Encore AI、顧客通話から学習するAIエージェント構築に3000万ドル調達
Encore AI は顧客との通話やメールを分析して成功した営業手法を抽出し、AI エージェントに学習させる「インタラクション・マイニング」技術で Series A ラウンドにて 3000 万ドルの資金調達を果たした。
AI深層分析を開く2026年7月30日 00:48
AI深層分析
キーポイント
3000 万ドルのシリーズ A 調達
Encore AI は投資家 Team8 が主導する Series A ラウンドで 3000 万ドルを調達し、顧客対応や営業チームと連携する自律型 AI ボイスエージェントの開発に注力する。
インタラクション・マイニング技術
同社のプラットフォームは通話録音、メール、テキストメッセージを CRM システムと統合し、顧客との対話を段階ごとに分析して成功要因や失敗点を特定する。
従業員プレイブックの学習
CEO の Dvir Ginzburg 氏によると、この AI エージェントは組織内の従業員が実際に成功させているジョークや事例を模倣し、最も効果的な営業プレイブックをパッケージ化する。
プロセスの非効率性特定
企業はこのプラットフォームを通じて既存のカスタマーサポートや営業プロセスにおける課題点、摩擦ポイント、ボトルネックを明確に特定することが可能になる。
多様な対話機能と顧客対応
同社のエージェントは音声やテキストを通じて直接顧客とコミュニケーションを取るほか、従業員のアシスタントとして会話中に回答や戦術を提案する機能を備えている。
重要な引用
"The agent we build is a package of many different playbooks that have worked throughout the process."
Ginzburg calls the process "interaction mining."
Encore says its agents can communicate directly with customers by voice or text, as well as act as assistants to employees, recommending responses and tactics during conversations.
He said Encore's annual recurring revenue has increased more than 5x since it raised its seed round less than 18 months ago
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編集コメント
顧客の生の会話データから AI を学習させる「インタラクション・マイニング」は、汎用的なモデルを微調整する従来の手法とは異なり、企業固有の成功パターンを即座に反映できる点で実用性が高い。特に営業やサポート現場の属人化されたノウハウを自動化する手段として注目される技術である。
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顧客との通話内容を学習して AI エージェントを構築するスタートアップ、Encore AI が Series A ラウンドで 3,000 万ドルの資金調達に成功しました。このラウンドは Team8 がリードし、同社は顧客サポートや営業チームと連携したり、自律的に稼働したりできる音声 AI エージェントの訓練・導入を専門としています。
2022 年に CEO のドヴィア・ギンズバーグ(Dvir Ginzburg)によって「Insait IO」として設立された同社当初は、金融アドバイザーやリレーションシップマネージャー向けの推薦ソフトウェアの開発に注力していました。その後、Encore AI に社名を変更し、組織の従業員と顧客間の会話を分析して成功につながったアプローチを特定するプラットフォームへと事業範囲を広げました。その知見をもとに AI エージェントを訓練します。
ギンズバーグ氏によれば、この AI エージェントは、組織内の従業員が使用するプレイブック(行動指針)の最も優れた部分を組み合わせて機能します。
「時には、エージェントがリレーションシップマネージャーが話しているジョークや逸話、具体例まで再現することがあります。実際に成功しているプレイブックをベースに動作させているからです。私たちが構築するエージェントは、プロセス全体で有効だった多様なプレイブックの集約体です」と、同氏は TechCrunch の独占インタビューで語りました。
ギンズバーグ氏はこのプロセスを「インタラクション・マイニング」と呼んでいます。同社のプラットフォームは、通話録音やメール、テキストメッセージを集約し、CRM システムと連携させます。そして顧客とのやり取りを段階ごとに分解し、会話のどの部分が進行に寄与し、どこが失敗したのかを特定します。
これにより、Encore のエージェント、ひいては顧客自身が、特定のクライアントや対話において何が最も効果的かを学習できます。ギンズバーグ氏は TechCrunch に対し、営業やカスタマーサクセスのプロセスにおける各段階で、従業員によって有効性が異なる可能性があるためだと説明しました。
同社のプラットフォームを使えば、企業は既存のカスタマーサポートや販売プロセスがどこで機能していないか、非効率性や摩擦が生じる地点、そして重要な課題を特定できます。
imageEncore AI のインタラクション・マイニングツールのスクリーンショット画像提供: Encore AI
Encore によれば、同社のエージェントは音声やテキストで顧客と直接対話できるほか、従業員のアシスタントとして機能し、会話中に最適な回答や戦術を提案します。
ギンズバーグ氏によると、同社には現在、世界中で 40 以上のエンタープライズ顧客があり、その多くが金融機関です。シードラウンドから 18 ヶ月未満で年間継続収益(ARR)が 5 倍以上に増加したと明かしましたが、具体的な収益額や企業価値については開示を拒否しました。
Encore はこの市場に先駆けて参入しましたが、Salesforce や SAP、Zoho、HubSpot といった大規模な CRM プロバイダーが自社の顧客データを活用して同様の AI 機能を構築すれば、シェアの維持は難しくなる可能性があります。しかしジンズバーグ氏は、単にデータへのアクセスがあるだけでは不十分だと主張します。既存ベンダーは、Encore が行っているように歴史的な顧客対話をエージェントの基盤とするためには、自社のプロセスを根本から見直す必要があるからです。
「我々が競合する大手企業は、[会話] の履歴を有効活用すべきデータポイントとして認識していません。彼らが現在の従業員に会話データの提供を求めるには、実装スタックと技術スタック全体を変更する必要があります」と彼は述べています。
今回のラウンドには Planven、Lukatz、Garage も参加し、一部の銀行や保険会社も名を連ねました。Encore によると、出資を決めた金融機関の中には、投資前に同社の製品を実際に利用したケースもあるそうです。
スタートアップはシリーズ A で調達した資金を、米国の営業体制の拡大と、より多くの大手金融機関へのプラットフォーム展開に充てる計画です。
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ラムへの連絡や、彼からのアウトリーチの検証は、ram.iyer@techcrunch.com までメールでご依頼ください。
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Encore AI, a startup that studies companies’ customer interactions to train and deploy AI voice agents that can work alongside customer support and sales teams, or operate autonomously, has raised $30 million in a Series A round led by Team8.
