テクノロジー・アーキテクチャー
BrainfishのアンビエントAIエージェントは、レイヤーを重ねた視覚理解フレームワークを採用しています。最下層ではピクセルレベルのDOM解析を通じてインターフェース要素の関係を把握し、中間層では行動パターン認識を適用してユーザーの意図の予測モデルを構築し、最上層では製品のビジネスロジックと連動して意思決定ツリーを生成します。このアーキテクチャは、87%の操作ブロックポイントを正確に特定することができます。
操作メカニズム
ユーザがあるインターフェイスに平均時間以上滞在すると、システムは即座に3段階の対応を開始する：①履歴の類似シナリオの解を比較する、②現在の操作経路の逸脱を検出する、③インターフェイスマーカーとステップバイステップの指示を含む埋め込みプロンプトを動的に生成する。この機能により、ユーザの学習曲線が 40% 短縮されることが測定により示されている。
独自の利点
従来の画面録画分析ツールと比較すると、技術的なブレークスルーはリアルタイム処理能力にあります。500以上の同時セッションの同時監視をサポートし、レイテンシは300ms以内に制御され、精度はログベースの分析手法の3倍です。あるeコマース・プラットフォームがこのツールにアクセスした後、ヘルプリクエストの量は72%減少した。
進化の方向
このシステムは、将来的にはビジュアル・マーカーによってユーザーの操作を直接ガイドする拡張現実（AR）技術を統合し、Jiraなどの開発ツールとの深い統合を実現することで、頻度の高いユーザーの混乱点を自動的に製品の最適化要件に変換する。
この答えは記事から得たものである。Brainfish: オンラインカスタマーサービスのための自己生成ヘルプ・ドキュメントについて
