カスタムエージェントをデプロイする
エージェントを作成した後、このページを参照して、Brazeでエージェントをデプロイする場所と方法を学びましょう。作成時に選択したエージェントタイプ（キャンバスエージェントまたはカタログエージェント）によって、エージェントが実行できる場所が決まります。概要については、Brazeエージェントを参照してください。
カスタムエージェントの種類
カスタムエージェントは、その種類に応じてBrazeの異なる部分にデプロイされます。以下の表を参考に、エージェントに適したデプロイパスを見つけてください。
| エージェントの種類 | デプロイ先 | 実行タイミング | セクション |
|---|---|---|---|
| キャンバスステップエージェント | キャンバスのエージェントステップ | ユーザーがステップに入った時 | キャンバスステップエージェントを使用する |
| カタログエージェント | カタログフィールド | カタログの行が作成または更新された時 | カタログエージェントを使用する |
エージェントの種類は、エージェントを作成する際にエージェントコンソールで選択します。設定手順については、カスタムエージェントを作成するを参照してください。
ベストプラクティス
エージェントが最大の投資対効果（ROI）を発揮できる価値の高いユースケースをターゲットにし、反応する可能性が高いオーディエンスを選びましょう。小規模でも機会の大きいオーディエンスは、機会の少ない大規模なオーディエンスよりも高い成果を上げることがよくあります。
キャンバスステップエージェントの場合は、最近の検索、高いエンゲージメント、充実したプロファイルデータなど、強いシグナルを持つユーザーから始めて、その後より広いセグメントに拡大してください。カタログエージェントの場合は、必要な入力カラムがすでに入力されている行を優先し、各呼び出しが有用な出力を生成するのに十分なコンテキストを持つようにしてください。
エージェントを広く展開する前に小規模でROIをテストするには、実験パスステップを使用して、オーディエンスの一部のみがエージェントステップを含むブランチに入るようにしてください。
テスト成功後のスケーリング
小規模テスト（例：実験パスブランチ）で許容できる品質とROIが確認できたら、テストグループだけでなくターゲットオーディエンス全体にエージェントを展開し、対象となるすべてのユーザーがその恩恵を受けられるように計画してください。
スケーリングの前に、以下の点を検討してください。
- エージェントコンソールでエージェントの1日あたりの呼び出し上限を引き上げ、オーディエンス全体のボリュームに対応できるようにしてください。デフォルトは250,000件で、最大1,000,000件まで増やすことができます（カスタマーサクセスマネージャーに相談すればそれ以上も可能です）。1日あたりの呼び出しとクレジットの上限を参照してください。
- 1日あたりのアクションクレジットコスト上限の見積もりを確認し、ワークスペースにフルスケール送信に十分なクレジットがあることを確認してください。
- 実験を削除または再設定して、ターゲットオーディエンス全体がエージェントステップに入るようにしてください（または勝者バリアントをメインパスに昇格させてください）。
オーディエンス全体にスケーリングすると、クレジット消費量が比例して増加します。ローンチ後は、設定 > 請求 > クレジット使用量 > エージェントコンソールで使用状況を監視してください。
キャンバスステップエージェントの使用
キャンバスステップエージェントを作成したら、エージェントステップとしてキャンバスに追加し、メッセージのパーソナライズやリアルタイムの意思決定のガイドに活用できます。
仕組み
ユーザーがキャンバス内のエージェントステップに到達すると、Brazeは設定した入力データをエージェントに送信します。エージェントはモデルと指示を使用して入力を処理し、ステップで定義した出力変数に格納される出力を返します。この出力は、意思決定、パーソナライゼーション、または下流の処理に使用できます。
エージェントステップはキャンバスコンテキスト変数を使用して関連するコンテキストを取り込み、キャンバス内で使用できる変数を出力します。前提条件と完全なリファレンスについては、エージェントステップを参照してください。
エージェントステップの追加
キャンバスにエージェントを追加するには:
- サイドバーからエージェントコンポーネントをドラッグ＆ドロップするか、ステップの下部にあるプラスボタンを選択してエージェントを選択します。
- このステップでデータを処理するエージェントを選択します。
- 出力変数名を定義します。出力データ型はエージェントコンソールで設定します。
- （オプション）エージェントが実行時に参照する追加のコンテキスト値を追加します。これには、エージェントの設定でまだバインドしていない追加のLiquid変数やキャンバスコンテキストを含めることができます。たとえば、このステップから送信時にのみ渡したい値などです。
- ステップ内プレビューまたはキャンバスのテストを使用してエージェントをテストし、完全なユーザーパスを確認します。
出力データ型、Liquidテンプレート、スクリーンショットについては、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評価 | エージェントステップを使用して、受信リードをスケール（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ルーティングし、適合度の低いリードを除外します。 |
| 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、商品レコメンデーション、またはメッセージコピーを生成させます。レスポンス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処理 | 顧客のコメントをエージェントに渡してセンチメントを分析し、共感的なフォローアップメッセージを生成します。高価値ユーザーの場合、エージェントはレスポンスをエスカレーションしたり、特典を含めたりすることがあります。 |
| 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、ユーザーを異なるキャンバスパスに分割します。たとえば、ユーザーを「リスクあり」または「健全」に分類し、それに応じてメッセージング頻度を調整します。 |
| アンケートまたはレスポンスの解釈 | エージェントに自由回答形式のアンケート回答やフリーテキスト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）を返して下流のパスを駆動します。 |
