Decagon AIレビュー2025：価格、代替ツール8選、ROIと自動化の比較ガイド

マッキンゼーの最新レポートによると、AIを活用したカスタマーサービスツールを導入した企業では、応答時間が最大30％向上し、運用コストが20〜25％削減されたという結果が報告されています。さらに、ガートナーの調査では、2026年までにカスタマーサービス対応の80％以上がAIによって処理されるようになり、2022年の19％から大幅に増加する見込みです。

このように自動化への依存が高まる中、企業はコストを抑えつつ顧客の期待に応えるため、最適なツール選びを急いでいます。

Decagon AIは、先進的な生成AIを活用し、カスタマーサポート自動化に特化した急成長中のプラットフォームです。一般的なボットや定型スクリプトとは異なり、Decagon AIエンタープライズAIエージェントは文脈を理解し、実際の会話から学習し、熟練したサポート担当者のように顧客の問い合わせを解決できるよう設計されています。

本記事では、Decagon AIの特徴や仕組みを詳しく解説し、貴社のサポート自動化に最適な選択肢かどうか、または他のプラットフォームがより適しているかを判断できるようサポートします。

Decagon AIとは？

近年、企業はより迅速でスマート、かつパーソナライズされたカスタマーサポートの提供を常に求められています。まさにその課題を解決するのがDecagon AIです。サポートチームの負担を大幅に軽減しつつ、複雑な顧客対応も自動化できる現代的なエンタープライズAIエージェントであり、品質や「人らしさ」を損なうことなく運用できます。

Decagon AIはカスタマーサポート自動化分野で急速に信頼を集めています。その最大の特徴は、エンタープライズグレードの生成AIに注力している点です。単なるチャットボットの枠を超え、キーワードマッチングや事前プログラムされたスクリプトに頼るのではなく、高度なNLPと機械学習を活用。顧客の意図を正確に理解し、過去のやり取りから学習し、返金処理や注文更新、チケットのエスカレーションなどリアルタイムでのアクションも実行可能です。

Decagon AIのビジョンは、人間の担当者と同等に賢く役立つサポートシステムを実現することです。共同創業者の一人であるJesse Zhang氏（元Googleソフトウェアエンジニア）は、AIにおける人間レベルの推論再現の重要性を強調しています。彼が手掛けたユーザー中心のプラットフォーム（後にNianticに買収されたソーシャルゲームスタートアップLowkeyなど）での経験が、直感的かつスケーラブルなプロダクト設計に活かされています。

Decagon AIエンタープライズAIエージェントは会話が得意なだけでなく、CRMや決済プラットフォーム、チケッティングツールなど貴社のバックエンドシステムとも連携し、実際の業務アクションも実行できます。これにより、単純なQ&A対応だけでなく、エンドツーエンドのワークフロー自動化も実現します。

Decagon AIはリリース以降、テック業界やVCから大きな注目を集めています。2023年にはAndreessen Horowitzなど著名投資家から1,000万ドルのシード資金を調達。翌年にはさらに2,500万ドルのシリーズA資金を獲得し、AI機能の拡充とグローバル展開を加速しています。

Decagon AIの仕組み・強み・弱みを徹底解説

Decagon AIの本当の価値を知るには、表面的な機能だけでなく、その仕組みを深掘りすることが重要です。従来型のチャットボットが定型ルールやスクリプトに従うのに対し、Decagon AIエンタープライズAIエージェントはリアルタイム学習・自動化・自然言語理解を組み合わせ、より人間らしく効果的な顧客対応を実現します。

システムの中核を担うのは、先進的な生成AIモデルを搭載したDecagon AIエンタープライズAIエージェントです。単なる会話だけでなく、パターンから学習し、ビジネスごとに異なる顧客ニーズに柔軟に適応しながら、実際のアクションも実行します。

