BLACKBOX、LoggerとRobocoderの基盤にOpenAIではなくElevenLabs Agentsを採用
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BLACKBOX AIは、人によるボトルネックを介さず、コーディングからインフラ管理までを担う、完全自律型・音声ファーストのエージェントという新しいエンタープライズソフトウェアの領域を切り拓いています。
現在、LoggerとRobocoderという2つの主要な音声対応プロダクトを通じて、3,000万人を超えるデベロッパーを支えています。
Loggerは24時間365日システムを自律監視し、問題を検出するとオンコールエンジニアに電話をかけ、インシデントの説明、修正案の提示、修正のリアルタイム実装まで行います。
Robocoder は、自然な会話型インターフェースを通じて、APIキー不要で、フロントエンド、バックエンド、AI搭載アプリケーションを含むフルスタックアプリケーションをゼロから構築できるようチームを支援します。
課題
グローバル規模で完全自律型コーディングエージェントを導入するリーダーとして、BLACKBOX AIは独自の課題に直面していました。エージェントをいかに真に人間らしく感じさせるか、という課題です。
ElevenLabsを採用する前、BLACKBOX AIはエージェント向けの会話型インターフェースを構築するため、OpenAIを含む複数のAIプロバイダーを試しました。しかし、次の3つの大きな制約に直面しました。
- 会話が不自然で、ユーザーエンゲージメントが低下する。
- 音声がわずか10種類に限られ、多言語や地域固有のユースケースに対応しづらい。
- エンタープライズ規模ではコストが高い
BLACKBOXがOpenAIではなくElevenLabsを選んだ理由
両プロバイダーでA/Bテストを実施した結果、自然で文脈に沿った低レイテンシーの音声インタラクションというBLACKBOX AIの基準を満たせたのはElevenLabsだけでした。特に、BLACKBOX AIがElevenLabsを選んだ主な理由は3つあります。
- 優れた会話品質: A/Bテストでは、ユーザーは一貫してElevenLabsの音声を好み、導入率とエンゲージメントもより高くなりました。自然なターンテイキングと、よりリアルな話し方により、他社プロバイダーよりもスムーズな会話が実現しました。
- グローバルな音声カバレッジ: ElevenLabsは、さまざまな言語やアクセントに対応し、OpenAIの10種類と比べて5,000種類以上という大幅に幅広い音声を提供しています。この豊富な選択肢により、世界中でより正確かつ自然なインタラクションを実現します。
- 拡張可能なコスト効率: ElevenLabsは大規模導入を可能にする料金モデルを提供しています。3,000万人を超えるユーザーを支えるBLACKBOX AIのような企業にとって、これは重要な要素です。
OpenAIとElevenLabsの音声エージェントをA/Bテストしたところ、ElevenLabsのほうが利用状況が良好でした。会話がより自然に感じられ、さまざまな言語で選べる音声の豊富さも重要でした。

導入
BLACKBOXは2つのプロダクトにElevenLabs Agentsを統合し、以下の機能を実現しました。
Logger
- サーバーログを24時間365日監視。
- インシデント発生時にオンコールエンジニアへ自律的に電話。
- 明確なコンテキストと修正案に基づく会話型トラブルシューティング。
- ダウンタイムを削減するための、承認済み修復対応。
Robocoder
- IDE、WhatsApp、電話で利用できる音声駆動型AIコーディングエージェント。
- オンボーディングと知識共有を加速するリアルタイムのコード解説。
- ElevenLabs APIを活用したAI音声アプリの作成。
成果
音声ファーストのワークフローは、現在BLACKBOX AIのプロダクト体験の中核を担っています。
- エンジニアはリアルタイムの会話型アラートにより、より迅速にインシデントを解決
- 新しいデベロッパーは音声によるコードベース解説で、より迅速にオンボーディング
- 利用率、継続率、デベロッパー満足度がすべて向上
今後の展望
BLACKBOX AIは、音声ファーストのエージェントをエンタープライズソフトウェアの次の潮流と捉えています。LoggerとRobocoderはまだ始まりにすぎません。人によるボトルネックを取り除き、ソフトウェア開発におけるイノベーションを加速するというミッションに沿って、ElevenLabsを活用した多言語対応、リアルタイム、大規模導入をさらに拡大していく予定です。
BLACKBOX AIの詳細はこちら。
LaurenはElevenLabsで会話型エージェントの成長に注力し、企業がAIを活用して問題を解決し、タスクを自動化し、正確な回答を大規模に提供する方法を形作っています。以前は、AIアプリケーションレイヤーのスタートアップの創業者兼CEOでした。