| マルチステップ推論 | 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、または人的アウトリーチ）を推奨するなどの複雑な意思決定を行います。 |
エージェント出力の使用
エージェントの実行後、キャンバスで出力変数を使用します:
- ジャーニールーティング: エージェントのレスポンスに基づいて、ユーザーを異なるキャンバスパスにルーティングします。数値、ブール値、または構造化された出力でオーディエンスパスまたは条件分岐を使用します。
- パーソナライゼーション: Liquidを使用して、エージェントのレスポンスをメッセージステップに直接挿入します。
- ユーザーデータの処理: ユーザーデータを分析・標準化し、ユーザープロファイルに保存（例: ユーザー更新ステップを使用）するか、Webhookを使用して送信します。
例については、エージェントステップの仕組みを参照してください。
エラー処理とフォールバック動作
以下は、エージェントステップ内のキャンバスステップエージェントに適用されます。
- 接続されたモデルがLLMプロバイダーからレート制限エラーを返した場合、Brazeは指数バックオフを使用して、呼び出しが成功するかBrazeが完了できないと判断するまで継続的にリクエストを再試行します。その後、ユーザーは次のキャンバスステップに進みます。
- その他の障害（タイムアウトや無効なAPIキーなど）の場合、エージェントコンソールでフォールバック値が設定されていない限り、出力変数は
nullに設定されます。 - エージェントが1日の呼び出し制限に達した場合、Brazeは設定されたフォールバック値がある場合はそれを適用します。それ以外の場合、出力変数は
nullに設定されます。
フォールバック値が設定されている場合、Brazeは再試行不可能なエラーおよび1日の制限による障害に対してフォールバック値を適用します。BrazeはユーザーごとにフォールバックをLiquidでレンダリングし、結果をエージェントステップの出力変数に格納します。フォールバック値がない場合、これらの障害により出力変数はnullに設定されます。エージェントコンソールのフォールバックの代わりにメッセージステップでステップ固有のデフォルトを設定したい場合は、下流でデフォルトのLiquid値を使用できます。そのためには、エージェント設定の出力セクションでフォールバックを空白のままにして、エージェントがnullを返したときにLiquidのデフォルトが適用されるようにします。
レート制限エラー、モデルの利用不可、および1日の呼び出し制限による障害はBrazeクレジットを消費しません。タイムアウトはクレジットを消費します。クレジットが消費されるタイミングを参照してください。
- 同一の入力に対するレスポンスはキャッシュされ、数分以内の同一の呼び出しに再利用される場合があります。キャッシュされたレスポンスも合計および1日の呼び出し回数にカウントされます。
- エージェントステップは、大量のユーザーバッチの処理に時間がかかる場合があります。Brazeは呼び出しフロー制御に従って呼び出しをキューに入れるため、大量送信時にユーザーが保留状態になる場合があります。
エージェントステップの設定とランタイムの詳細については、エージェントステップのエラー処理を参照してください。詳細については、Brazeエージェントのエラー処理を参照してください。
カタログエージェントの使用
カタログエージェントを作成した後、カタログフィールドに適用して、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、今後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。
仕組み
起動後、エージェントは各行を実行して評価し、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。
カタログエージェントの入力列を設定する際、エージェントが呼び出される前に実行に必要な選択列をマークする製品内コントロールを有効にします（ラベルはワークスペースによって若干異なる場合があります）。このコントロールを有効にすると、値を含む必要がある列のサブセットを選択します。選択された列はデフォルトで必須として開始されますが、エージェントをブロックせずに空のままにできる列を削除できます。エージェントは、必須のままにした列が空白または欠落している場合にのみ行をスキップします。たとえば、まだ入力されていない gender フィールドなどです。必要なコンテキストなしで実行すると、トークンが無駄になり、低品質な出力が生成される可能性があります。
カタログエージェントは列間の依存関係も尊重します。列 D が列 B と列 C から生成される場合、エージェントは B と C にその行の値が含まれるまで列 D を実行しません。
エージェントを使用するカタログのフィールドを更新および編集できます。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。これにより、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で最後に実行したときに適用した最新の値が保持されます。
カタログでの循環参照はサポートされていません。つまり、次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エージェントを追加する
カタログフィールドにエージェントを追加するには：
- カタログで新しいフィールドを追加します。
- AIエージェントを適用 を選択します。
- このフィールドにエージェントを割り当てます。
- 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。
- （オプション）Only run when required columns have values を有効にして、1つ以上の選択された入力列が空白の行をスキップします。このオプションがオンの場合、エージェントが実行するために入力列のどれが入力されている必要があるかを選択します。選択されたすべての列はデフォルトで必須として開始されますが、実行をブロックせずに空のままにできる列を削除できます。
- カタログ行が更新されたとき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、エージェントは行ごとに1回のみ実行されます。
