BrazeAI™
BrazeAI™は、Brazeに組み込まれたAI機能のセットです。推論する機能は個々のユーザーのコンテキストに基づいて動作します。学習する機能は多くのユーザーにわたるパターンを発見します。目標に合った種類を知ることが、適切な機能を選ぶ第一歩です。
目標から始める か、2つの類似機能で迷っている場合は 推論か統計か をお読みください。
目標から始める
目標ごとに、推奨される出発点が1つあります。複数の機能を組み合わせることもできます。詳しくは、相性の良い機能の組み合わせを参照してください。
| 目標 | 使用する機能 | 始める前に |
|---|---|---|
| ダッシュボードでコピー、画像、Liquid、HTMLを下書きまたは改善する | BrazeAI Operator | 既存のダッシュボード権限を使用します。アクションは会社全体の1日あたりの使用上限にカウントされます。 |
| ユーザーのデータに基づいて、ユーザーごとに変わるメッセージコピーを作成する | Brazeエージェント | メッセージクレジットまたはアクションクレジットが必要です。お持ちでない場合は、アカウントマネージャーにお問い合わせください。 |
| リアルタイムのコンテキストに基づいてユーザーを分類、ルーティング、または情報を拡充する | Brazeエージェント | 同じクレジット要件があります。エージェントはキャンバスステップまたはカタログフィールドにデプロイします。 |
| キャンペーンで最もパフォーマンスの高いバリアントを見つける | BrazeAIで最適化 | 少なくとも2つのアクティブなバリアントが必要です。複数回送信のキャンペーンには、コンバージョンイベントと24時間以上の再適格期間も必要です。 |
| キャンバスで最もパフォーマンスの高いパスを見つける | 勝者パス | 複数のパスを持つエクスペリメントパスステップが必要です。 |
| 多数のコンテンツバリアントを継続的に生成・テストする | コンテンツオプティマイザー | 現在ベータ版で、メール、プッシュ、SMS、MMS、RCSで利用できます。開始するには、カスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。 |
| 定期的なメールプログラムで、受信者ごとにすべての送信をパーソナライズする | Decisioning Studio Go | 定期的なメールプログラムと、クリエイティブ、件名、画像、送信時間など、選択肢となる複数のオプションが必要です。 |
| 提供するオファーを含め、ビジネス指標や財務指標を最大化する | Decisioning Studio Pro | 接続されたファーストパーティデータとAI意思決定サービスチームが必要です。範囲を決めるには、カスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。 |
| 各ユーザーが最もエンゲージしやすい時間に送信する | インテリジェントタイミング | ユーザープロファイルにタイムゾーンが設定されていると最良の結果が得られます。レート制限やIP ウォームアップとの併用は推奨されません。 |
| 各ユーザーが最もエンゲージしやすいチャネルで送信する | インテリジェントチャネルフィルター | 2つ以上の対応チャネルにわたるエンゲージメントデータと、チャネルごとに少なくとも3件のメッセージが必要です。 |
| ユーザーが解約する可能性をスコア化する | 解約予測 | 通常、単一のワークスペースで月間アクティブユーザーが300,000人必要です。 |
| ユーザーが特定のアクションを実行する可能性をスコア化する | 予測イベント | そのイベントを実行したユーザーが十分にいる必要があります。現在のしきい値については、イベント分析を参照してください（通常、過去のイベント行動を持つユーザーが少なくとも3,500人必要です）。 |
| カタログから商品やコンテンツをレコメンドする | アイテムレコメンド | 少なくとも1つのカタログが必要です。AIパーソナライズされたレコメンドについては、データガイドラインを参照してください。 |
| Claude、Cursor、ChatGPT、その他のAIツールからBrazeデータをクエリする | Braze MCPサーバー | アクセスはダッシュボード権限によって制御されます。ワークスペースでIP許可リストを使用している場合は利用できません。 |
クリーンなデータに対するルールで判断できる場合は、標準のキャンバスステップを使用してください。ステップにはクレジットがかかりません。ルールで判断を表現できない場合にAIを使用してください。
推論か統計か
このページで紹介する機能は、どれも何らかの判断を行います。これらの機能は2種類に分かれます。目の前の機能がどちらの種類なのかを把握すれば、似た機能同士の混同はほとんど解消できます。
推論する機能は、目の前のコンテキスト（ユーザーのプロファイル、最後のメッセージ、カタログの行など）を読み取り、その1つのケースに回答します。Brazeエージェントとオペレーターはこの方式で動作します。推論する機能は、非構造化テキスト、判断が必要な場面、自由形式の文章作成、履歴のないユーザーに対応します。出力を読めば、なぜその内容になったのかを確認できます。推論する機能は、出力が効果的だったかどうかから学習することはありません。