Decagon AIの主な強み

Decagon AI導入前に知っておきたい注意点・制限事項

Decagon AIの料金はコストパフォーマンス抜群？

カスタマーサポート自動化の料金は、単なる安さだけでなく「価値」が重要です。投資によって業務効率や顧客満足度、利益に本当に効果があるのか、多くの企業が気になるポイントです。Decagon AIの料金体系は、AIサポートツールの進化を反映した新しい柔軟な仕組みとなっています。

従来の「ユーザー単位」や「席数」課金と異なり、Decagon AIは利用量ベースの料金体系を採用しています。なぜなら、Decagon AIエンタープライズAIエージェントは人間のサポート担当者の補助ツールではなく、実際に顧客対応を自律的に担う「エージェント」そのものだからです。従業員数ではなく、AIが実際に処理した業務量に応じて課金される点が特徴です。

現場ニーズに応える２つの柔軟な料金モデル

Decagon AIの料金プランは、企業の目的や予算、業務フローに合わせて選べる２つの基本モデルを用意しています。

1会話単位課金モデル

こちらはDecagon AIエンタープライズAIエージェントが対応した顧客会話数に基づく会話単位課金モデルです。各インタラクションは、完全に解決された場合でもエスカレーションが必要な場合でも、予測可能な料金で請求されます。

• 明確かつ予測しやすい料金体系を求める企業に最適。
• 予算計画や見積もりが容易。
• トラッキングや請求が透明。

2解決件数ベース課金プラン

このモデルでは、Decagon AIエンタープライズAIエージェントが顧客の問い合わせを完全に自動解決した場合のみ料金が発生します。会話がエスカレーションされたり未解決の場合は費用はかかりません。完全自動化による付加価値を反映し、料金はやや高めに設定されています。

• 成果重視のROIを求める企業に理想的。
• 自己解決率やタスク完結率の向上を促進。
• 利用量ではなくエージェントの成果に応じてコストが変動。

この柔軟な料金体系もDecagon AIが注目される理由の一つです。Notion、Webflow、Duolingoなどの急成長企業も導入しています。これらのブランドは「成果が出る自動化」と「パフォーマンスまたは予測性に応じて支払い方法を選べる柔軟性」を重視しています。

Decagon AIは本当にコストパフォーマンスが高い？

多くの場合、答えは「はい」です。人材の採用・研修・管理コストと比較すると、Decagon AIは特に大量の反復的なカスタマーサポート対応が必要な企業にとって高い価値を提供します。会話の自動化や人手を介さずに問題解決できる機能、インテリジェントなレポート機能によって、運用コストを大幅に削減できます。

さらに、顧客対応の大部分を自動化することで、人的リソースをより複雑で付加価値の高い業務に集中させることができ、生産性向上や全体的なサポート体験の改善につながります。

ただし、いくつか注意点もあります：

• 問い合わせ件数が少ない企業では、月額コストの正当性を見出しにくい場合もある。
• すべての会話で高度にパーソナライズされた対応や手厚いサポートが必要な場合は、依然として強力な人的チームが必要。

そのため、Decagon AIの料金体系は急成長企業や大量の会話を処理する企業には最適ですが、すべての企業に最適なわけではありません。

それでも代替ツールを検討すべき理由

Decagon AIは柔軟な料金体系と強力な自動化機能を備えた革新的なプラットフォームですが、すべての企業に最適なソリューションとは限りません。予算・サポート体制・業界によっては、貴社の目的により合致するツールが見つかる場合もあります。

次のセクションでは、2025年に選ばれるDecagon AIのおすすめ代替ツールを詳しく解説します。導入前にしっかり比較検討できるよう、最新情報をお届けします。

Decagon AIおすすめ代替ツール8選【2025年最新版】

1. GPTBots – 高速自動化ならDecagon AIの最強代替

確実な成果を保証しつつ、カスタマーサポート自動化をシンプルに実現したい場合、GPTBotsはDecagon AIの競合ツールの中でも特に注目すべき存在です。単なるチャットボットビルダーではなく、ノーコードでエンドツーエンドのAIエージェントを設計・導入できる統合プラットフォームであり、迅速な導入とROIの可視化を実現します。

