Decagon、長期にわたるAI顧客対応ワークフロー向けの「Missions」を発表

Decagonは2026年11月12日、複数の会話、システム、関係者にまたがる顧客対応の成果をAIエージェントが管理できるようにする製品として、Missionsを発表しました。エージェントは、1回のやり取りで作業を終えるのではなく、数日、数週間、あるいは数カ月にわたって定められた目標に取り組めます。

Decagonは、MRI検査の事前承認、小口融資の承認、見込み顧客の選別を、複数の段階を経ることで大きな収益につながる可能性がある事例として挙げています。カスタマーエクスペリエンスチームにとって目指す変化は、手作業での進捗管理や引き継ぎの調整に代えて、顧客対応の一連のプロセスを継続的に改善することです。

会話とバックオフィスシステムを横断するオーケストレーション

チームは、目標を平易な言葉で示し、エージェントが対応すべき関係者像を指定して、ガイダンスを加えることでミッションを開始します。エージェントはその目標に沿って、次の行動を選択します。異なる人々が関わるやり取りを結び付け、各参加者に適切なチャネルで連絡し、プロセスを続ける前に第三者が手順を完了する必要がある場合は、その完了を待つこともできます。

この製品が対応するのは、会話だけではありません。Browser Actionsを通じて、エージェントはフォームへの記入などのバックオフィス業務も担えます。Decagonが示す処方薬の補充の例では、まず患者に通知し、承認が必要な場合は医療提供者に連絡し、支払者のポータルで請求を再実行します。最後に、エージェントが患者に受け取り方法の詳細を確認して、プロセスが完了します。

この例は、企業における本製品のより広い役割を示しています。1つのサービス上の成果を得るために、顧客との連絡、医療提供者との調整、支払者システムでの作業が必要になる場合があります。Missionsでは、個々のやり取りを別々の業務として扱うのではなく、そうした作業を1つの目標指向型ワークフローに割り当てます。

ケースとMemoryが次の行動を導く

各ミッションのケースには、完了した手順や計画を変える可能性のある新情報など、進捗の記録が保持されます。エージェントはそのケースをもとに次の行動を選び、先回りした連絡を手配し、後続の作業に必要な文脈を保ちます。行動を起こす前には、既存の計画が依然として適切かどうかを判断するため、ケースと顧客のMemoryの両方を改めて確認します。

Memoryは、ほかの会話から得られた好みや関連する文脈を提供します。Decagonの例には、午後3時以降は電話を受けたくないという顧客の希望を尊重することや、同じ顧客が別の問題を解決しながら、並行して新製品の利用開始手続きを進めている状況を考慮することが含まれます。

顧客が想定されていた手順を変更した場合も、同様に再確認が行われます。エージェントが見込み顧客の条件を確認してフォローアップを手配した後、顧客自身がメールでそのフォローアップを予定に入れた場合、エージェントは対応方針を調整します。この設計では、文脈を2種類に分けています。ミッションのケースはビジネス上の成果に向けた進捗を追跡し、Memoryは個人の好みや並行して進むやり取りを把握できる状態に保ちます。

長期ワークフローの要因分析に向けた最適化

自動化された業務が多くのやり取りにまたがる場合、要因を特定することが大きな課題になるとDecagonは指摘しています。処方薬の補充が遅れた場合、問題が最初の連絡、医療提供者への引き継ぎ、保険の確認のいずれで生じたのかを、チームが特定しなければならないことがあります。そのため、変更が必要なやり取りや引き継ぎを切り分けるのは困難です。

すべてのミッションは、Agent Operating Procedure（エージェント運用手順、AOP）として構築されます。チームはそのロジックを作成、編集、改善し、エージェントの判断を確認するとともに、設定の各部分を個別にテストして、改善が必要な箇所を特定できます。DuetとDuet Autopilotは、顧客対応の一連の流れ全体を対象とする提案を提供し、個々のやり取りにとどまらない最適化を可能にします。

この発表は、実行と問題の診断を1つの製品モデルに結び付けています。エージェントは複数の関係者やシステムをまたいで目標に取り組み、ケース、Memory、AOPに基づくテストによって、チームはたどった経路を検証し、見直すことができます。長期にわたる自動化を検討する企業にとって、やり取りが増えるにつれて、こうした管理機能によって問題のある引き継ぎを確実に明らかにし、成果を向上できるかどうかが、今後の焦点となります。