学習する機能は、多数のユーザー全体、または1人のユーザー自身の履歴全体にわたる結果からパターンを見つけます。予測スイート、アイテムレコメンド、インテリジェントタイミング、インテリジェントチャネルフィルター、Decisioning Studioはこの方式で動作します。学習する機能は、大規模な数値的行動、集計されたシグナル、多数の選択肢に対応します。学習する機能は、サポートのやり取りのような非構造化テキストを読み取ることはありません。
次のテストを使ってください。この1人のユーザーが言ったことやしたことをすべて読んだ人なら、何をすべきかすでにわかるでしょうか？答えが「はい」なら、必要なのは推論です。その人でもまだ数千人のユーザーにわたってテストする必要があるなら、必要なのは統計です。
それぞれの種類は異なる状況に適しています。組み合わせて効果を発揮する機能では、両方を同時に使用します。
類似機能の選び方
送信内容を最適化する
以下の機能はいずれもメッセージの内容を改善するもので、対象範囲が狭い順に並んでいます。
| 機能 | 決定する内容 | 決定の対象 |
|---|---|---|
| BrazeAIで最適化 | キャンペーンバリアントのうち、どれが勝者になるか | オーディエンス全体 |
| 勝者パス | キャンバスパスのうち、どれが勝者になるか | オーディエンス全体 |
| コンテンツオプティマイザー | 自動生成されたバリアントから、どのコンテンツ要素の組み合わせが勝者になるか | オーディエンス全体 |
| Decisioning Studio Go | どのクリエイティブ（件名、行動喚起（CTA）、画像を含む）をいつ送信するか | 受信者一人ひとり |
| Decisioning Studio Pro | どのオファー、チャネル、タイミング、頻度を使用するか | ユーザー一人ひとり |
BrazeAIで最適化、勝者パス、コンテンツオプティマイザーは、全員に共通する1つの勝者を見つけます。Decisioning Studio GoとProは、一人ひとりに異なる答えを見つけます。
最初の3つの違いは次のとおりです。
- BrazeAIで最適化は、キャンペーン内のメッセージバリアントをテストします。
- 勝者パスは、キャンバス内のジャーニーパスをテストします。
- コンテンツオプティマイザーは、バリアントを自動で作成し、その要素を組み合わせます。
GoとProは、対象範囲と設定方法が異なります。Goはエンゲージメントを最適化し、セルフサービスで利用でき、Brazeにすでにあるデータを使用します。Proはビジネス指標や財務指標を最適化し、オファーの値を決定でき、接続された外部データとAI意思決定サービスチームが必要です。
ユーザーごとに行うことを決定する
| やりたいこと | 使用する機能 | 他の機能を使わない理由 |
|---|---|---|
| 自由テキストや判断を含め、1人のユーザーのコンテキストに基づいて決定する | Brazeエージェント | エージェントは非構造化入力や個別ケースの判断に対応します。エージェントは決定が効果的だったかどうかを監視せず、自ら改善することもありません。 |
| ユーザーが解約や行動を起こす可能性を数値でスコア化する | 予測スイート | 予測スイートは測定された結果から学習し、自身の精度をレポートします。エージェントはもっともらしい推測しか提示できません。 |
| 大規模なカタログからアイテムを選ぶ | アイテムレコメンデーション | 大規模なカタログはエージェントのコンテキストに収まりません。また、エージェントは同じ少数のアイテムを繰り返し選ぶ傾向があります。 |
| 指標に対する成果を継続的に改善する | Decisioning Studio | Decisioning Studioは結果から学習し、選択した指標に向けて最適化します。Brazeエージェントは結果から学習しません。 |
| オファーの値を設定する、または収益や利益率を最大化する | Decisioning Studio Pro | オファーの決定では、コストと効果の向上を比較検討します。Decisioning Studio Goはエンゲージメントに限定されており、オファーを決定しません。 |
コンテンツを生成する
BrazeAI OperatorとBrazeエージェントはどちらもコンテンツを作成しますが、使用するタイミングが異なります。
- Operatorは、作成作業中にダッシュボードで一緒に作業します。デフォルトでは、提案された各アクションを確認して承認します。一部のアクションは常に承認が必要です。下書き、書き直し、ブレインストーミング、ジャーニーのレビュー、行き詰まりの解消などに使用します。
- Brazeエージェントは、送信時に人の手を介さずに動作します。指示を一度作成すると、ユーザーがキャンバスを通過するたびに、エージェントがユーザーごとに異なる結果を生成します。ユーザーごとにコンテンツを変える必要がある場合は、Brazeエージェントを使用してください。
