Lorikeet

何であるか

Lorikeet は、結果を伴うサポート業務のために作られた AI カスタマーコンシェルジュです。保険金請求の提出、カードの再発行、処方の実行、返金処理といった仕事が対象で、ヘルプセンターの記事から回答を返すことが目的ではありません。エージェントはチャット、メール、SMS、音声、WhatsApp で稼働し、複数ステップのワークフローを記録システムに対して実行し、自力で完了できないものはエスカレーションし、実行した各ステップをログに残します。Sydney で Steve Hind (CEO) と Jamie Hall (CTO) が創業し、2024 年 10 月に一般提供を開始、2025 年 8 月には QED Investors がリードする $35M のシリーズ A を実施しました。Blackbird、Square Peg、Skip Capital、Airtree、Operator Partners も参加し、累計調達額は $50M を超えています。公表されている顧客リストは fintech と healthtech に寄っており、Airwallex、Flex、Step、Breeze、Eucalyptus、Magic Eden、Linktree が並びます。

提供されるエージェントは 2 つです。Concierge エージェントはチャネルをまたいで持続する記憶を使って顧客との会話を担当するため、チャットで始めた顧客が電話で説明をやり直す必要はありません。2026 年 1 月に追加された Coach は、CSAT アンケートで戻ってくる 2-5% ではなく、すべてのチケットについて品質を採点し、根本原因分析を行います。ワークフローは自然言語で記述し、金銭を動かすステップやレコードに書き込むステップには決定論的なガードレールをかけます。

CX・サポートスタックに登場する理由

• 解決単位の価格を公開している。 料金が載った 2 つのプランがあります。この領域では Decagon、Sierra、Ada のいずれも、数字を知るには営業との商談が必要です。商談を受ける前に請求額を試算できます。
• アクションの実行が製品そのもので、追加モジュールではない。 ディフレクション優先のエージェントに対する主張は、最もコストのかかるチケットは記事では終わらせられないものだ、という点にあります。Lorikeet のワークフローは、スコープを絞った読み取りまたは書き込み権限で Stripe、Shopify、Twilio、社内 API を呼び出します。モックツールが用意されているので、本番データに触れられる状態になる前にワークフローをテストできます。
• 課金メーターはエスカレーションを除外する。 課金はチケットが正常に解決されたときに発生するため、エージェントが人間に引き継いだ会話には課金されません。これは失敗も成功と同じ単価で課金する Ada の会話単位モデルとは逆です。
• 公式の MCP サーバーがある。 docs.lorikeetcx.ai/mcp/mcp-server にドキュメントがあり、Claude、Claude Code、ChatGPT をアカウントに接続できます。チケットのワークフロー実行をたどって根本原因を特定する、自然言語でワークフローを書く、ツール設定を検証する、模擬的な顧客シナリオを走らせる、といった操作が可能です。すでに Claude Code で作業している ops チームは、ベンダーのコンソールをクリックして回る代わりに、そこでエージェント挙動の回帰テストを行えます。
• すでに運用しているヘルプデスクの上に乗る。 チケッティング側は Zendesk (Messaging を含む)、Intercom、Salesforce、Front、HubSpot、Help Scout。ナレッジは Confluence、Guru、Notion、Google Docs。電話は Genesys Cloud に対応し、Amazon Connect、Dialpad、Five9、Vonage、AirCall は転送で接続します。Lorikeet Chat と組み込み用 SDK により、ヘルプデスクなしでの導入もカバーします。

価格の実態

公開されている点が、このカテゴリでは異例です。

• Start — 年一括で $1,500/月 ($18,000/年、18,000 クレジット)。チャット・メール・SMS の解決は 0.95 クレジット、音声は 3 分までの通話で 1.50、ルーティングと分析タグ付けは 1 チケットあたり 0.30、自動 QA は 1 チケットあたり 0.30 を消費します。
• Scale — 年一括で $4,000/月 ($48,000/年、48,000 クレジット)。チャット・メール・SMS が 0.80、音声が 1.20、ルーティングとタグ付けが 0.25、自動 QA が 0.25。
• Enterprise — 料率と枠はカスタムです。

公開されているどちらのプランにも、シート課金、導入費用、プラットフォーム費用はありません。クレジット枠はドルと 1 対 1 で建てられており、$18,000 で 18,000 クレジットです。したがって Start のチャット解決は $0.95、Scale では $0.80 になります。量に換算すると、タグ付けや QA に何も使わない場合、Start は年間およそ 18,900 件のチャット解決、月あたり約 1,580 件をカバーし、Scale は 60,000 件、月あたり約 5,000 件をカバーします。

