過去数か月間、私はセールス BDR (ビジネス開発担当者) エージェントを構築してきました。大手ソフトウェア企業では、セールス機能は通常複数の役割に分かれており、BDR は顧客開拓、フォローアップ、そして最終的にミーティングの予約を担当します。これらのリードは次にアカウントエグゼクティブに引き継がれ、実際の販売プロセスを担当します。

私が勤める会社では、BDR とアカウントエグゼクティブの両方の役割を1人のセールス担当者が担っています。そのため、Hubspot やSalesforceからのリードの受け取りからミーティングの予約まで、プロセス全体を管理するセールス BDR エージェントを構築することにしました。

BDR エージェントの責任を次の異なるタスクに分割しました:

1. リード調査: エージェントが新しいリードを受け取ったら、その見込み客の事業を理解し、潜在的な価値提案を特定する必要があります。
2. 個別のアウトリーチ: エージェントは調査結果に基づいて、見込み客に個別のメッセージを起草する必要があります。
3. フォローアップ: 見込み客がすぐに返信しないことが多いため、エージェントはフォローアップする必要があります。
4. 見込み客との対話: 見込み客が返信した場合、エージェントはその質問に答え、CRMにその情報を記録する必要があります。
5. ミーティング予約: 最後に、エージェントはセールスチームのカレンダー空き状況を確認し、見込み客とミーティングを予約する必要があります。

しかし、このプロセスはかなり複雑であり、メールボックスを自律的に管理し、メールに返信するエージェントを構築するのも大変な課題だと気づきました。これにより、AI エージェントの構築に対するアプローチにパラダイムシフトが起こりました。

当初は、複数のタスクを自律的に処理できる「スーパーエージェント」を構想していました。しかし、より多くのエージェントを構築するにつれ、専門化したエージェントのチームを組むほうが、より効果的なアプローチかもしれないと気づきました。

このアプローチにはいくつかの利点があります:

1. 更新が容易: 全体システムを変更する必要がなく、特定のエージェントを更新できます。
2. 複合的な効果: 質問への回答やミーティングのスケジューリングなどの基本的な機能は、セールス、マーケティング、サポートなどの異なる職務で再利用できます。
3. 構築コストの削減: 共通機能を再利用することで、新しいエージェントの構築コストが大幅に削減されます。

セールス BDR エージェントの場合、このチーム型アプローチを実装しました。「マネージャーエージェント」は、タスクを異なるサブエージェントに分類して割り当て、メール送受信、カレンダーイベントの作成、CRMへの情報記録などの主要な操作を行います。

サブエージェントには以下のようなものがあります:

1. 見込み客調査者: この エージェントは、Google、Apollo、LinkedIn などのデータソースにアクセスして、見込み客を理解し、価値提案を特定します。
2. 受信箱マネージャー: この エージェントは、企業のデータに基づいて、見込み客の質問に答えられるよう訓練されています。
3. フォローアップエージェント: この エージェントは、実績のあるフォローアップのカデンスに基づいて訓練されています。

マネージャーエージェントがCRMから新しいリードを受け取ると、サブエージェントにタスクを割り当て、それらが協力して全体のセールス BDR プロセスを完了します。

このアプローチにより、すでにセールスチームに約20%のミーティングを提供できるようになりました。AI従業員と人間従業員を採用する際の興味深い観察点は以下の通りです:

1. 透明性: AI従業員の場合、決定に至る過程を常に追跡できるため、エージェントのプロンプトや行動を的確に調整できます。
2. コミュニケーション障壁: 人間従業員とは異なり、AI エージェントはすべて同じ「メモリー」や知識ベースを共有できるため、コミュニケーション障壁がなく、スケーラビリティと機能の複合化が容易です。