BrazeAIの生成AI機能（コピーライティング、画像、Liquid、HTMLテンプレート、コンテンツレビュー）は、Operatorを通じて利用できます。
組み合わせて使うと効果的な機能
豊富なコピーと大規模なカタログの両方が必要なジョブでは、作業を分担しましょう。アイテムレコメンデーションがカタログからアイテムを選択し、Brazeエージェントがそれらのアイテムに合わせたコピーを作成します。
カート回復のジャーニーでは、複数の機能を組み合わせることができます。
- アイテムレコメンデーションが、紹介する商品を選択します。
- Brazeエージェントが、そのユーザーのコンテキストを活用して、選ばれた商品に合わせたコピーを作成します。
- 予測イベントが、ユーザーが戻ってくる可能性をスコア化します。
- インテリジェントタイミングとインテリジェントチャネルフィルターが、送信するタイミングとチャネルを決定します。
- カートの金額が設定の手間に見合う場合は、Decisioning Studio Proがオファーを決定します。
最小限で目的を果たせるツールから始める
学習する機能では、機能の高度さと設定の手間がどちらも段階的に上がります。
- ユーザー自身の履歴から1つの要素を読み取る。インテリジェントタイミングとインテリジェントチャネルフィルターは、追加費用なしでセルフサービスで切り替えられます。
- ユーザー全体から1つのパターンを学習する。解約予測、予測イベント、AIアイテムレコメンデーションも引き続きセルフサービスで利用でき、設定の手間は中程度です。
- ユーザーごとに複数の要素を同時に最適化する。Decisioning Studio Goは、Brazeにすでにあるデータを使うため設定の手間が少なく、エンゲージメントのみを最適化します。
- オファーを含むすべての要素を、重要業績評価指標 (KPI) に対して最適化する。Decisioning Studio Proには、外部データとAI意思決定サービスチームのサポートが必要です。
ユースケースの価値に見合ったレベルを選びましょう。価値が低いニーズや単一の要素だけのニーズには、通常はより軽量なツールが適しています。より高度なツールで得られる追加の機能は、必要な追加データや設定に見合わないことがよくあります。
Brazeエージェントと意思決定エージェントの違い
Brazeでは、エージェントという言葉を2つの異なる製品に使用しています。両者の違いは、それぞれが行う意思決定の種類にあります。
| 用語 | 概要 |
|---|---|
| Brazeエージェント | エージェントコンソールで設定し、キャンバスステップまたはカタログフィールドにデプロイするAIヘルパーです。1人のユーザーのコンテキストに基づいて推論し、コンテンツの作成、分類、ルーティング、データの拡充を行います。出力が効果的だったかどうかから学習することはありません。 |
| 意思決定エージェント | Decisioning Studioでの設定で、ウィンバックやクロスセルなどのユースケース全体を管理します。母集団全体の結果から学習し、指標を最大化する意思決定を見つけます。 |
どちらも意思決定を行います。Brazeエージェントは読み取ることで意思決定し、意思決定エージェントは測定することで意思決定します。あるページがどちらの製品を扱っているかわからない場合は、BrazeエージェントとDecisioning Studioのどちらについて説明しているかを確認してください。
すべてのBrazeAI機能
プロファイルを充実させ、行動を予測する
| 機能 | 機能の内容 | 判断の仕組み |
|---|---|---|
| Brazeエージェント（キャンバスステップ） | ユーザーのリアルタイムのコンテキストに基づいてユーザーを分類、ルーティング、または情報を充実させ、コピーを作成します | 大規模言語モデル |
| Brazeエージェント（カタログフィールド） | アイテムのメタデータを作成、更新、またはローカライズします | 大規模言語モデル |
| 解約予測 | ユーザーが解約する可能性を0～100でスコア化します | 勾配ブースティング決定木 |
| 予測イベント | ユーザーがアクションを実行する可能性を0～100でスコア化します | 勾配ブースティング決定木 |
母集団にとって最も効果的なものを見つける
| 機能 | 機能の内容 | 判断の仕組み |
|---|---|---|
| BrazeAIで最適化 | キャンペーンのバリアントをテストし、勝者にトラフィックを移します | A/B/nテスト |
| 勝者パス | キャンバスのパスをテストし、勝者にトラフィックを移します | A/B/nテスト |
| コンテンツオプティマイザー | 母集団のエンゲージメントを高めるために、コンテンツバリアントを組み合わせます。 | 多腕バンディット |
個人ごとに最適なアクションを選択する
| 機能 | 機能の内容 | 判断の仕組み |
|---|---|---|
| インテリジェントタイミング | 各ユーザーに最適な送信時間を見つけます | そのユーザーの履歴に基づく統計 |
| インテリジェントチャネルフィルター | 各ユーザーの履歴に基づいてチャネルをランク付けします | そのユーザーの履歴に基づく統計 |
