カスタムエージェントを作成する

カスタムエージェントの作成方法、開始前に準備すべき事項、そしてメッセージング、意思決定、データ管理の分野でそれらを活用する方法を学びます。より一般的な情報については、Brazeエージェントを参照してください。

前提条件

開始する前に、以下が必要です。

• ワークスペース内のエージェントコンソールにアクセスするための権限。このオプションが表示されない場合は、Brazeの管理者に確認してください。
• カスタムAIエージェントの作成と編集の権限。
• エージェントに達成させたいことのアイデア。Brazeエージェントは以下のアクションをサポートできます。
  • パーソナライズされたメッセージング： 件名、見出し、製品内のコピー、その他のコンテンツを生成します。
  • ユーザーの振り分け： Canvasで、ユーザーの動作、好み、またはカスタム属性に基づいてユーザーを振り分けます。
  • データ管理： 値を計算する、カタログエントリを充実させる、またはプロファイルフィールドを更新します。

仕組み

エージェントを作成する際には、その目的を定義し、どのように振る舞うべきかのガードレールを設定します。公開後、エージェントはBrazeにデプロイされ、パーソナライズされたコピーを生成したり、リアルタイムで判断を下したり、カタログフィールドを更新したりできます。エージェントの構築中に下書きとして保存でき、ダッシュボードからいつでもエージェントを一時停止したり更新したりできます。

以下のユースケースは、カスタムエージェントを活用するいくつかの方法を示しています。

ユースケース	説明
顧客フィードバックの対応	ユーザーのフィードバックをエージェントに渡して、感情を分析し、共感的なフォローアップメッセージを生成します。高価値ユーザーに対しては、エージェントは対応をエスカレートしたり特典を含めたりする場合があります。
コンテンツのローカライズ	カタログのテキストを別の言語に翻訳してグローバルなCampaigns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 Campaigns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るが、配送が遅いと指摘している」のような短いテキスト要約を作成したりします。

エージェントを作成する

ステップ 1: エージェントの種類を選ぶ

エージェントを作成するには、まずエージェントの種類を選びます。

1. エージェントコンソールに移動します。
2. Canvasステップエージェントまたはカタログエージェントを選択します。

ステップ 2: エージェントの構築方法を選ぶ

Create agentを選択し、以下のオプションのいずれかを選びます。

a. カスタムエージェント：白紙の状態からエージェントを構築します b. Operatorでエージェントを作成のオプション：BrazeAI Operatorを使用して開始テンプレートを適用します

Operatorを使用する場合は、次のステップに進む前に、チャットで変更内容を確認して承認してください。

ステップ 3: 詳細を設定する

次に、エージェントの詳細を設定します。

1. 名前と説明を入力し、チームがその目的を理解できるようにします。
2. （オプション）エージェントをフィルターするためのタグを追加します。
3. エージェントが使用するモデルを選択します。
4. Braze Autoモデルを使用していない場合は、モデルの思考レベルを選択します。最小、低、中、高から選べます。まず最小から始めて、エージェントの応答をテストし、必要に応じて調整することを推奨します。
5. 1日あたりの呼び出し制限を設定します。デフォルトでは、この値は250,000に設定されていますが、1,000,000まで引き上げることができます。上限を1,000,000以上に引き上げたい場合は、カスタマーサクセスマネージャーに連絡して詳細を確認してください。

ステップ 4: 指示を書く

エージェントに指示を与えます。Operatorテンプレートを使用した場合は、事前に入力された指示を確認し、必要に応じて編集してください。

予期せぬ状況や曖昧な状況においてエージェントが取るべきアクションに関する指示を含めてください。これにより、エージェントの混乱がエラーにつながるリスクを最小限に抑えられます。例えば、エージェントに「肯定的」や「否定的」といった感情値だけを求めるのではなく、判断できない場合には「不明」を返すように指示します。

