2026.11.12 THU05:00 JSTOpenAI
Amplitude Waveで改善を1-2日出荷
様子見顧客事例のみ
AmplitudeがOpenAIのモデルで製品改善を見つけるAIを作り、出荷を大幅に速くした話です。
- 製品改善の出荷が従来約1ヶ月から1-2日に短縮可能に
- Waveエージェントがデータ分析からCodex連携実装までを支援
- 自社実験で提案カード経由送信が160%向上
目線
プロダクト開発チームがエージェントによる機会発見から実装までの流れを参考にできる。
対象
プロダクトマネージャー・AIエージェント開発者
使える場面
- セッションリプレイと分析データから改善機会を自動優先順位付けする
- 技術計画をCodexなどのコーディングエージェントに渡して実装する
試すなら
自社データでの類似エージェント試作を検討する
確認点
WaveはAmplitudeのベータ機能
背景
Amplitudeは製品利用データを可視化するツールを提供してきた。Waveはそのデータを改善実装につなげるプロアクティブな製品エージェント。
何が変わったか
- GPT-6.1 Solを機会調査と深掘りに、GPT-6 Lunaを低コスト反復作業に、GPT-Image-2.5 Flareをモックアップ生成に使い分け
- Waveが機会を特定し技術計画・受け入れ基準を生成してCodexなどへ直接渡せる
- 自社ホームページ実験でパーソナライズ提案によりカード経由送信が対照比160%増
- 顧客実験の1/4が当日、半分が4日以内にローンチ
使える場面・影響
調査・計画・実装・効果測定のサイクルをエージェント中心に回せるようになり、チームは優先度の高い作業に集中しやすくなる。
試す前に確認
- 使用モデルはGPT-6.1 Sol / GPT-6 Luna / GPT-Image-2.5 Flare
- Waveは顧客向けにベータ提供中
一次ソース
- OpenAI Customer Storyopenai.com