GPTBotsの最大の特徴は、パフォーマンス・使いやすさ・ビジネスインパクトに徹底的にこだわっている点です。成果を重視するチーム向けに設計されており、AI搭載エージェントが顧客対応だけでなく、実際の課題解決やバックエンド処理の自動実行、AIトレーニングによる継続的な改善までサポートします。

サポートコスト削減を目指すスタートアップから、追加採用なしで人間らしい対応を大規模化したいエンタープライズまで、GPTBotsはパワー・シンプルさ・柔軟性を兼ね備えた唯一無二の選択肢です。

GPTBots導入のメリット・デメリット

メリット：

• ノーコードビルダーで非エンジニアでも簡単にエンタープライズAIエージェントを作成可能
• 詳細なパフォーマンス指標でROIを確実に可視化
• Q&Aだけでなく、業務全体の自動化も実現
• 高速な導入とサードパーティーツールとの柔軟な連携
• 複数チーム・顧客チャネルにも容易にスケール
• 利用状況を完全にコントロールできる透明性の高い料金体系

デメリット：

• API連携を最大限活用するには初期設定に多少の時間が必要な場合あり

カスタムデモを予約

2. Sierra

Sierraは、エンタープライズAIエージェントのカスタマイズ性が高いことで知られるDecagon AI競合の有力候補です。2023年にリリースされ、企業がブランドトーン（プロフェッショナル・カジュアル・会話型など）に合わせたインテリジェントなカスタマーサービスエージェントを構築できます。単なる問い合わせ対応だけでなく、CRMレコードの更新や注文処理などバックエンド業務も実行でき、よりアクション重視のサポート自動化が可能です。

Sierraは、OpenAI・Anthropic・Metaなど主要プロバイダーの言語モデルを活用したマルチモデルAIインフラを採用しています。リアルタイム環境でも柔軟かつ安定した運用が可能です。

Sierraの注目機能

• 顧客対応における高度なパーソナライズ機能
• 表面的なQ&Aだけでなくバックエンドアクションも実行
• エンタープライズコンプライアンス対応のデータプライバシー・暗号化機能を標準搭載

Sierra導入のデメリット

• 主にアウトバウンド特化型で、インバウンドチャットやコール転送のサポートが弱い
• より柔軟なプラットフォームと比べて導入がやや遅い
• 料金体系が非公開で、エンタープライズ向け（年間約15万ドル～）
• ワークフローが固定的・直線的で自由度の高い会話には不向き
• 分析機能が基本的で、詳細なインサイトは得られない

3. Gumloop

マーケティングや業務自動化、データ処理など、AIエージェント構築をよりクリエイティブに進化させたい場合、Gumloopは現在注目されているDecagon AI競合ツールの一つです。Gumloopは2023年にカナダの2人の創業者によって開発され、ZapierのロジックとChatGPTのような言語モデルのパワーを組み合わせ、マルチステップワークフローを自動化できるビジュアルノーコードプラットフォームを提供しています。

従来のAIエージェントツールがカスタマーサポートに特化しているのに対し、Gumloopはウェブスクレイピング、コンテンツ生成、広告自動化、SEO最適化など幅広い用途に対応。ユーザーは「ノード」（各種サービスやツールを表す）をドラッグ＆ドロップし、「フロー」や「サブフロー」としてつなげることで、アクションをインテリジェントに自動化可能です。

Gumloopが選ばれる理由

• マーケター、クリエイター、オペレーションチームに最適。
• 技術者・非技術者どちらにも使いやすい柔軟なロジック構築が可能。
• スケーラブルなクレジット制モデルで段階的な利用拡大が可能。