これは Intercom Fin の outcome あたり $0.99 を下回り、コミット量での Zendesk の自動解決あたり $1.50 をかなり下回ります。トレードオフは下限額です。Fin は初期費用もプラットフォーム費用も取らず、代わりに小さな月間 outcome 最低数を課すため、低量域では単価がどうであれ Fin の方が安く済みます。エンタープライズ側の比較では差は逆向きになります。Decagon の年間プラットフォーム費用は約 $50,000 と報じられており、これは利用量の前に発生します。Sierra の outcome 契約は年間 $150K-$350K 以上です。

最適な対象

fintech、healthtech、保険の企業で、tier 1 の対応量が複数ステップかつ結果を伴う — 保険金請求、本人確認、カードや口座の操作、処方フロー — サポートおよび CX ops のリーダーであり、記事に誘導するのではなく、スコープを絞った権限でエージェントに記録システムへ書き込ませる必要がある場合です。とくに月間 1,500-5,000 件の解決という帯域で正しい選択になります。この帯域では、公開料率が営業主導のエンタープライズ契約の提示額を上回り、$18,000 の下限もまだ支払える水準です。

見送るべきケースは 3 つあります。チケットの構成がヘルプセンターの Q&A である場合は、ディフレクション優先のツールが同じ結果をより安く出します。月間解決量が数百件台の場合は、年間下限のない Fin の outcome 課金が計算上勝ちます。調達部門が Fortune 500 のリファレンスリストと 4 桁の従業員数を契約の後ろに求める場合も、対象外です。

代替候補との比較

既存勢力は、すでに支払っているヘルプデスクです。Intercom Fin と Zendesk AI は導入ベースを持ち、新しいベンダーを立ち上げる必要がありません。チケットの多くが回答で片づき、既存デスクに付属する AI が基準を満たすなら、そちらを選んでください。最も成長の速い新規参入は Sierra です。2026 年 5 月に $950M を調達し評価額は $15.8B、Fortune 50 の 40% 超を顧客だと主張しています。調達部門がカテゴリ最大手を望み、そのために 6 桁の outcome 契約を用意できるなら Sierra が勝ちます。Decagon はエンタープライズ量でのアクション実行という点で最も近い競合で、2026 年 1 月に評価額 $4.5B で $250M のシリーズ D を実施しました。月間およそ 10,000 件の解決を超えるなら、交渉したエンタープライズ料率が公開プランを上回るので Decagon、それ未満なら、公開料率とプラットフォーム費用なしが $50,000 の入り口を上回るので Lorikeet です。エージェントの成績と請求額を完全に切り離したいなら Ada が選択肢になります。

どれも合わない場合、誠実な代替案は、複雑なキューには人間を残し、安価なディフレクション層を FAQ の層だけに走らせることです。まだ整理できていない結果を伴うワークフローのためにエージェントを買っても、得られるのは短くなったエスカレーション経路であって、解決したチケットではありません。

注意点

• QA とタグ付けは解決と同じクレジットプールから引かれる。 Start の料率では、自動 QA が 1 チケットあたり 0.30、解決が 1 件あたり 0.95 です。つまりエージェントの解決率がチケット全体の約 3 分の 1 を下回るなら、全トラフィックに QA をかけると解決そのものより高くつきます。ガード: プランを選ぶ前に、(チケット数 × 解決率 × 0.95) + (チケット数 × 0.30 タグ付け) + (チケット数 × 0.30 QA) として、前四半期の実量でクレジットを試算してください。あわせて超過料率と更新時の未使用クレジットの扱いを書面で取得します。価格ページはどちらも公開していません。
• 「正常に解決」はウェブページ上の一文であり、定義された SLA ではない。 対応に不満のあるチケットには支払わなくてよいという約束はこのモデルの商業的な核ですが、公開されている形では異議申立ての期間も、調停の仕組みも、明示された基準もありません。ガード: 定義、期間、クレジット付与の仕組みを発注書に入れ、初週から自社側で解決率と再オープン率を計測してください。見解が食い違ったとき、ベンダーのダッシュボードではなく自社データで決着させるためです。
• 公開されている 2 つのプランは年契約のみで、トライアルやパイロットの条件は記載がない。 ガード: 1 つのチャネルと量の多い上位 3 つのインテントに絞った有償パイロットを、年契約の開始前に発動する解決率ベースの離脱条件付きで交渉してください。あわせて MCP サーバーのシミュレーション経路を使い、書き込み権限を与える前に実際の過去チケットをワークフローに流して確認します。
• Sydney 拠点、調達額は約 $50M で、同じカテゴリの競合が今年 $950M を調達している。 規制対象のワークフローを複数年にわたって預ける判断では、ベンダーの規模は調達上の論点であり、見栄えの問題ではありません。ガード: trust center のバッジを受け入れるのではなく、契約前に現行の SOC 2 レポートを、PHI が範囲に入る場合は署名済みの BAA を要求してください。あわせてデータ所在地の条項と、ワークフロー定義および会話ログのエクスポート経路を契約自体に盛り込みます。