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カスタムエージェントをデプロイする

カスタムエージェントを作成した後、それをCanvasステップやカタログフィールドで活用する方法を学びましょう。概要については、Brazeエージェントを参照してください。

Canvas内のエージェント

エージェントをジャーニーのステップとして使用し、メッセージをパーソナライズしたり、リアルタイムで意思決定を導いたりできます。詳細な設定手順については、エージェントステップを参照してください。

ユースケース

ユースケース 説明
リードスコアリングとリードの選別 エージェントステップを使って、入ってくるリードをスケール(例: 1〜10)で評価します。スコアがしきい値を超えるユーザーをナーチャリングパスに振り分け、適合度の低いリードは除外します。
ダイナミックなメッセージパーソナライゼーション エージェントに、ユーザー属性や最近の行動に基づいて件名、商品のおすすめ、メッセージ本文を生成させます。応答はメッセージステップに直接挿入できます。
顧客フィードバックの対応 顧客のコメントをエージェントに渡し、感情を分析して共感的なフォローアップメッセージを生成させます。高価値ユーザーに対しては、エージェントが対応をエスカレートしたり、特典を含めたりすることもあります。
インテリジェントルーティング エージェントの出力(ブール値または数値)を使用して、ユーザーを異なるCanvasパスに振り分けます。例えば、ユーザーを「リスクあり」か「健全」に分類し、それに応じてメッセージングの頻度を調整します。
調査または回答の解釈 エージェントに自由回答形式の調査回答や自由記述フィールドを解析させ、構造化された値(例: 意図やニーズの分類)を返させることで、下流のパスを駆動します。
多段階推論 エージェントを設定してコンテキストフィールドを組み合わせ、複数のユーザー属性に基づいて次善のアクション(メール、SMS、または人間による対応)を推奨するなど、複雑な判断を行わせます。

カタログ内のエージェント

エージェントをカタログフィールドに適用すると、各行の値を自動的に生成または計算できます。エージェントは、将来カタログに追加される新しい行に対しても実行されます。

ユースケース

ユースケース 説明
商品説明を生成する 新しいカタログエントリに対して、短いマーケティングコピーを自動生成します。例えば、商品名、カテゴリー、特徴といった構造化された製品データから、目を引く説明文を生成します。
製品属性を充実させる 製品名と詳細に基づいて、色系統、スタイル、季節などの欠落値を補完します。例えば、製品名が「Laguna Polarized Sunglasses」の場合、エージェントはスタイルを「スポーツ」、カラーファミリーを「ブルー」と割り当てることができます。
派生フィールドを計算する 既存のフィールドを使って新しいデータを生成します。例えば、属性に基づく「適合スコア」や、販売数とレビュー数から導き出す「人気タグ」などです。
アイテムを分類またはタグ付けする おすすめロジック用にタグを割り当て、パーソナライゼーションモデルが製品をより効果的にセグメント化できるようにします。例えば、商品に「アウトドア」「フェス向き」「プレミアム」といったタグを付けます。
コンテンツをローカライズする カタログのテキストを別の言語に翻訳してグローバルCampaignに活用したり、地域別のチャネルに合わせてトーンや長さを調整したりします。例えば、「Classic Clubmaster Sunglasses」をスペイン語で「Gafas de sol Classic Clubmaster」と翻訳したり、SMSキャンペーン用に説明文を短くしたりします。
レビューやフィードバックを要約する 感情やフィードバックを新しいフィールドにまとめます。例えば、感情スコアを「肯定的」「中立」「否定的」のように割り当てたり、「多くの顧客がフィット感の良さを挙げていますが、配送が遅いと指摘しています」のような短いテキスト要約を作成したりします。

ステップ

カタログフィールド内のエージェントステップ。

カタログフィールドにエージェントを追加するには:

  1. カタログに新しいフィールドを追加します。
  2. AIエージェントを適用を選択します。
  3. このフィールドにエージェントを割り当てます。
  4. 入力として渡す列を選択します。何も選択しない場合、エージェントはカタログ内のすべての列にアクセスできます。
  5. カタログ行の更新時にエージェントがフィールドを再計算するかどうかを決定します。このオプションを選択しない場合、エージェントは各行につき一度だけ実行されます。
  6. フィールドを追加を選択してエージェントをデプロイし、コスト見積もりを確認します。コスト見積もりモーダルには、エージェントがこのカタログで実行される回数が表示されます。これはおおよそ総行数に等しくなります。続行するには、確認を選択します。

カタログエージェントの動作方法

起動後、エージェントは各行を評価し、選択された列をコンテキストに取り込んで出力を生成します。エージェントは、デプロイ後に追加されたすべての新しい行に対しても実行されます。カタログ行の更新時に再計算を選択した場合、既存のソースフィールドが変更されると、このフィールドのすべての値が更新されます。

エージェントを使用しているカタログのフィールドを更新したり編集したりできます。列からエージェントを削除するには、AIエージェントを適用の選択を解除します。この操作により、列は非エージェント列に戻り、フィールドにはエージェントがカタログ上で最後に実行された際に適用した最新の値が保持されます。

カタログ内の循環参照はサポートされていません。つまり、以下のシナリオは発生しません:

  • エージェント列1がエージェント列2を入力として使用する
  • エージェント列2がエージェント列1を入力として使用する

カタログフィールドに対して「AIエージェントを適用」を選択するオプション。

応答フィールドを定義する

エージェントが出力形式としてフィールドを使用する場合、カタログフィールドで使用する応答フィールドとして、エージェントから対応するフィールドを選択できます。

例えば、以下のフィールドで出力形式を構造化し、製品説明をカタログに追加するエージェントがあるとします:

フィールド名
description テキスト
confidence_score_out_of_ten 数値

カタログにproduct_descriptionという名前のフィールドを追加し、応答フィールドとしてdescriptionを選択すると、その列にエージェントの説明が入力されます。

「Descriptor」エージェントが適用された「product_description」フィールド。「description」出力が応答フィールドとして選択されています。

また、アイテムを編集を選択してエージェントが生成した説明を手動で上書きすることもできます。エージェントが生成した説明に戻すには、セル内の更新シンボルを選択します。

カタログにおけるエラー処理

  • 失敗したカタログ呼び出しは再試行されません。
  • 基盤モデルプロバイダーへのAPI呼び出しが、無効なAPIキーエラーやレート制限エラーなどのエラーを返した場合、フィールド値は更新されません。
  • 失敗した実行の詳細については、エージェントのログを確認できます。

エージェントを監視する

エージェントの使用状況セクションでは、カタログやCanvases内でエージェントが実際に使用されている場所を参照し、そこに移動できます。

Canvases用のエージェント使用状況セクション。アクティブなエージェントが2つと非アクティブなエージェントが1つ表示されています。

エージェントのLogsセクションでは、Canvasesやカタログ内で発生する実際のエージェント呼び出しを監視できます。日付範囲、結果(成功または失敗)、呼び出し元などの情報でフィルタリングできます。現在のページに表示されているログのみをエクスポートするには、CSVをエクスポートを選択することもできます。

エージェント「AI Sentiment Score」のログ。

特定のエージェント呼び出しに対して表示を選択すると、入力、出力、およびユーザーIDを確認できます。

エージェント「Random Sports Assignment」の詳細パネル。入力プロンプト、出力応答、および関連するユーザーIDが表示されています。

Currentsを使用する

以下のCurrentsイベントを使用して、Kafkaレコードスキーマにアクセスすることもできます:

  • エージェント実行イベント
  • ツール呼び出しイベント

詳細については、メッセージエンゲージメントイベント用語集を参照してください。

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