Gumloopのデメリット

• カスタマーサポート特化型ではなく、汎用的な自動化が中心。
• 高度なマルチステップロジックには試行錯誤が必要な場合あり。
• 他ツールほどエンタープライズ向けカスタマーサービスに特化していない。

4. Kore.ai

Kore.aiはエンタープライズAIエージェント機能を提供し、特に音声やマルチチャネル自動化に強みがあります。多くのプラットフォームがチャットボットに特化する中、Kore.aiは電話、SNS、ウェブサイト、モバイルアプリなど35以上のチャネルでインテリジェントなバーチャルアシスタントを設計可能です。

ビジュアルノーコードビルダーと豊富なAIエージェントテンプレート（HRボット、ITアシスタント、カスタマーサービスエージェントなど）により、大企業が迅速に導入し、細かなコントロールを実現。さらに、自動品質保証、データマスキング、利用ガバナンスなど、医療・金融・保険などコンプライアンス重視の業界に不可欠な高度機能も利用できます。

Kore.aiのメリット

• 幅広い用途・コミュニケーションチャネルに対応。
• ドラッグ＆ドロップ操作と生成AI拡張機能。
• SalesforceやServiceNowなど主要ツールとシームレス連携。
• 大規模組織向けの強力なガバナンス制御。

Kore.aiのデメリット

• 小規模チームや非技術者にはやや複雑に感じる場合あり。
• ライセンスや料金体系が分かりにくい場合あり。
• チャット特化型プラットフォームと比べるとやや重厚。

5. Orq.ai

Decagon AI競合ツールの中でも、Orq.aiはGenAIアプリケーションのプロトタイプから本番運用まで全ライフサイクルをサポートする特化型プラットフォームです。技術チームやエンタープライズAI戦略担当者向けに設計され、多くのプラットフォームが見落としがちな「実験からスケール運用」までのギャップを埋めます。

Orq.aiの特徴は、安全で複雑なマルチエージェントシステム構築に最適化されたコラボレーション基盤。単にエージェントを作成するだけでなく、可観測性、推論ロジック、セキュリティ、モデルオーケストレーションを一元管理。実際のカスタマーサービス現場で安定稼働する構造化AIエージェントの構築を目指すチームにとって、最先端の選択肢です。

Orq.aiの主な特長

• OpenAIやAnthropicなど複数プロバイダー間でのリクエストルーティング、フェイルオーバー、リトライ制御。
• ドラッグ＆ドロップのエージェント構築とコードレベルのカスタマイズを両立。部門横断チームに最適。
• 構造化ワークフローとステートメモリでマルチステップタスクを思考できるエージェントを構築。
• 人間によるフィードバックや自動指標で出力品質を監視・チューニング。

Orq.aiのデメリット

• 高度な設定や運用には一定の技術知識が必要な場合あり。
• シンプルなAIエージェント構築のみを求める場合は他ツールが適することも。

• エンジニアリングスキルを持つチーム向け。
• 基本的なワークフローや小規模チームには機能が多すぎる場合あり。
• 価格が公開されていないため、予算計画が難しい。
• 2024年にリリースされたため、長期的な信頼性は未検証。

6. Synthflow

チームが電話ベースのコミュニケーションに強く依存している場合、SynthflowはAI音声エージェントに特化したDecagon AIの競合ツールの中でも、特に専門性が高い選択肢です。インバウンド・アウトバウンドの通話自動化を目的に設計されており、企業はAI音声エージェントを導入することで、予約受付、リードの選別、サポート提供、コールルーティングなどをエンタープライズレベルのセキュリティで実現できます。

多くの汎用プラットフォームと異なり、Synthflowは音声自動化に特化し、最短3週間で迅速に導入可能です。規制業界向けのコンプライアンス対応や、多言語対応によるグローバル展開もサポートしています。

メリット

• 最短3週間で導入可能。
• 低価格スタート（1分あたり0.08ドル）。
• ノーコードでエージェント構築。
• オンボーディングを加速するテンプレートを用意。

