AIエージェントを世に出すときに怖いのは、社内のデモではうまく動いたのに、実際の顧客との会話では崩れてしまうことです。ClientCodedは、この「本番で初めて分かる失敗」を先回りして見つけるためのテスト・監視プラットフォームです。いろいろな性格の顧客役（ペルソナ）がエージェントに会話を仕掛け、10の評価軸で応答を採点して合否を判定します。さらに、本番運用中の会話もリアルタイムで採点し、品質が落ちたときにはSlackへ通知します。開発中のテストと、リリース後の見張りを同じ基準でつなげられる点が特徴です。
主な特徴
- 敵対的テスト: さまざまな性格の合成された顧客役が、値引き交渉や反論といった厳しい会話パターンでエージェントに揺さぶりをかけます。応答は10の評価軸でスコアリングされ、合否が判定されます
- 本番監視: 実際に運用中の会話をリアルタイムで採点します。スコアが下がったときはSlackにアラートが飛ぶため、ユーザーからのクレームより先に異常へ気づけます
- 疑似データ環境: Salesforce・Jira・Stripeなど35以上のプラットフォームを模したデータ環境と、200件の敵対的クエリを用意しています。データを参照して答えるタイプのエージェントを、正解データと突き合わせて検証できます
- リグレッション検知: プロンプトやモデルの変更を検知して自動で再テストし、スコアの低下を知らせます。「改善したつもりが別のケースを壊していた」という事故を拾えます
- SDK不要の導入: 1本のWebhookエンドポイントに会話ログをPOSTするだけで監視を始められます。詳細なトレースが必要なときだけ、あとからPython SDKを追加する構成です
- 業界別の採点基準: ヘルスケア・金融・法務といった規制の厳しい領域向けに、業界別のスコアリング基準が用意されています
料金
| プラン | 月額料金 | 主な内容 |
|---|---|---|
| Starter | $49 | 1エージェント・1ユーザー。本番監視は月10,000メッセージ採点、テスト環境1種、敵対的テストは月1回（200クエリ）。Slackアラート、Webhook導入、スコア履歴 |
| Team | $599 | 5エージェント・5ユーザー。月60回のフルテスト、月20回のオンデマンド深掘り分析、月5,000件の本番会話監視、変更検知は月30トリガー。毎日の定時監視、カスタムペルソナ・成功基準 |
| Enterprise | 要問い合わせ | エージェント数無制限、テスト量はカスタム。CI/CDスモークテスト、社内エージェント向け合成テスト環境、カスタム採点基準、業界別ベンチマーク、専任オンボーディング、月次QAレビュー |
料金は2026年9月時点の情報です。最新の料金は公式サイトをご確認ください。
メリット・デメリット
✅ メリット
- 想定していなかった会話パターンでの失敗を、顧客に見られる前に自分たちで見つけられます
- Webhookを1本つなぐだけで監視を始められるため、リリース直前でも導入の判断がしやすいです
- SQLによる正解照合と決定的なルールで採点するため、「AIがAIを曖昧に採点する」ことへの不信感を持たずに済みます
- 疑似データ環境があるので、本物の顧客データを外部に渡さずにデータ参照型エージェントを試せます
- スコアの推移が残るため、プロンプト改善が本当に効いたのかを感覚ではなく数字で説明できます
⚠️ デメリット
- 公式サイト以外での第三者レビューや導入事例が乏しく、実績を外から検証しづらい状況です
- 確認できる範囲では運営体制の情報が限られており、サポートの手厚さは事前に読みにくいです
- プラン間の細かな機能差は、料金ページのFAQ以外にまとまった比較表がなく、問い合わせが前提になります
- 現時点で公式のMCP対応や公開GitHubリポジトリは確認できず、自前で中身を検証する余地は限られます
- 連携はREST/Webhookが前提で、それ以外の接続方法は限定的です
類似サービスとの比較
| サービス名 | ClientCodedとの違い |
|---|---|
| LangSmith | 本番の挙動を追跡・可視化する観測ツールで、失敗が起きた後の原因調査に強みがあります |
| Arize | LLMアプリの本番監視・観測に強いプラットフォームで、事前の敵対的テスト生成は主眼ではありません |
| Patronus AI | ハルシネーション検知・安全性評価に特化した、エンタープライズ向けの評価基盤です |
| Maxim AI | 実験・評価・シミュレーション・観測を一気通貫でカバーする、対象範囲の広いプラットフォームです |
ClientCodedは「出す前に敵対的な会話で壊してみる」ことと「出した後もスコアで見張る」ことを1つにまとめている点が、観測寄りのツールとの違いになります。
こんな人におすすめ
- カスタマーサポートボットやAI SDRを本番投入する前に、価格交渉や反論といった厳しい会話で崩れないか確かめたいチーム
- CRMやチケット管理システムに接続したデータ参照型エージェントの回答精度を、正解データと突き合わせて継続的に監視したい開発者
- プロンプトやモデルを頻繁に触るため、リグレッションを本番投入前にSlack通知で把握したいチーム
- ヘルスケア・金融・法務など、規制業界向けの基準でエージェントを評価する必要がある企業
- まずは監視だけ始めて、後からテストの厚みを足していきたい小規模チーム
まとめ
AIエージェントの品質は、一度チューニングして終わりにはできません。プロンプトを少し直すだけで別のケースが壊れますし、その事故は往々にして顧客との会話の中で初めて表に出ます。ClientCodedは、敵対的な会話での事前テストと、本番会話の継続採点を同じスコア基準でつなぐことで、その見えにくい劣化を数字として扱えるようにしています。Starterは月額$49から試せるので、まずは1エージェントの監視から始めて、自社の合否基準をスコアに落とし込めるか確かめるのが現実的な入り方です。一方で、第三者の導入事例や公開情報がまだ少ない段階のサービスでもあるため、本格導入の前に自社のユースケースで小さく検証しておくことをおすすめします。