Founded in 2022 as Insait IO by CEO Dvir Ginzburg, the company started out building recommendation software for financial advisers and relationship managers. Now rebranded as Encore AI, the startup has expanded that system into a platform that analyzes conversations between a company’s employees and customers to identify which approaches resulted in successful outcomes, and uses those findings to train its AI agents.
The result, according to Ginzburg, is an AI agent that leverages the strongest parts of the playbooks used by an organization’s employees.
“Sometimes our agents even tell the jokes that the relationship managers are telling, or give the anecdotes or examples that the relationship managers are giving, because we literally run by the playbooks that we see working […] The agent we build is a package of many different playbooks that have worked throughout the process,” he told TechCrunch in an exclusive interview.
Ginzburg calls the process “interaction mining.” The company’s platform collects call recordings, emails, text messages, and connects that info with CRM systems. It then divides the customer interactions into stages and tries to find out which parts of a conversation helped move the process along, and which failed.
This lets Encore’s agents, and consequently its customers, learn what works best for any particular client or interaction, as different employees may be either more or less effective at different points during a sales or customer success process, Ginzburg told TechCrunch.
The company’s platform also lets companies identify where their existing customer support and sales processes are falling short, identify inefficiencies and friction points, and find key issues.

Encore says its agents can communicate directly with customers by voice or text, as well as act as assistants to employees, recommending responses and tactics during conversations.
The company has more than 40 enterprise customers globally, the majority of which are financial institutions, according to Ginzburg. He said Encore’s annual recurring revenue has increased more than 5x since it raised its seed round less than 18 months ago, though he declined to disclose exact revenue numbers or valuation.
Encore’s early to this market, but its share may become harder to defend as large CRM providers like Salesforce, SAP, Zoho, and HubSpot can build similar AI capabilities around their customers’ data. But Ginzburg contends that access to data alone isn’t enough, as established vendors would need to overhaul their processes to make historical customer conversations the foundation of their agents like Encore does.
“The biggest players that we are competing against, they don’t see [conversational] history as a data point that they are utilizing. For them to start asking for conversational data with their current employees will require changing their entire implementation stack and technological stack,” he said.
Planven, Lukatz and Garage also participated in the round, as did some banks and insurers. Encore said some of the financial institutions participating in the round first used its product before deciding to invest.
The startup plans to use proceeds from the Series A to expand its U.S. sales operations and deploy its platform with more large financial institutions.
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Ram is a financial and tech reporter and editor. He covered North American and European M&A, equity, regulatory news and debt markets at Reuters and Acuris Global, and has also written about travel, tourism, entertainment and books.
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AI算出
資金調達・M&Aainew評価標準
記事は AI エージェントの新しいアプローチと資金調達という明確な事実を報じており、新規性が高い。ただし、対象企業は米国発で日本固有の情報や直接的な影響に関する記述が少ないため、日本の関連性は低めとなる。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 75
- 新規性
- 75
- 調べる価値
- 75
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 25
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