Synthflowのデメリット

• 音声特化型プラットフォームのため、チャットやSNS連携には非対応。
• カスタマーサービス全般のツールと比較すると、分析機能が限定的。

7. Stack AI

Stack AIは、スケーラビリティと使いやすさに重点を置いた自動化ワークフロー・AIエージェント構築のための強力なノーコードプラットフォームです。大企業向けに設計されていますが、料金プランは中規模や成長中のチームにも適しており、社内業務や顧客対応ワークフローの自動化にも有力な選択肢です。

Decagon AIの競合として、Stack AIは豊富なテンプレートと、医療・教育・金融など幅広い業界での強力なサポートが特徴です。カスタマーサポートボットや社内アシスタントの構築なども、ノーコードで迅速に導入できます。

Stack AIを検討する理由

• ノーコードインターフェースで部門横断チームにも最適。
• 中規模ビジネスにも手頃な価格。
• 多様なユースケースに対応。
• 7日間の無料トライアルあり。

Stack AIのデメリット

• LangChainのような開発者向けツールに比べてカスタマイズ性が低い。
• 音声や高度な分析機能は限定的。

8. LangChain

LangChainは、LLM搭載エージェントをゼロから構築できる最も強力かつ柔軟なオープンソースツールの一つです。Decagon AIのようなオールインワンプラットフォームではありませんが、独自のエージェントロジックやメモリ管理、ツール連携などをエンジニアが細かく制御したい場合に最適です。

LangChainでは、モジュール型コンポーネントを組み合わせてワークフローを構築し、リアルタイムの本番システムに統合できます。LangGraph拡張により、グラフベースのエージェントオーケストレーションも実現でき、複数ステップの推論や複雑な意思決定ツリーにも対応しています。

LangChainの主な特徴

• 高度なユースケースにも対応する圧倒的な柔軟性。
• Orq.aiやRAGパイプラインなどのツールと連携可能。
• 大規模なコミュニティと豊富なドキュメント。

デメリット

• 初心者向けではなく、技術的知識が必要。
• デプロイや監視ツールが標準搭載されていない。
• コラボレーションやモニタリングは別途対応が必要。

Decagon AIおすすめ代替ツール8選【2025年最新版】

本記事のまとめ

近年、企業がカスタマーサービスの効率化を目指して自動化を推進する中、Decagon AIのようなエンタープライズAIエージェントがサポート業務の在り方を大きく変えています。高度なAIエージェント、柔軟な価格体系、実績あるクライアントリストを持つDecagon AIは、サポート業務の近代化を目指す企業にとって有力な選択肢です。

しかし、テクノロジーが進化し続ける一方で、Decagon AIにも限界があります。特に、より迅速な導入や深いカスタマイズ、確実なROIを重視するチームにとっては、課題が残る場合があります。成果報酬型の価格モデルは魅力的ですが、成果の定義が曖昧になりやすい点も考慮が必要です。

より明確で迅速な価値創出を求める企業にとって、代替ツールの検討は単なる選択肢ではなく、戦略的な必須事項となっています。

そこで注目したいのが、GPTBotsです。Decagon AIの競合ツールの中でもトップクラスの実力を誇ります。GPTBotsはROIの可視化が可能で、ノーコード環境でエンドツーエンドのAIエージェントを複雑な技術設定なしで構築できます。

GPTBotsが選ばれる理由：

• ノーコードエージェントビルダーで技術的な障壁なし
• エンタープライズ対応のスケーラブルなアーキテクチャ
• 多くのプラットフォームと比較して圧倒的な導入スピード
• 単なる自動化ではなく、成果重視のチームに最適

Decagon AIエージェントの効率性はそのままに、さらに高いコントロール性・可視性・柔軟な価格設定を求める企業には、GPTBotsがより賢明な選択肢となります。

無料で試してみる