実際の問い合わせは営業時間を待ってくれませんし、きれいに整った形でも来ません。エージェントが最初に受け止めるのは、こういうメッセージです。説明のために作った例で、実際のお客様のメッセージではありません。
御社の商売が、エージェントに本当に求めること。
自社の事業は知り尽くし、 それ以外は語りません。
何でも知っているチャットボットは、もう要りません。必要なのは、自社の事業を知り尽くし、あなたが引いた線の内側から出ないエージェントです。
詳しく見る事業を説明するだけで、 動くエージェントができます。
プロンプトの工夫も、設定ファイルも、情シスへの依頼も不要です。自分の言葉で二、三ステップ。しかも何かが作られる前に、何が作られるのかを全部見て確かめられます。
詳しく見る顧客一人ひとりに、 その人を覚えているエージェントを。
全員に一つの共用エージェント、ではありません。顧客ごとに一つ、その関係のすべてを抱えたエージェントです。CRM のレコードでは作れない個別対応を、顧客名簿の全体に配れるコストで。
詳しく見るその専門性を、 一次対応に使うのはもう終わりです。
どの問い合わせに自分の時間を割く価値があるかは、一時間かけて確かめるまで分かりません。その確かめる仕事、つまり質問も、条件の確認も、書類集めもエージェントが引き受けます。あなたの予定表に届くのは、すでに整理された案件だけです。
詳しく見る答えて終わりではありません。 仕事まで、片づけます。
話すだけのチャット窓は、結局あなたに仕事を残します。このエージェントは注文を通し、枠を押さえ、チケットを起票します。MCP と自社の API で、実際のシステムにつながっているからです。
詳しく見る顧客との関係は、 会社に残ります。
関係で成り立つ商売では、担当者が各顧客について知っていることこそが資産です。そしてそれはたいてい、一人の頭の中にあります。ここでは、それが会社に積み上がります。
詳しく見るどのページから開いたのか、 最初から知っています。
たいていのチャットバブルはまっさらな状態で開き、いま読んでいたことを訪問者に説明させます。これはページそのものから始まり、そのページが実際に生む疑問から口を開きます。
詳しく見るモデルも、エンドポイントも、 コスト曲線も、あなたのもの。
ここではエージェント層とモデル層が分かれています。agent4.io を OpenAI 互換のエンドポイントに向けるだけです。フロンティアモデルの API でも、自社の機材で動かす小さなオープンモデルでも、複数同時でも。エージェントを一つも作り直さずに。
詳しく見るAI エージェントを実務で動かすために必要なものが、ひと通り揃っています。
回答の根拠は御社の資料
PDF、Word、ウェブページを取り込めます。エージェントはインターネット全体ではなく、御社のナレッジベースを検索して答えます。
仕組みどのチャネルでも同じエージェント
ウェブサイトには 1 行のタグを貼るだけ。Telegram と WhatsApp にはそれぞれ専用のボットが立ちます。お客様がどこにいても、同じエージェント、同じ記憶です。
仕組み積み重なっていく記憶
セッションやチャネルをまたいで一人ひとりを覚えているので、次に連絡するときは前回の会話の続きから始まります。
仕組み予定どおりの追客
リマインドや定期的な連絡で、見込み客を温めたままにします。決めたタイミングでエージェントが自分から連絡するので、取りこぼしがありません。
仕組みはじめから守る前提の設計
顧客ごとの空間を行レベルで分離し、保存時はフィールド単位で暗号化します。機微な会話にはエンドツーエンド暗号化も選べます。
仕組み社内のシステムとつながる
CRM や社内システムを MCP で接続します。受注状況を調べる、打ち合わせを予約する、チケットを起票するといった操作を、会話の途中でエージェント自身が行います。
仕組みサイトに 1 行。あるいは API で本格的に。
script タグを 1 つ貼れば、どのページにもエージェントを置けます。ストリーミング対応の型付き REST API を使えば、自社製品の中から会話を動かすこともできます。
<!-- anywhere on your site -->
<script src="https://chat.agent4.io/ui/embed.js"
data-token="wt_live_3fa9c2…"
async></script>