Rox は OpenAI に全力投球します

Rox⁠（新しいウィンドウで開く） 社は、営業チームが収益を管理・拡大する方法を再構築しています。同社のプラットフォームは、断片的なデータを統一された記録システムに統合し、OpenAI を搭載した常時稼働の AI エージェントを通じて洞察を提供します。

Rox 社を支えるチームは、AI とデータ統合の深い専門知識を備えています。Rox 社の共同創業者であり AI 主任を務める Avanika Narayan 氏は、LLM をデータラングリングやワークフロー自動化のようなエンタープライズタスクに適用する博士号研究を活かし、 

次のように話します。「私たちは、収益担当チームにおいて人同士がに関わり合う豊かなエコシステムを目にしていますが、根拠となるデータが必要であることに気づきました。」その結果として生まれたのが、記録システム、ワークフローシステム、AI アシスタンスによる3層のビジョンで、OpenAI の API を使って実現することになりました。

Rox 社にとって、2024年の立ち上げは単なるタイミングではなく、機会でした。従量制の収益モデルの台頭と AI を活用した営業業務への移行により、多くの収益チームのシステムに不足があることが明らかになりました。 

OpenAI の API は、データクリーニングから長いワークフロー、市場進出戦略（GTM）のための繊細な営業アウトリーチまで、全てを処理する柔軟性を Rox 社に提供しました。Rox 社創設 AI エンジニアの一人である Amol Singh 氏は話します。「OpenAI の API により、当社は斬新なものを創り出し、GTM のワークフローに創造性を注ぎ込むことができました。」

このプラットフォームの設計は、3層から成り立っています。

• データ層：Rox 社は、GPT‑4o mini のような小さなモデルを使用して、さまざまなウェアハウスからの断片的なデータを統合し、構造化して簡単に検索できるようにします。
• インテリジェンス層：中層のモデルは複雑なリーズニングを行い、行動に優先順位をつけ、営業担当者と協力して彼らのタスクを補助します。
• インタラクション層：GPT‑4o や OpenAI の Realtime API のような高度なモデルがメールを生成し、LinkedIn のアウトリーチを管理し、音声対応の会議概要を準備します。

その中核となるのが、各顧客に割り当てられた常時稼働の AI エージェント隊「Rox Agent Swarm」です。 

担当者がオフラインの間は、エージェントがアカウントを監視します。営業時間中は、反復的なタスクを処理し、実用的な洞察を提示することで、担当者の生産性を50%向上させます。

Rox 社の立ち上げまでの道のりは、初期の実験と顧客からのフィードバックによって形作られました。当初、チームはオープンエンドのチャットインターフェイスを検討したものの、売り手のニーズに合致しないことが分かりました。Rox 社の創設 AI エンジニアの一人である Alex Derhacobian 氏は、それに代わり「売り手は、より創造的でユニークなアウトプットのある、特定のワークフローに合わせたソリューションを必要としていた」と言います。

チームは、各エージェントが担当者の特定のアカウントとワークフローに適応する、エンドツーエンドの構成可能なプラットフォームに軸足を移しました。 

このアプローチは、Ramp 社、Couchbase 社、Confluent 社といった企業とのパートナーシップから生まれたもので、そのベストプラクティスを Rox 社のプラットフォームに組み込むことで、業績上位の売り手の専門知識を、チームを横断して展開することもできます。

チームは、毎日アップデートを送るという反復的なアプローチが開発を加速させたと評価しています。Singh 氏は言います。「従来であれば、複数のデータエンジニアと丸ごとのチームが必要でした。OpenAI のモデルと構築の簡単さから、2人の手でできました。」

Rox 社を使用している営業チームは、大幅な改善を報告しています。

• 毎週8時間以上の節約：担当者は、これまで管理業務に費やしていた時間を浮かせ、より価値の高いクライアントとのやり取りに集中できるようになっています。
• 顧客エンゲージメントが35%増加：エージェントは、担当者が重要な顧客の変化に反応し、重要な瞬間に対応できるよう支援します。
• 営業パイプラインの ROI を2倍に：ベータ版のクライアントは、営業が承諾したパイプラインが2倍に増加し、多くがチーム全体で Rox 社の使用を拡大し、プラットフォームで管理する顧客の数を増やしました。

Rox 社は、エンタープライズクライアントの間で急速に注目を集め、7ヶ月で顧客数が0から25にまで成長しました。

OpenAI のモデルは、Rox 社のアプローチの中核を成し、タスク全体にわたって柔軟な AI ソリューションを実現します。OpenAI には「さまざまな機能と料金のモデルで選択できる完全なライブラリがあります」と Narayan 氏は言います。

この柔軟性により、Rox 社は複雑なリーズニングタスクのためにより高度なモデルを確保しながら、データ処理のために費用対効果の高いモデルを配備できます。

Rox 社の共同創業者は、AI ベースの効果的なソリューションを構築するための3つの教訓を共有しました。

1. 強力なデータレイヤーから始める：「最も重要なことは、データレイヤーを適切に構成し、コンテキスト管理の問題を解決することです」と Derhacobian 氏は言います。半構造化および非構造化データのインデックスを作成することで、実用的な洞察が得られます。
2. 応用 AI に集中：Rox 社は独自のモデルを構築するのではなく、OpenAI と協力することを選びました。Rox 社の共同創業者であり CEO の Ishan Mukherjee 氏は言います。「私たちは基本モデルを研究したり作ったりすることを目指してはいません。OpenAI と協力して優れたアプリケーションを実現しています。」
3. 素早く反復する：現代の応用 AI でペースが加速します。Rox 社の創業 AI エンジニアの一人である Damon Lin 氏は、「私たちは毎日のように出荷しています」と言い、その成功は継続的な反復によるものとしています。

Rox 社が思い描く未来は、顧客と効果的に関わるために必要な洞察とサポートを完全に備えたプラットフォームにて収益チームが業務を始め、締めくくる毎日です。 

チームは、Rox 社のマルチモーダルな能力と長期的なタスク支援を拡大する計画です。OpenAI の Realtime API を搭載した音声対応の新機能は、既に詳細かつリアルタイムの概要でミーティングの準備をする売り手を助けています。 

OpenAI の力で、Rox 社は GTM の収益ポテンシャルを最大化する人間主導の営業機能を実現し続けています。