Clay

成功をもたらす市場進出（GTM）担当部門には、質が高く包括的なデータが必要ですが、このデータの収拾、検証、エンリッチメント（充実化）のプロセスは、一般的に多くのツールに分散されています。このボトルネックが、セールスアウトリーチのスピードを遅らせます。Clay⁠（新しいウィンドウで開く）は、リードの情報を集約し、パーソナライズされたメッセージを可能にすることで、GTM担当部門がアウトリーチを拡大できるよう支援しています。

Clayは、あらゆることを調査できるAIエージェントClaygentを作るためにGPT‑4を組み込みました。Claygentは、はるかに早いスピードかつはるかに安価なコストで、ウェブサイトに訪問し、関連情報を検索・要約し、セールス開発調査担当者の業務を再現します。Claygentを使用すれば、一人で部門全体の仕事を処理できます。

この2年間、同社は前年比で10倍の成長を遂げており、100社以上のユーザー企業には、Intercom、Verkada、Notionなど大手企業の顧客も含まれています。

GTM部門は、アウトリーチのための取り組みを遅らせる断片化したデータと手作業にしばしば頭を悩ませています。Clayの共同創業者兼CEO、Kareem Amin氏は次のように説明します。「LLM以前のツールはすべて、セールス開発担当者（SDR）や事業開発担当者（BDR）が調査に関して行っていることを自動化しようとしましたが、結局行き詰まってしまうのがお決まりでした。データプロバイダーは、企業1社につき最大100のデータポイントを提供できました。エンジニアは、スクレイパーを構築していましたが、それには細心の注意が必要で時間がかかっていました」

Clayは、これらの部門に役立つ機能を提供する鍵は、複数の情報源からのデータを集約し、時間のかかる調査作業を自動化することだと認識していました。同社はGPT‑4を組み込むことを選びました。市場で最高の言語モデルを持っているだけでなく、APIのドキュメンテーションにツールによる動作呼び出しを示す事例が記録されていたことが決め手となりました。

Clayは、ウェブサイトから極めて具体的な情報を理解し抽出するためにGPT‑4を使用するAI Webスクレイパー「Claygent」を構築しました。Claygentをできるだけ効率的にするため、ClayはGPT‑4に送信される多数のトークンを最適化し、各ユースケースにふさわしいモデルを選択しています。 

ウェブサイトをスクレイピングする場合、GPT‑4にサイト全体を送信するのは非効率的です。代わりにClaygentは、ウェブサイトの中で求めている情報が含まれている可能性が最も高いセクションはどれかをGPT‑4に尋ねます。例えば、GPT‑4によって、SOC‑2準拠に関する情報は一般的にフッターに含まれていることが示される可能性があります。この場合、Claygentはウェブサイト全体ではなく、フッターのみをスクレイピングします。 

またClaygentは、ウェブサイトの一部を取り出し、必要なデータがその部分にあるかどうかを確認し、ない場合に別の部分へと移動する二分探索（バイナリーサーチ）アプローチを使用します。このアプローチは、必要な情報が見つかるまで、検索対象となる範囲を徐々に縮小します。 

Clayは、コストを最適化するため各製品のタスクに最もふさわしいAIモデルを選択しています。例えば、技術系ではないユーザーが平易な英語の指示と例を使用してデータを変換することを可能にする同社のAI数式生成ツールは、より手頃で小規模なバージョンのモデルで実行します。その後Clayは、さらに複雑な他の作業向けにGPT‑4 Turboのスピードとインテリジェンスを確保します。

Claygentのデータの信頼性を徹底するため、Clayは複数のデータプロバイダーからの情報を組み合わせ、情報を照合するため様々なモデルを使用します。スクレイピングした結果と他の情報源からスクレイピングした情報を比較することで、Claygentは同社の製品で生成されたインサイトの信憑性と一貫性を評価できます。 

ClayによるGPT‑4の統合は、安定した成長と顧客の成功につながっています。ここ2年連続で同社の収益は10倍に成長しており、2024年上期の5か月だけで収益は2.5倍に成長しています。

Claygentが広範囲にわたって導入されたことが、この成長の大きな推進力となっています。Clayの顧客のうち30%が日常的にClaygentを使用し、1日になんと50万件もの調査とアウトリーチ業務を生成しています。その影響は否定できません。1人または2人のチームでこれまで何十人ものエンジニアが必要だった結果を達成できます。

Clayは、「Claygencies」すなわち「Clayのエージェンシー」として知られるユーザーのエコシステム全体が同社の製品の周りに出現する様子を目の当たりにしています。元SDRによって立ち上げられることの多いこれらの顧客は、Clayを使用して総合的なGTMエージェンシーを作り、データのエンリッチメント（充実化）、ライフサイクルキャンペーン、検索エンジン最適化（SEO）などのサービスをすべてClayのプラットフォームから提供できることを見出しています。Clayを使用すれば、従来エージェンシー総出で処理していた作業をたった1人または2人のチームで行うことができるようになり、生産性と人間の達成能力が大幅に向上します。

今後Clayは、地元のフィットネスジムや医師、看護士の検索など、特定の垂直市場向けに自社のAIエージェントを微調整する予定です。同社はClaygentに「先月エンジニアを10人採用したすべての企業を検索する」など複雑なリクエストを処理してほしいと考えています。さらにClayは、顧客がウェブサイトを訪問した場合に検知する、パーソナライズされたアウトリーチメッセージを生成する、潜在的な商機についてリアルタイムでセールス部門にアラートを送信するなど、Claygentをより主体的にするため、シグナルとトリガを使用する方法を探っています。