Amplitude、製品改善を1〜2日で出荷へ

Amplitudeは、チームが製品の実際の使われ方を把握できるようにする事業を築いてきた。Waveはその知見を実際の出荷につなげる試みだ。エージェントはAmplitudeのデータ、セッションリプレイ、顧客フィードバック、コードをまとめて機会を特定し、技術計画を起草してCodexなどのコーディングエージェントに引き渡す。Amplitudeが作業を複数のOpenAIモデルに振り分けるのはこのためだ。調査には深い推論、大量チェックには安価なモデル、モックアップには画像モデルを使う。

ホームページでのテストはこのループが実際にどう機能するかを示す。100件のセッションリプレイのサンプルでは、80ユーザーが自分で質問を入力したのに対し、提案カードを選んだのは12人だけだった。そこでWaveは最近のチャートやダッシュボード、参照元ページを使ってカードをパーソナライズすることを提案。レビューとA/Bテストを経て、カード経由の送信は1日後に対照群比で160%増加した。Amplitude自身の評価でも調査の質と速度でGPT‑6.1 Solが優位だったが、別のデータサイエンス評価では別の有力モデルが1回あたりのコストが高いものの若干高いスコアを記録した。Waveはベータ版のままで、Amplitudeによれば多くのチームはバグ修正を直接コーディングエージェントに回し、新機能には人によるレビューを残している。