エージェントの時代へようこそ。人間ではなく、より賢く、スケーラブルで、常時接続のデジタルエージェントの時代です。誰もがAIの可能性について熱心に議論している中、私たちSwitasは既にAIを活用したシステムを構築しています。
として Deepin AIエージェントマーケットプレイスで検証済みのプロバイダー私たちは、積極的にサポートする実用的な現実世界のAIエージェントを作成してきました。 成長、CRO（コンバージョン率最適化）、製品チームこの記事では、現在私たちが実装しているユースケースと、AI エージェントが流行語からビジネス ツールへとどのように進化しているかについて説明します。
AI エージェントとは何か (そしてなぜ気にする必要があるのか)
シンプルにしましょう：
An AIエージェント ツール、ロジック、さらには複数ステップの推論を使用して、設定した目標に基づいてユーザーに代わってタスクを実行する自律システムです。
彼らは単なる賢いチャットボットではありません。応答するだけでなく、計画を立て、行動を起こし、結果を観察し、改善を繰り返します。眠らず、細部まで見逃さず、現場で学ぶインターン生のようなものだと考えてください。
ユースケース #1: 自律型グロースハッカー
問題： 成果の低いキャンペーンに予算が浪費されています。チームはすぐに対応できません。
エージェントの活動:
- Google、Meta、TikTok 全体の広告キャンペーンを監視します。
- CPC の急上昇や CTR の低下などの異常を検出します。
- 予算のシフト、一時停止、またはクリエイティブの入れ替えを推奨（または実行）します。
- パフォーマンス データをダッシュボードに取り込み、朝のレポートを配信します。
結果： 週次レポート会議を待たずに、キャンペーンは無駄がなく、最適化され、高いパフォーマンスを維持します。
ユースケース #2: UXコンバージョンセンチネル
問題： ちょっとした変更を加えただけで、コンバージョンが落ちてしまいました。月末まで誰も気づきませんでした。
エージェントの活動:
- Clarity、Hotjar、または GA4 に接続して、ユーザー フローを毎日監視します。
- 摩擦パターンをフラグ付けします: 怒りのクリック、フォームの放棄、バウンスの急増。
- 「新しい CTA の色により、モバイルでのコンバージョンが 12% 減少しました。」のような簡単な仮説を提供します。
- Slack アラートを送信したり、プロジェクト管理ツールでタスクを作成したりします。
結果： リアルタイムのコンバージョン監視。収益に打撃が及ぶ前に、プロアクティブなUX修正を実施します。
ユースケース #3: 製品フィードバックシンセサイザー
問題： フィードバックや機能リクエストが山ほどあります。次に何を作るべきでしょうか？
エージェントの活動:
- サポート チャット、アプリ レビュー、Canny ボード、NPS コメントをスキャンします。
- セマンティック検索 (LLM + 埋め込み) を使用してフィードバックをクラスター化します。
- 緊急度、頻度、および潜在的な影響によってランク付けされます。
- 優先順位付けされた製品ロードマップの更新を出力します。
結果： プロジェクトマネージャーは推測をやめます。機能は、意見ではなく、実際の顧客の声に基づいて開発されます。
なぜこれが機能するのか（そして、まだ機能していない部分も）
AI エージェントが最も得意とするのは次の点です。
- 反復分析（何が変わったか？）
- パターン認識 (何が機能しているか?)
- 低レベルの実行（アクションを実行するかアラートを送信する）
しかし、そうではありません。
- 完全に自律的な意思決定者（まだ）
- 幻覚リスクなし
- 人間の直感に代わるもの
だからこそ スウィタスでは、エージェントを構造化されたガードレールと人間による検証と組み合わせることで、スピードと精度の両方を実現します。
次はエージェント駆動型スタック
私たちは、モジュラー AI エージェント フレームワークの構築に取り組んでいます。このフレームワークでは、スタートアップやスケールアップのすべてのチームが、KPI やツールに合わせてエージェントをスタックに組み込むことができます。
As 検証済みのDeepinプロバイダー私たちは、このエコシステムを前進させ、企業を支援するエージェントを共同開発することに興奮しています。
- もっとテストして、推測は少なく（成長）
- 監視を増やし、パニックを減らす（CRO）
- 騒々しくなく、賢く構築する（製品）
