AI 音声エージェントは、企業が顧客と通信するための主流の手段となりつつありますが、その信頼性の問題がますます顕著になってきています。従来のテスト方法は非効率的でコストが高く、増大する需要に応えることができません。この目的を達成するために、Hamming.ai が誕生しました。Hamming.ai は、AI 音声エージェントの信頼性とセキュリティを確保するための自動テストおよび管理ソリューションを提供することに取り組んでいます。
会話型 AI テクノロジーの急速な発展に伴い、AI 音声エージェントが電話通信を徐々に引き継ぎつつあります。しかし、これらの AI 音声エージェントの信頼性をどのように確保するかが、業界が直面する大きな課題となっています。最近、AI音声エージェントの信頼性に焦点を当てたプラットフォームHamming.aiは、Y Combinator、AI Grant、複数のエンジェル投資家などの機関の参加を得て、Mischief主導による380万米ドルのシードラウンドの完了を発表した。 。
Hamming.ai の登場は、まさに AI 音声エージェントのテストと管理における現在の問題点を解決することです。毎日何十億件もの電話がかかってくると考えられており、AIの進歩により、最終的にはほとんどの電話がAIによって処理されるようになるでしょう。ただし、モデルプロバイダーに対する小さな合図や変更でも、AI 音声エージェントの応答に劇的な変化を引き起こす可能性があります。現在、エンジニアは AI 音声エージェントの手動テストに毎日多くの時間を費やしていますが、これは非効率であるだけでなく、十分に包括的ではないことがよくあります。 AI 音声エージェントが稼働した後でも、運用チームは依然として数千件の通話を聞き、手動テストで見逃したエッジケースを見つける必要があります。これらの問題により、AI 音声システムのセットアップに費用がかかるだけでなく、不十分なテスト インフラストラクチャによる責任問題や悪評につながる可能性もあります。
Hamming.ai は、AI 音声エージェントのテスト、監視、管理を自動化することで、これらの問題を効果的に解決します。同社は自社開発した AI 音声エージェントを導入しました。これは本物の人間のように見え、同時に数千件の通話を発信して、顧客の AI 音声エージェントをテストできました。さらに、Hamming.ai は、LLM プロンプト管理ソリューション、自動化された AI 音声エージェントのレッドチーム テスト (脆弱性の検出に使用)、AI 音声エージェントとのユーザーのやり取りを追跡し、懸念事項のニーズにフラグを立てるための通話分析ソリューションも B2B チームに提供します。 Hamming.ai の手法は手動テストに比べて 20 倍速く、10 分の 1 の費用がかからないと言われています。同社は、さらなる製品開発と改良を通じて、これらの利点を引き続き強化する予定です。
Hamming.ai の共同創設者兼 CEO の Sumanyu Sharma 氏と共同創設者兼 CTO の Marius Buleandra 氏は、Founders Fund の支援を受けているパーソナル セキュリティ ネットワーキング会社 Citizen で会いました。彼らは全員、シチズンで信頼とセキュリティのインフラストラクチャを構築した豊富な経験を持っています。 Sharma は Citizen のデータ責任者を務め、同社のユーザー ベースを 3 倍に増やすことに貢献しました。それ以前は、テスラで AI を活用した販売プロジェクトを担当し、年間収益を数億ドルにまで押し上げました。 Buleandra は、Anduril、Square、Microsoft などの企業でデータ インフラストラクチャ、AI、複雑なシステム エンジニアリングにおいて豊富な経験を蓄積してきました。彼は、後に Reddit に買収された機械学習の可観測性とインフラストラクチャのスタートアップ Spell の創設エンジニアでもありました。
Mischief の共同創設者兼ゼネラルパートナーである Lauren Farleigh 氏は次のように述べています。「会話型 AI は急速に進化していますが、ほとんどのテストおよび管理ツールは開発者のニーズにまだ追いついていず、Hamming.ai はこれを確実にする上で重要な役割を果たします。」 AI が企業と顧客間のやり取りを再構築する中で、テクノロジーは安全であることが開発の基礎となります。」
Hamming.ai は、2024 年がプロトタイプの年なら、2025 年は信頼性の年になると考えています。医療、法律、保険、不動産などの業界はすべて、企業が顧客とやり取りし、情報を共有する方法を管理するコンプライアンス フレームワークの対象となります。これらの規制が AI の現実に適応するにつれて、自動テストは長期的で信頼を重視したあらゆる AI 戦略の基礎となるでしょう。
Hamming.ai の資金調達の成功は、AI 音声エージェントの信頼性テストおよび管理市場がますます注目を集めていることを示しています。その自動化ソリューションは、AI 音声エージェントの効率を大幅に向上させ、コストを削減し、セキュリティを向上させ、業界の発展に新たな活力を注入することが期待されています。