AIによる大変革の時代が到来しました。誰もが、AIを活用してビジネスをいち早く再定義しようと模索しています。その理由は明白です。前回の大変革であるデジタルトランスフォーメーションは、新たな数十億ドル規模の企業を生み出す一方で、既存企業を完全に淘汰しました。 

しかし、「最初」であることと「成功」することは別物です。AIトランスフォーメーションへの早期参入は、成功を保証するものではなく、企業はそれを今まさに実感しています。MITの調査結果の見出しはご存知の方も多いでしょう——生成AIのパイロットプロジェクトの95%がROIの創出に失敗しているというものです。 

Pendoは12年間、世界中のソフトウェア体験の向上に取り組んできました。すべてが新しい時代であっても、見慣れた課題が繰り返されています。 

AIシステムはデータドリブンなアプローチなしに構築されています。変更管理が対処されていないため、導入が進みません。実際のユーザーの声は無視されています。ローンチ時に不十分なAIソリューションを改善するための地道な取り組みも行われていません——これらはソフトウェアリーダーが数十年にわたって直面してきた課題と同じです。 

AIが期待に応えられない理由は数多くありますが、AIそのものを責めるべきではありません。真の問題は、企業がユーザーの成功を測定・拡大するためのシステムを構築していないことにあります。適切なシステムとは、インテリジェントであり、構築・導入するAIを確実に成功させ、真のビジネスインパクトをもたらすよう設計されたものです。 

そのシステムが、今四半期のプロダクトリリースの中核をなしています。詳しく見ていきましょう。 

ユーザーに愛されるエージェントをローンチするためのシステム

現在、多くの企業がエージェントをローンチしていますが、成功しているケースはわずかです。主な課題は2つあります。 

1. エージェント戦略にインプットがない 

目標は単に新しいエージェントをローンチすることではなく、人々の行動を変えることであるべきです。ユーザーがより良い成果をより速く達成できるよう支援すること。従業員がタスクを遂行する方法を改善し、顧客の生産性向上を助けること。そのためには、ユーザーがどこで詰まるか、既存のワークフローがどのようなものか、最も重要なユースケースが何かを把握する必要があります。これらの答えがなければ、エージェント戦略に必要な適切なインプットが欠如しています。 

私たちは、お客様がPendo Analyticsを新しい方法で活用しているのを目にしています。エージェント体験をどこに組み込むかについて重大な意思決定を行う前に、顧客の行動をマッピングしているのです。 

2. 企業はデプロイしたエージェントを改善できない

ソフトウェアはリリース初日から完璧ではありませんし、エージェントも同様です。人々がエージェントをどのように活用しているかを理解し、どこで詰まるかを把握し、複雑なワークフロー全体にわたるエージェントと従来のソフトウェア利用の関係を監視する必要があります。Pendoは12年間、10億人のエンドユーザーがソフトウェアで成功できるよう支援してきた中で、一つのことを明確に学びました。利用状況とデータへの可視性がなければ、すべては推測に過ぎません。 

Agent Analyticsにより、チームはAIエージェントの主要なパフォーマンス指標と導入トレンドをついに把握できるようになります。単にボタンをクリックした人を追跡するだけでなく、その後に何が起きたかまで把握できます。ユーザーは価値を得ているか？タスクの途中で離脱しているか？特定のプロンプトが機能していないか？

うまくいかないときも、もう推測に頼る必要はありません。エージェントモードでは、「どこで導入が落ち込んでいるのか？」といった質問をAIに投げかけ、平易な言葉で即座に回答を得ることができます。シンプルなプロンプトからアプリ内オンボーディングフローを生成することも可能で、AIガイド作成の力を借りてユーザーを混乱から行動へと導きます。

AIで生産性を向上させるシステム

AIは従来の業務リズムを一変させました。ユーザーからのリクエストはより速く届き、変化もより速く起きています。チームがいまだにSaaSのスピード（手動分析、ダッシュボードの構築、埋もれた指標）で動いているなら、この流れについていくことはできません。 

あらゆるソフトウェア体験がこの方向へ進んでいます。しかし、お客様を成功に導くために、Pendoはこの流れの遥か先を行かなければなりません。私たちはAIやエージェントを部分的に追加するのではなく、Pendoの使い方そのものを再定義したいと考えています――エージェントファーストで。パワーユーザーには深いインサイトを届け、気軽に質問したいだけのカジュアルなユーザーには、圧倒されることなく迷わず答えを得られる体験を提供したいと考えています。 

エージェントモードはまさにそれを実現します。その核心にあるのは、Pendoのすべての製品にわたってアクセスし、アクションを実行できる、新しくより強力なエージェントです。会話が楽しく、非常に賢く（そしてさらに賢くなり続け）、機会とリスクを積極的に提示します。 

使用パターンの解読に何時間も費やす代わりに、プロダクトチームは組み込みのデータ分析を活用できます。会話形式のインターフェースまたは事前構築済みテンプレートを通じて指示を入力すると、エージェントがロジックを用いて計画を立て、Model Context Protocol（MCP）を介して適切なPendoデータとツールにアクセスして結果を生成します。その後、結果をさらに改善するための戦略的な質問をフォローアップとして提示します。 

まさに生産性のためのシステムです！

予測的な成果のためにデータを活用するシステム

優れたエージェントは優れたデータセットの上に構築されます。しかし、強力なデータセットは他の方法でも影響を与えることができます。未来を予測することさえ可能です。文字通りの意味で。 

一部のPendoのお客様は、使用データを活用して予測モデルを構築しています。どのアカウントが解約しそうか、またはどのアカウントが追加購入の準備ができているかを予測する強力なシグナルです。これは社内のデータサイエンスチームを通じて実現されました。実行できる企業は素晴らしい成果を上げています。しかし、適切なチームを持っていても、大多数のお客様は実現できることに限界があります。モデルの構築、調整、またはより具体的で詳細なモデルの提供には、膨大な時間とリソースの投資が必要です。 

私たちはすべてのお客様にこの価値を体験していただきたいと考えています。2025年7月、PendoはForwrdを買収しました。その買収は、Pendo Predictと呼ばれるオンデマンドの予測モデル構築機能へと迅速に発展しました。 

Predictを使用すると、PendoデータをもとにすばやくPredictモデルを構築できます。CRMやその他のインテグレーションなど、Pendoデータと統合するデータソースを選択し、Predict内でモデルを構築します。このデータはCRMに送り返され、顧客対応チームが活用できるようになります。 

予測インサイトが行動データやユーザージャーニーと並んで利用できるようになったことで、適切なアクションを即座にトリガーできます。サポートのフォローアップのルーティング、ターゲットを絞ったレスキューガイドの起動、またはより深いモデリングのためにSnowflakeへシグナルを同期するなど、さまざまな用途に対応します。

AIエージェント自体がチャーンにどのように貢献しているかも確認できます。効果のないプロンプト、わかりにくいフロー、またはエンゲージメントの完全な欠如によるものかどうかも含めて。これは単なるチャーン検出ではありません。製品体験に直接組み込まれた、チャーンへの介入と自動化です。

システムを構築し、AIで成功する 

今後数年間は重要な時期になるでしょう。構築方法や働き方を再定義し、より速く適応できる企業が勝利を収めます。多大な努力が必要ですが、成功のための最良のシステムを構築した企業は、その可能性を高めることができます。エージェントを展開し、製品ライフサイクルを再定義し、プロセスにさらなるAIを活用する中で、そのシステムの構築と支援ができることを楽しみにしています。 

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