AIは何の役に立つのだろうか？ベルリンに拠点を置くスタートアップ企業Synthflowは、中小企業を経営する多忙な人々のために、反復的なタスクを自動化することを期待している。同社は、中小企業向けのAI音声アシスタント向けノーコードプラットフォームの開発に740万ドルのシードラウンドを調達したことを発表した。
このスタートアップ企業は昨年の春頃に設立されて以来、総額910万ドルを調達しており、生成AIの応用を加速させようとする投資家の継続的な熱意を浮き彫りにしている。
このスタートアップ企業は、顧客数が1,000社に迫っているとも主張しており、2023年12月にステルス開発から脱却し、ブラウザベースの「ノーコード」ツールをリリースして以来、毎月「2桁」の成長率を誇っている。これは、中小企業の間で、生産性向上を容易に実現できると謳う生成AIツールを導入、あるいは少なくとも試してみたいという強い意欲があることを示唆している。
SynthflowのCEO兼共同創業者であるハコブ・アスタバツィアン氏によると、新たな資金は研究開発に投入される予定で、チームは製品の実用性を高め、対象とする中小企業の範囲を広げることで、初期の勢いを継続的に高めたいと考えているという。
「私たちにはたくさんのアイデアがあります。お客様が何を求めているかを正確に把握しています」と彼はTechCrunchに語った。
ビジネス経験を持つ連続起業家のアスタバツィアン氏は、元Rocket Internetの社員です。彼の最新ベンチャーには、以前ノーコードスタートアップで共に働いた弟のアルバート氏と、ソフトウェアエンジニアリングのバックグラウンドとCTOとしての専門知識をチームにもたらすサスン・ミルザカン＝サキー氏が参加しています。
Synthflowの製品は、最大の市場が英語圏であることから、当初は英語での通話対応のみでしたが、その後、ドイツ語版とフランス語版も追加されました（注：これらはまだベータ版です）。そのため、ヨーロッパの後者の市場への注力も検討されています。
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エンドツーエンドのエクスペリエンス
コール センターは AI 音声エージェントを早期に導入し、大規模言語モデル (LLM) の API を活用して、常に完璧な理解力があるわけではないものの、24 時間 365 日、疲れを知らないエネルギーと熱意を持って人間のように電話に応答できるシステムを実現しました。
Synthflowは、このコンセプトを少し異なる方向に展開し、サービス業に特化した中小企業、特に小規模な中小企業を直接ターゲットにしています。DIYで「ノーコード」のサービスを提供しているからです。アスタバツィアン氏によると、Synthflowの目標は、中小企業に「エンドツーエンド」の体験を提供することです。アポイントメントのスケジュール設定といったコアタスクの自動化による投資収益率は、リソースが限られているターゲット企業にとってすぐに明らかになるだろうとアスタバツィアン氏は主張しています。
「AIはより低コストで、より確実にそれを実行し、人間は他の作業を行うことができます」というのが、音声アシスタントに関する彼の簡潔な売り文句です。
彼は、仕事中でないときはたいてい自分で電話に出る便利屋や整備士の例を挙げている。つまり、彼らは必然的に多くの電話に出損ね、結果としていくらかのビジネスを失うことになる。あるいは、限られた時間しか働かない受付係を雇っている歯医者も、やはりいつも電話に出られるわけではない。
基本的な顧客からの問い合わせに対応できるツールがあれば、中小企業にとって大きな変化をもたらす可能性があるとアスタバツィアン氏は主張する。
Synthflow のターゲットが中小企業であるということは、必然的に、このスタートアップの中核が AI テクノロジーを非技術者にも利用しやすくすることに重点を置いていることを意味します。そのため、同社は顧客がビジネスのニーズに合った音声エージェントを設計できるように、コード不要のインターフェースを構築しました。
「シンプルなものを作りたかったんです」と彼は説明する。「AIエージェントの上にノーコードレイヤーを載せることで、ビジネスオーナーやビジネス志向の人たちが実際に触って、LLMが自分のビジネスにどんなメリットをもたらすのかを理解・探求できるようにしたいんです。」
Synthflow のインターフェースでは、顧客は要素をドラッグ アンド ドロップして音声 AI を構成し、予定のスケジュール設定、FAQ の確認、潜在的な顧客から個人情報を取得して人間が折り返し電話をかけるなどの「情報抽出」の実行など、特定のタスクを実行できます。