| AIアイテムレコメンデーション | 各ユーザーに合わせてカタログアイテムを選びます | ディープラーニング |
| Decisioning Studio Go | エンゲージメントを高めるために、コンテンツ、タイミング、頻度をパーソナライズします | 強化学習 |
| Decisioning Studio Pro | ビジネスKPIに基づいて、オファーを含むあらゆるレバーをパーソナライズします | 強化学習 |
自分の作業をより速く進める
| 機能 | 機能の内容 | 判断の仕組み |
|---|---|---|
| BrazeAI Operator | 対話を通じて、キャンペーンやキャンバスの構築、レビュー、分析を一緒に行います | 大規模言語モデル |
| 生成AI | Operatorを通じて、コピー、画像、Liquid、HTMLテンプレート、コンテンツレビューを提供します | 大規模言語モデル |
| Braze MCPサーバー | 個人を特定できる情報（PII）を含まないBrazeデータを、ClaudeやCursorなどのツールに公開します（Model Context Protocol） | モデルではなく統合 |
Brazeによるデータの使用方法
Brazeが提供する大規模言語モデルを使用するBrazeAI機能は、プロンプトと入力内容をそのモデルに送信します。Brazeが提供するモデルに送信されたデータが、そのモデルのトレーニングや改善に使用されることはありません。出力はお客様に帰属し、Brazeはその著作権を主張しません。BrazeはAIが生成したコンテンツについて一切保証しません。
各機能が使用するモデルと、プロバイダーがデータを保持する期間については、各機能のページに記載されています。
Brazeエージェントを使用する場合は、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Databricks Mosaicなど、独自のモデルプロバイダーを接続することもできます。
よくある質問
BrazeAIとは何ですか?
BrazeAIは、Brazeに組み込まれたAI機能の総称です。データの充実化、実験、意思決定、ダッシュボードのワークフローを対象としています。各機能は個別に設定する必要があり、一部の機能には特定のクレジットまたはプランが必要です。目的に合った機能を探すには、目標から始めるを参照してください。
最初にどのBrazeAI機能を使えばよいですか?
BrazeAIを初めて使う場合は、BrazeAI Operatorから始めてください。個別の製品設定は不要で、普段使っているコンポーザー内で動作します。また、デフォルトでは各アクションを実行する前に承認を求めます。そのうえで、目標から始めるで目標に合った機能を選択してください。
似ている2つの機能のどちらを選べばよいですか?
この1人のユーザーの発言や行動をすべて把握している人であれば、すでに判断できるかどうかを考えてみてください。答えを出すために数千人のユーザーにわたるテストが必要な場合は、学習する機能を使用します。推論にはBrazeエージェントが適しています。学習には予測スイートまたはDecisioning Studioが適しています。推論か統計かを参照してください。
コンテンツオプティマイザーとBrazeAIで最適化の違いは何ですか?
BrazeAIで最適化は、作成済みのキャンペーンバリアントから勝者を選びます。コンテンツオプティマイザーはバリアントを自動生成し、キャンバスステップ内でその要素の組み合わせとテストを継続的に行います。どちらもオーディエンスに対して1つの勝者を見つけます。ユーザーごとのパーソナライゼーションについては、Decisioning Studioを参照してください。
Brazeエージェントと意思決定エージェントの違いは何ですか?
Brazeエージェントは、1人のユーザーのコンテキストに基づいて推論します。Decisioning Studioの意思決定エージェントは、ユーザー全体で測定された結果から学習します。詳しくは、Brazeエージェントと意思決定エージェントを参照してください。
BrazeAI機能にはクレジットが必要ですか?
一部のBrazeAI機能にはクレジットが必要です。Brazeエージェントにはメッセージクレジットまたはアクションクレジットが必要で、エージェントの各実行は1日あたりの呼び出し上限にカウントされます。Operatorのアクションは、クレジットではなく、会社全体の別の1日あたりの使用上限にカウントされます。インテリジェントタイミングやBrazeAIで最適化などの機能にはクレジットはかかりませんが、データ要件があります。ルールで判断できる場合は、標準のキャンバスステップを使用してください。クレジットについては、アカウントマネージャーにお問い合わせください。
独自のAIモデルを使用できますか?
はい、Brazeエージェントで使用できます。エージェントは、Brazeが提供するモデルの代わりに、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Databricks Mosaicなどのプロバイダーに接続できます。その他のBrazeAI機能では、Brazeが提供するモデルのみを使用します。