インタビューエージェントが会話を実施します。お客様がコホートを設定します。

ステージ 01 はコーパスの埋め方です。私たちの AI 会話エージェントは、捕捉したい知識を持つ人々に対して構造化された 15 分から 45 分のインタビューを実施します: 上級幹部、ブランドオペレーター、店舗マネージャー、フランチャイジー、アドバイザー、顧客。各会話はブラウザ経由の音声、またはブラウザが利用できない場合は通常の携帯電話通話で行われます。単位コストはエンドツーエンドで豊富化された会話 1 件あたり 3 セントです。

このページはそのステージのプロダクトビューです: コホートの開始方法、誰がインタビューを受けるか、オペレーターコンソールに表示される内容、エージェントが通話を終えたときにコーパスに届くもの。エージェントが従うインタビュープロトコル（アンカーゲート式プロービング、中立性の徹底、ラッププロトコル）は 方法論 で文書化されています。すべての通話でエージェントを監査する品質管理は 信頼とセキュリティ で文書化されています。

オペレーターコンソールからコホートを定義します: ステークホルダーティア（典型的な 4 ティア形状はティア 1 経営陣、ティア 2 ブランドオペレーター、ティア 3 フロントライン、ティア 4 顧客をカバーします）、地理的範囲、ロールフィルター、ケイデンス。プラットフォームが採用アウトリーチ、カレンダー調整、同意フローを処理します。従業員と顧客は会話が始まる前に同意の文言を見ます。採用ファネルはすべてのステップでコンソールから確認できます。

Pulse ティアのデプロイメントでは、1 市場で約 250 件の会話が目標です。Macro ティアでは、1 地域で約 1,000 件。大規模なビューティーリテールネットワークでは、毎週更新で 35 市場で 50,000 件。プラットフォームは同じアーキテクチャで 3 つのすべてのスケールを処理します。Cloud Harness は最小デプロイメント時から最大のケースに対応して出荷されます。

エージェントはすべてのインタビューを回答者のドメインにおける具体的な最近の出来事から始めます: 「在庫していない商品を顧客に求められた最後の状況を教えてください。」エージェントはアンカーがロックされるまで次のテーマに進みません。抽象的な質問は抽象的な回答を生み、抽象的な回答はエンリッチメントにならないからです。中立性はすべての発言に対して配信前にチェックされます。ラップは固定の終了シーケンスに従います（結晶化、残余、別れ）。最後の 2 分が会話の最も忠実なコンテンツを持つことになります。完全なプロトコルは 方法論ページ にあります。

隣接するキャプチャ方法との機械的な比較は明確です。人間の定性調査員は完全コスト込みで 1 インタビューあたり 400 ドルから 1,200 ドルかかり、すべてのインタビュアーはドリフトします。調査は回答あたり数セントで実施できますが、すべての回答にリッカートの天井を設けます。エージェントは豊富化された会話 1 件あたり 3 セントで動作し、1 件目の会話と 10,000 件目の会話で同じプロトコルを実行します。AI インタビューエージェントが登場するまで、コスト対忠実性曲線の中央は存在しませんでした。

エージェントが実施するすべての会話は、独立した監査エージェントによって 6 つのプロトコル KPI（コンテキスト配信、プロフィールカバレッジ、ブランド認知カバレッジ、再質問なし、中立性、丁寧なクローズ）に対して監査されます。実行が低品質の会話はその複合品質スコアでインテリジェンスが割り引かれます。監査の完全な説明は インタビュアー品質監査 にあります。

元の音声は ElevenLabs との非保持契約のもとで入力されます。テナント内では、インメモリワーカーが名前、個人識別子、リダクションリスト上のすべてのフレーズを除去します。リダクションリストはコンソールで編集できます: 競合他社の名前、社内プロジェクトコード、または文字起こしに絶対に現れてはならないものを追加します。クリーンアップされた文字起こしは ElevenLabs を通じて合成音声として返されます。元の音声は私たちが運用するどのシステムにもディスクに書き込まれず、ElevenLabs は契約のもとでそれを廃棄します。

コーパスに届くのはクリーンアップされた文字起こしと合成音声の音声です。音声による再識別には録音の存在が必要です。それは存在しません。連鎖の完全な説明は 合成音声置換 にあります。

典型的なリテールコホートは同じブランドの 4 つのティアにエージェントを走らせます。ティア 1（経営陣）は上級幹部で、会社が自らに語る戦略的ナラティブを提供します。ティア 2（ブランドオペレーター）はマーケティング、コミュニケーション、マーチャンダイジング、デザインで、ブランドを実行する人々です。ティア 3（フロントライン）はブランドが市場に浸透するのを見る店舗マネージャーとフランチャイジーです。ティア 4（顧客）はブランドが実際に機能するかどうかを決める外部の買い物客です。

同じブランド認知の質問がキャリブレーションされた表現で 4 つのティア全員に当たります。コーパスはその後、異なるセグメントベクトルを持つ 4 つのファクトとして 4 つの回答を比較できます。「ブランドはバリューファッションの目的地だ」は今日のティア 4 では真実かもしれませんが、今日のティア 2 では異論があり、2023 年のティア 1 では真実でした。ティア間のこの構造的な不一致こそが、レイヤーが浮かび上がらせるために構築された種類の発見であり、1 つのティアしか尋ねない調査には見えません。

オペレーターコンソールはコホート充填率、各ステージの採用ファネル、現在進行中の会話、監査エージェントの会話ごとの品質スコア、実行中のコストを表示します。事前エンリッチメントゲートに失敗した会話（60 秒未満、6 回未満のやり取り、低シグナル）はゲート理由とともにフラグ付けされ、集計から除外されます。コンソールで確認できます。インテリジェンスレコードは監査トレイルに保存され、削除されることはありません。

コンソールから任意の合成音声録音を聴くことができ（元の録音は存在しません）、クリーンアップされた文字起こしとエンリッチメントパイプラインが抽出した 10 の型付きディメンションを並べて読むことができます。すべてのディメンションのすべての引用はそのチャンク識別子にリンクしています。すべてのエンリッチメント呼び出しは監査トレイルの行にリンクしています。何か間違っているように見えるものを発見したとき、ダッシュボードセルからそれを生成した LLM 呼び出しへのパスは 2 クリックです。