応ヘルプデスクが少ない。 ライブエスカレーションが明記されているのはZendeskとSalesforceです。
- セットアップに手間がかかる。 エンタープライズの物流業界のレビュアーの声です。
"The main downside is that it takes some time to set up and fine-tune everything properly. At the beginning, you need to review the responses quite closely to make sure they match your tone and business rules."
料金
| モデル | 仕組み |
|---|---|
| 会話単位 | 受信した会話ごとの固定料金。多くのお客様がこちらを選ぶ |
| 解決単位 | 解決した会話ごとの、より高い料金。エスカレーションには課金なし |
ドル額は公開されていません。詳しい背景はDecagonの料金ガイドをご覧ください。
総評
私の見方： ZendeskやSalesforceを使う大規模チームで、エンタープライズ水準のテストが欲しく、営業サイクルを許容できるなら良い選択です。今月中にカードで始めたい場合には向きません。
10. Sierra
こんなチームに最適： チャットと電話をまたぐ、ベンダーが構築するプレミアムなエージェントが欲しい大手の消費者ブランド。
Sierraは、ノーコードのAgent Studio、コードファーストのAgent SDK、そしてSierraが"your AI teammate for building and improving agents"と呼ぶGhostwriterでエージェントを作ります。ビルダー自体はログインの先にあるため、上の画像が公開サイトで製品に最も近いものです。G2のレビュアーは131件のレビューで4.5と評価しており、8月の14件から増えました。
Voiceflowに勝っている点
- 音声の深さ。 音声ページによると、55以上の言語での着信と発信に加え、PCIレベル1のインフラ上で電話によるカードおよびACH決済に対応します。
- テストが第一級の機能。 シミュレーション、AIによる評価、回帰テスト、音声シミュレーション。
- ここで最も長いコンプライアンスのリスト。 信頼性のページによれば、FedRAMP HighやISO 42001を含みます。
弱い点
- 大きな予算向け。 料金は成果ベースで、公開された料金もトライアルもありません。Hacker Newsのコメント投稿者はこう述べています。
"I don't think businesses that previously had zero phone support can afford Sierra."
- 対応ヘルプデスクが公には示されていない。 引き継ぎは要約つきで担当者へルーティングされますが、サイトには接続先のヘルプデスクが載っていません。
- 過去チケットでの学習は機能として記載されていない。
料金
Sierraは、解決した会話や防げた解約といった成果ごとに課金し、エスカレーションはほとんどの場合課金されないとしています。それ以外は見積もりです。分かっていることはSierraの料金ガイドにまとめています。
総評
私の見方： 電話サポートが事業を支える消費者ブランド向けのプレミアムな選択肢です。Voiceflowを離れるチームの多くは、この買い手ではありません。
月1,000会話のとき、各課金モデルでいくらかかるか
上のツールは4つの異なる単位で課金しており、この違いは表示価格よりも請求額を大きく動かします。
月1,000件のAI会話を扱い、1会話あたり平均6件の顧客メッセージがあるチームの試算例です。公開料金のあるツールだけを入れています。
| ツール | 請求額の内訳 | 月額コスト |
|---|---|---|
| Voiceflow | 6,000メッセージ×$0.005＋トークン（gpt-6-lunaで1ターンあたり約$0.0054） | 利用料は約$32、これにアプリ内のプラン料金が加わる |
| より大きなモデルのVoiceflow | 同上、claude-sonnet-4-6の場合（1ターンあたり約$0.018） | 利用料は約$108、これにプラン料金が加わる |
| Botpress Plus | 150ドル＋追加750会話（100会話パック65ドル） | $670 |
| Botpress Team | 750ドルで1,500会話をカバー | $750 |
| Zendesk AI agents | 検証済み解決600件（60%）×1.50ドル＋Suiteの席数 | $900＋席数 |
| eesel | 1,000クレジット、全機能、席数なし | $499 |
一番安く見える行が、一番安いチームとは限りません。Voiceflowの利用料は低いものの、エージェントを構築し保守する人のコストは、この表のどの行よりも高くなります。これが自社開発か購入かという問いが存在する本当の理由であり、チャットボット費用ガイドがプラットフォーム料金だけでなく人も数える理由です。
乗り換える前にテストすること
Voiceflowを使うチームへのChatGPTのアドバイスは、私と同じでした。"I wouldn't migrate purely because another platform has more features."。移行が失敗するのは、新しいエージェントが実際のお客様に対して古いものより悪い回答をし、それを本番で知るからです。
そこで、何かに署名する前に、自分の履歴で比較テストを行ってください。
- 直近数か月の実際の会話を、匿名化して100〜200件取り出す。 返金、怒っているお客様、ドキュメントに答えがない質問など、厄介なものも含めます。
- 現行のVoiceflowエージェントと、2〜3つの代替に通す。 質問も知識も同じにします。
- すべての回答を3点で採点する。 正しかったか、問題を解決できたか、引き継ぐべきときに引き継いだか。
- アクションを確認する。 エージェントが注文を照会したりチケットを更新したりするなら、そのAPI呼び出しが正しく動くことを確かめます。
- 実際の件数での会話あたりコストを算出する。 プランの表示価格ではありません。
ここに落とし穴があります。このリストのほとんどのツールは、手順1を代わりに実行できません。Voiceflow、Botpress、Rasa、Chatbase、Ada、Zendesk、Decagon、Sierraはいずれも、誰かが書いたか、AIが生成したシナリオに対してテストします。有用ですが、自分が思いついた質問にしか及びません。ビルダーによってはテスト自体にお金がかかります。あるVoiceflowユーザーはXで、構築の最中にそれに気づきました。
"I've been working on a chat agent in Voiceflow and I ran out of credits while testing but well, Postman to the rescue"
eeselでは、自信ありげなボットが、手書きのテストでは予測できない形で誤答するのを見てきました。だからeeselの導入は必ず、過去の数百件のチケットに対するシミュレーションから始まり、AIが答えたであろう内容をチームが実際に送った内容と比べます。採点時に「正しい引き継ぎ」がどうあるべきかは、AIエージェントの引き継ぎのガイドとチャットボットのエスカレーションの記事で扱っています。
eeselを試す
Voiceflowのエージェントには自分たちにはいないビルダーが必要だという理由でこのページに来たのなら、eeselのほうが近道です。新入社員のようにZendesk、Freshdesk、Gorgiasに参加し、過去のチケットとヘルプセンターから学び、ライブの会話に触れる前に、実際の会話にどう答えたかを見せます。チケットまたはチャット1件が1クレジットで、全機能が使え、席数の料金はありません。
無料の100クレジットで始め、ヘルプデスクをつなぎ、自分のチケットでシミュレーションを実行してください。eeselを試す。