ベストプラクティスについては指示の書き方を、エージェントへのプロンプトのインスピレーションについては例を参照してください。

コンテキストを追加する

+ Agent contextを選択し、エージェントが参照できる内容を選びます。これには以下が含まれます。

• カタログフィールド：エージェントにカタログデータへのアクセス権限を与えることで、より正確な応答が得られます。
• Segmentメンバーシップ：エージェントが、ユーザーがどのSegmentに属しているかに基づいて応答をパーソナライズできるようにします。最大5つのSegmentを選択できます。
• ブランドガイドライン：エージェントが従うべきブランドボイスとスタイルガイドラインを参照します。例えば、エージェントにジムの会員登録を促すSMSコピーを生成させたい場合、このフィールドを使って事前に定義した太字でモチベーションを高めるガイドラインを参照できます。
• すべてのCanvasコンテキスト：このエージェントが呼び出された際に、ユーザーのすべてのCanvasコンテキストデータを分析します。これにはInstructionsセクションで参照されていない変数も含まれます。
• ユーザーインタラクションデータ：各ユーザーの最近のCampaignおよびCanvasの開封、クリック、コンバージョンデータをエージェントに提供します。

ステップ 5: 出力を選択する

Outputセクションでは、基本スキーマまたは高度なスキーマによってエージェントの出力を整理し定義できます。Operatorテンプレートを使用した場合は、事前に入力された出力スキーマを確認し、必要に応じて編集してください。

最良の結果を得るには、Outputセクションで指定した内容が、ステップ 4で入力したエージェントの指示と一致していることを確認してください。例えば、エージェントの指示で2つの文字列を持つオブジェクトを要求した場合、Outputセクションでも必ず2つの文字列を持つオブジェクトを指定してください。エージェントの指示が指定された出力と一致しない場合、エージェントは混乱したり、タイムアウトしたり、望ましくない出力を生成したりする可能性があります。

ステップ 6: エージェントをテストして作成する

Previewペインは、設定画面内で並列パネルとして表示されるエージェントのインスタンスです。エージェントを作成中や更新中に、エンドユーザーと同様の方法で体験しながらテストできます。このステップは、エージェントが期待通りに動作しているかを確認するのに役立ち、本番稼働前に微調整する機会を提供します。

1. Test your agentフィールドに、顧客データや顧客の応答の例を入力します。エージェントが実際に扱うシナリオを反映した内容であれば何でも構いません。
2. ランダムなユーザー、既存のユーザー、またはカスタムユーザーに対してエージェントの応答をプレビューします。
3. Simulate responseを選択します。エージェントは設定に基づいて実行し、応答を表示します。

批判的な目で出力内容を確認してください。以下の質問を検討しましょう。

• コピーはブランドイメージに合っていますか？
• 決定ロジックは顧客を意図した通りに振り分けていますか？
• 計算された値は正確ですか？

何かおかしいと感じたら、エージェントの設定を更新して再度テストしてください。いくつかの異なる入力を実行して、エージェントがシナリオ間でどのように適応するかを確認します。特に、データがない場合や無効な応答といったエッジケースに注目してください。

ステップ 7: エージェントを使用する

エージェントが使用可能になりました！詳細については、エージェントのデプロイを参照してください。

Operatorで構築されたエージェントテンプレート

Operatorは、以下のエージェントコンソール開始テンプレートの指示、出力フィールド、コンテキストを事前設定できます。Operatorでテンプレートを選択するか、名前を指定してOperatorにテンプレートの適用を依頼してください。

Canvasステップエージェントテンプレート

テンプレート	説明	出力例
パーソナライズドコピーライター	ユーザー属性、Canvasコンテキスト、ブランドガイドラインからチャネル固有のメッセージコピーを生成します	メールの件名とプリヘッダー、プッシュのタイトルと本文
フィードバックアナリスト	自由記述のアンケートやサポートフィードバックを、Canvas分岐用の構造化フィールドに解析します	感情、トピック、推奨される次のアクション
ジャーニールーター	プロファイルとジャーニーコンテキストに基づいて、各ユーザーを最も関連性の高いCanvasパスに振り分けます	パス名または条件分岐ステップ用のブール値

カタログエージェントテンプレート

テンプレート	説明	出力例
説明文ライター	既存のカタログ列から短いマーケティング説明文を作成します	製品または送信先の説明
アイテムカテゴライザー	行データからカテゴリやタグを割り当てます	フィルタリングやおすすめ用のカテゴリラベル
ローカライゼーション翻訳者	文字数制限内でカタログ文字列をターゲットロケールに翻訳します	ロケールごとのローカライズされたテキスト

関連リソース

• エージェント向けリファレンス
• よくある質問
• Brazeウェビナー AI in Action：1:1パーソナライゼーションの3つの新しいユースケース