フリート管理向けソフトウェアの提供企業であるProactionは、Codex、GPT‑Live‑1、およびGPT‑6 Astraを使用して、最新のフリート管理をより速く構築、運用、販売しています。Proactionの成果として、月あたりの削減エンジニアリング工数は40〜60時間、月あたりの削減創業者工数は33時間、売上の増加は60%と示されています。

非エンジニアが作るカスタムデモ

Proactionの共同創業者兼COO（最高執行責任者）であるColin Knudsen氏は非エンジニアです。以前はデモが必要ならエンジニアを巻き込む必要がありましたが、現在はCodexで自分でデモを作っています。

商談の後、Colin氏はCodexにGranolaの録音、見込み客とのメールのやり取り、見込み客が共有したスプレッドシートを参照させます。Codexはその文脈を使い、Proactionの製品と顧客自身のフリートを反映したHTMLデモ環境をカスタマイズします。Colin氏が画面共有を行うと、見込み客は自分たちの働き方に沿って整理された自社の車、トラック、機器を目にします。調整が必要な点を指し示して解決策づくりに協力でき、エンジニアを一切関与させずに一緒に最終的な解決策を作り上げることができます。

Codexを使うことで、Colin氏はカスタマイズした対話型デモを月に4〜6本作成しており、1本あたりの作成時間は30〜45分です。Colin氏によれば、同等のデモをProactionのエンジニアが作ると1本あたり約10時間かかるため、月に約4〜6件のデモを行うProactionでは、エンジニアの作業時間にして毎月40〜60時間が節約されていることになります。Colin氏は、この作業によって40〜60時間のエンジニアリング作業を回避できたと見積もっています。

デモが案件に与えた効果と導入前の課題

Colin氏の見積もりでは、カスタムデモの導入により、初回接触の後にナーチャリング(見込み客の育成)に回らず、ソリューション開発へ進む案件の割合が50%〜60%増加しました。自社データを使ったデモを見込み客に提示することが、先に進む具体的な理由になります。また、見込み客が顧客になった際、Colin氏はカスタマイズしたデモを視覚的な参照資料としてエンジニアに渡します。これにより、何を作るかについての質問や行き来が減ります。

車両のフリートを管理する企業向けにソフトウェアを構築しているProactionでは、フリートごとに運用が異なるため、Proactionのプラットフォームが見込み客の事業にどう合うかを示すことは、販売において欠かせない要素です。Codex導入前、Proactionでは個別対応のデモにエンジニアの時間が必要でしたが、チームにはその余力がありませんでした。創業者は会話とスライド資料で何ができるかを説明するしかありませんでした。対象となる車両は、車やトラックから建設機械まで含みます。

ProactionはCodexを使って顧客ソリューションセンターを構築しました。見込み客はログインして、自社向けに調整されたワークフローを調べ、営業資料を確認できます。これにより顧客は必要なことを説明でき、非エンジニアのメンバーはその会話をより明確な要件に変えられます。エンジニアが関わる時点では、作るべきものがより具体的に見えています。

Colin氏は、通話の文字起こしとメール履歴を取り込んでフォローアップを準備し、Linearのissueを作成して、HubSpotの商談(opportunities)を更新しています。また、最近の通話を確認してチーム向けの営業アップデートを準備する、スケジュール実行の自動化(automation)も設定しました。

Colin氏の日常業務は、営業、カスタマーサポート、プロダクトマネジメントにわたります。Granola、Gmail、Slack、Linear、GitHub、HubSpotなどのツール向けCodexプラグインを通じて、Colin氏は顧客の文脈をまとめ、Codex内で行動に移しています。

Proactionの共同創業者であるColin氏は、以前は業務量が多く、ブラウザのタブを行き来してツール間で情報をコピーしていました。現在は、必要なことを言葉で伝えれば、Codexが文脈を集め、次のステップを実行します。

Colin氏は、自分の仕事はすべてCodexでの作業を中心に回っており、Codexをあまり離れないと述べています。1日に15〜20個の別々のタスクがあると見積もっており、Codexによって1か月に25〜33時間を節約できると考えていて、Codexなしでスタートアップの創業者であることは想像しがたいと述べています。

OpenAIモデルを使ったエージェント構築

フリート管理向けソフトウェアの提供企業であるProactionは、プラットフォーム全体でOpenAIのモデルを使っています。顧客が車両の問題報告に写真を添えて送ると、ChatGPT‑5.6 Solが損傷の特定を助けます。ProactionはGPT‑Live‑1を使って、車両フリート運営の日常業務をより多く担うエージェントを構築しており、同社はこれをManaged Execution Layerと呼んでいます。Proactionは、顧客が仕事を管理・追跡するのを助けるだけでなく、顧客のために仕事を実行できる能力を構築していますが、引用された発言では、OpenAIの音声の進歩がそれを可能にする大きな理由だとされています。顧客は通行料金やサービスなどの処理を専門のエージェントに依頼できるほか、適切なエージェントを自動的に動かすワークフローを設定することもできます。Proactionのエージェントは、GPT‑Live‑1やGPT‑6 Astraを含むOpenAIのモデルを使い、音声通話、文書や画像の確認、テキストの分析、チャットでの応答を行います。Proactionのエージェントの1つであるMartyは、車両のメンテナンスを調整するよう設計されており、ドライバーと問題について話し、修理工場に電話し、サービスを手配し、見積もりの承認と支払いを進める手助けをします。Martyが扱う作業に人による確認や介入が必要なときは、Proactionのチームが対応に入ります。GPT‑6 Astraにより、Proactionは、GPT‑Live‑1などを使ったエージェントによる顧客向けの体験を、より速く構築できるようになります。Proactionのプロダクト責任者であるDanny O’Halloran氏は、GPT‑6 Astraによるコンピューター操作(computer-use)の実行は、より簡潔だと述べています。また、Danny O’Halloranによれば、同じ作業を実行するのに、GPT‑5.6 Solではrun(実行)がはるかに長かったとのことです。

フリート管理向けソフトウェアの提供企業であるProactionは、CodexとGPT-6 Astraにより、営業、顧客サポート、事業の推進に使える時間が増えます。GPT-Live-1で構築したエージェントは、フリートマネージャーにも時間をもたらします。