- 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、これは行の総数にほぼ等しくなります。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ベストプラクティス
カタログフィールドに適用する前に、エージェントが必要とする列を計画します。フィールドの必須入力コントロールを有効にした後、エージェントが読み取るべきデータを含む列を選択し、実行をブロックせずに空のままにできる列をクリアします。エージェントは、必須としてマークしたままの列が空白の場合にのみ行をスキップします。
一部の行で空のままになることが予想され、それでもエージェントを実行したい場合は、列を必須のままにしないでください。代わりに必須セットから削除します。不完全な行をスキップすることで、不正なトークン使用を回避し、出力品質を高く保ちます。
| シナリオ | 動作 |
|---|---|
| プレースホルダー付きの事前入力行 | ID とファンド名のみでカタログ行を追加し、後で他の列を入力する場合、エージェントは必須入力列に値が含まれるまでそれらの行をスキップします。 |
| 行が存在した後にエージェントを適用 | すでに行があるカタログのフィールドにエージェントを適用すると、エージェントはすべての行を評価しますが、必須入力列が入力されている行でのみ実行されます。 |
| 部分的に完成したカタログ | たとえば、100 行のカタログで leader が 2026 年のエントリに入力されているが、他の行には ID とファンド名のみで他のフィールドが空白の場合。エージェントは leader の値がある行で実行され、leader が必須のままの場合はそれがない行をスキップします。 |
| 依存列 | 列 3 が列 1 と列 2 に依存する場合、エージェントは列 1 と列 2 にその行の値が含まれるまで列 3 に書き込みません。 |
ユースケース
| ユースケース | 説明 |
|---|---|
| 商品説明の生成 | 新しいカタログエントリの短いマーケティングコピーを自動的に作成します。たとえば、名前、カテゴリ、機能などの構造化された商品データからキャッチーな説明を生成します。 |
| 商品属性の拡充 | 商品名と詳細に基づいて、カラーファミリー、スタイル、シーズンなどの欠落した値を入力します。たとえば、商品名が「Laguna Polarized Sunglasses」の場合、エージェントはスタイルを「sport」、カラーファミリーを「blue」と割り当てることができます。 |
| 派生フィールドの計算 | 既存のフィールドを使用して新しいデータを生成します。たとえば、属性に基づく「フィットスコア」や、売上とレビュー数からの「人気タグ」などです。 |
| アイテムの分類またはタグ付け | レコメンデーションロジック用のタグを割り当て、パーソナライゼーションモデルが商品をより効果的にセグメント化できるようにします。たとえば、商品に「outdoor」、「festival-ready」、「premium」などのタグを付けます。 |
| コンテンツのローカライズ | グローバルキャンペーン向けにカタログテキストを別の言語に翻訳したり、地域固有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。たとえば、「Classic Clubmaster Sunglasses」をスペイン語で「Gafas de sol Classic Clubmaster」に翻訳したり、SMS キャンペーン向けに説明を短縮したりします。 |
| レビューやフィードバックの要約 | センチメントやフィードバックを新しいフィールドに要約します。たとえば、Positive、Neutral、Negative などのセンチメントスコアを割り当てたり、「ほとんどの顧客はフィット感が良いと述べていますが、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。 |
レスポンスフィールドの定義
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エージェントの対応するフィールドを 応答フィールド として選択できます。
たとえば、出力形式を構造化するために次のフィールドを持つカタログに商品説明を追加するエージェントがあるとします：
| フィールド名 | 値 |
|---|---|
| description | Text |
| confidence_score_out_of_ten | Number |
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 を選択して、エージェントの説明で列を入力できます。
アイテムを編集 を選択してエージェント生成のセルを手動でオーバーライドし、エージェント生成の説明を編集内容で更新することもできます。エージェント生成の説明に戻すには、セル内の更新シンボルを選択します。
エラー処理
- LLM プロバイダーがレート制限エラーを返した場合、Braze は呼び出しが成功するか、完了できないと判断するまで、指数バックオフを使用してリクエストを継続的にリトライします。
- その他の障害（タイムアウトや無効な API キーなど）の場合、カタログフィールドの値は更新されません。カタログエージェントは、エージェントコンソールでのフォールバック値の設定をサポートしていません。
- エージェントのログで、失敗した実行の詳細を確認できます。
- カタログエージェントは、行あたり最大 25 KB の入力値の処理に制限されています。
エージェントを監視する
監視は、エージェントがキャンバスで実行されるかカタログで実行されるかに関係なく、同じように機能します。
エージェントの使用量セクションでは、エージェントがカタログやキャンバスで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。
エージェントのログセクションでは、キャンバスやカタログで発生した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。また、CSVエクスポートを選択して、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こともできます。
特定のエージェント呼び出しの表示を選択すると、入力、出力、およびユーザー IDを確認できます。
キャンバスステップエージェントの場合、ログにはフォールバック出力セクションが含まれ、呼び出しがエラーになった際に使用されたフォールバック出力が表示されます。
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。