「例えば誰かが電話をかけてきて、特定の一連の質問をし、特定の情報（特に住所や自宅など静的な情報）を収集する必要がある場合、AIは非常に役立ちます」と彼は主張する。
顧客はAIアシスタントの設定で、ロボットであることを明示するようにできます。「バーチャルアシスタントであることを明示するのは非常に良い習慣だと思います」とアスタバツィアン氏は言います。「個人的に好きな冒頭のセリフは、『こんにちは。[○○]と申します。ただいま、お電話が混み合っております。申し訳ございません。[会社名]のバーチャルアシスタントでございます。何かお困りごとはございませんか？』です。」
アスタバツィアン氏によると、音声AIのもう一つの大きな利点は、通話を人間のエージェントに転送する必要があるタイミングを認識することです。つまり、AIを使って着信通話を複雑さに基づいてフィルタリングし、単純なリクエストは自動化によって処理することで、人間のエージェントの負担を軽減し、より複雑な顧客からの問い合わせに時間を割けるようになるというメリットが生まれます。
同氏は、目標は人間の仕事を置き換えることではなく、中小企業が限られたリソースでより生産的かつ効率的になるために AI が役立つことを示唆することだと強調している。
そのため、Synthflowのシステムは、顧客が音声エージェントを導入できるだけでなく、通話後のデータ入力タスク（例えばカレンダーツールへの予定の追加など）も処理できるように設計されています。そのため、サードパーティ製ソフトウェアとの連携構築も、チームの大きな焦点となっています。
「AIが本当に得意とするのはまさにこれです」と彼は主張する。「AIは（通話から抽出した）情報を使って、例えば特定のCRMの特定のフィールドを更新できるのです。そして、これを数百、数千もの通話で大規模に実行すれば、（企業が初めてコンピューターを導入した際に）見られたようなテクノロジーの優位性が突然現れるのです。」
音声エージェントについては、このスタートアップは OpenAI の GPT LLM をベースに構築しているが、その上に独自の AI モデルも組み込んでいる。アスタバツィアン氏によると、このモデルは独自のデータでトレーニングされ、特定の顧客のユースケースに合わせて微調整されているという。
同氏によると、同社は独自の「音声オーケストレーション層」も構築しており、顧客の音声をテキストに変換して AI モデルにプロンプトとして送り、システムがテキストから音声に変換した自動回答を返し、電話回線の向こう側で合成音声として顧客に聞こえるようにするという。
Synthflowは現在、着信通話におけるAI活用に注力している。アスタバツィアン氏は、リソースが限られている企業にとって、これは自動化の最も手軽な手段だと示唆している。しかし、彼はより高度な機能の開発を示唆しており、多額のシードラウンドによって研究開発が加速している。
彼が現在取り組んでいる機能の一つは、Synthflowの音声AIが「ライブアクション」または「コネクション」と呼ばれる機能を実行できるようにすることだ。つまり、通話中にAIが倉庫内の在庫状況を確認できるようになるということだ。あるいは、要求された別の情報を取得して、彼の言葉を借りれば「別の場所にプッシュする」こともできる。
彼はまた、タスクに特化したAI音声システムが連携してその有用性を拡大していくシナリオを描いています。顧客が要求する様々なタスク向けに訓練された他の専用音声AIに通話をハンドリングすることが可能になります。
「ここで重要なのは、顧客が誰なのかに焦点を当てることです。なぜなら、誰のために製品を作るかによって、製品は全く異なるものになるからです」と彼は付け加えます。
考慮すべき影響の 1 つは、音声 AI と音声支援システムが生産性向上の誇大宣伝どおりに機能し、複雑な内容を適切なシステムまたは担当者に巧みにリダイレクトするなどして、顧客からの問い合わせの全層を効率的に処理するという約束を巧みに実現した場合、平均的な中小企業が、処理できるよりもはるかに多くの仕事を抱えていることに気付くことになる可能性があるということです。
「多くの管理職やリーダーにとって、これは考えるべき興味深い問いだと思いますよね？」と彼はこのシナリオについて語りながら答えた。「例えば、もしこれほど多くのキャパシティがあり、生産性が飛躍的に向上したら、その人材を経済の他のセクターにどう振り向ければいいのでしょうか？この問いにはまだ答えが出ていないと思いますが、実に興味深い問いです。」
Synthflow のシード資金は Singular が主導し、既存の投資家である Atlantic Labs や、Krisp AI の創設者を含む AI 分野の多くの投資家が参加しています。
