コーゼ

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開発元 バイトダンス株式会社
公式サイト https://www.coze.com

Coze は、ByteDance が立ち上げたコード不要の で、プラグイン、ナレッジ ベース、ワークフローを使用したインテリジェントな会話型ボットのドラッグ アンド ドロップによる作成をサポートします。無料版ではGPT-4などの上位モデルを体験できます。 100以上の実用的なプラグインがリリースされています。構築されたボットは、ワンクリックで Feishu Discord や WeChat などの主流チャネルに公開できます。国内版は「コウジ」。

コーゼ 製品インターフェース

Coze — ByteDance のコードレス AI ボット構築プラットフォーム

Coze のコアパラメータと統計

パラメータ 詳細
発売時期 2023年12月（海外版）／2024年2月（国内版「ボタン」）
関連会社 バイトダンス
対応機種 GPT-4o、GPT-3.5、クロード、ジェミニ（グローバルバージョン）; Doubao、Wenxin、Tongyi など (国内版)
プラグインの数 100 以上の公式プラグイン + コミュニティ プラグイン
チャンネルの公開 Feishu Discord、Slack、Telegram、WeChat ミニ プログラム (国内)、Douyin (国内)
価格モデル 無料バージョン (GPT-4 クォータを含む) + プロ バージョン + エンタープライズ カスタマイズ
ナレッジベースの容量 無料版にはクォータとファイル サイズの制限があり、Pro/Enterprise バージョンでは拡張できます。
ワークフローエンジン 条件付き/循環/並列をサポートするビジュアル ワークフロー設計
スケジュールされたタスク ボットのスケジュールされたアクティブなトリガーをサポート
国内版 Coze (coze.cn)、国内モデルとチャネルをサポート

競争力のあるポジショニング: Coze の主な違いは、モデルの機能ではなく (モデル自体をトレーニングしません)、「モデルの選択 → 機能の構成 → チャネルへの公開」というリンク全体をコードなしの操作に圧縮していることにあります。対照的に、OpenAI GPT は ChatGPT エコシステム内でのみ実行できますが、Coze Bot は Feishu Discord、Telegram、WeChat などの複数の現実のビジネス シナリオに公開できます。この「一度構築して複数のチャネルに配布する」機能が、Coze の主要な製品差別化です。

プラットフォームへの依存: Coze のモデル レイヤーはサードパーティ LLM (OpenAI、Anthropic、Doubao など) に完全に依存しています。これは、そのコスト構造とキャパシティ上限が上流のモデル価格戦略の影響を受けることを意味します。 ByteDance の補助金戦略は、現在の無料割り当ての主なサポートですが、補助金ポリシーの調整はユーザー エクスペリエンスに直接影響します。これは製品自体の問題ではなく、ビジネス モデルに固有のリスクです。

エージェント構築パラダイム: Coze は、エージェント構築を「パーソナリティ + ナレッジ ベース + プラグイン + ワークフロー」という 4 つの主要なコンポーネントに抽象化します。各コンポーネントは独立した機能モジュールに対応します。この階層化された設計により、ビルドの複雑さは軽減されますが、コンポーネントのコラボレーション境界でのデバッグも困難になります。ボットの動作が期待を満たさない場合、ユーザーはその逸脱がプロンプトの設計、ナレッジ ベースの呼び出し、またはワークフロー ロジックによって引き起こされたかどうかを調査する必要があります。

ツール分類の決定: Coze の主な提供形式は 生産性/ビジネス アプリケーション (エンドツーエンドの AI ボット構築プラットフォーム) であり、エージェント/自動化ツール の中核的な特性も備えています。そのボットは本質的に、プラグイン、ナレッジ ベース、ワークフローを通じて外部世界と対話する LLM 駆動のエージェントです。次の分析では、両方のタイプのルール要件をカバーしています。

Coze のユーザーと市場での認知度

ユーザー成長曲線: Coze のグローバル版リリース後、「GPT-4 の無料使用」という差別化戦略により、Twitter や Reddit などの英語コミュニティでバイラル拡散を引き起こしました。 ByteDance の公開情報によると、登録ユーザーはリリースから数か月以内に 100 万人を超え、AI ボット構築の分野で最も急速に成長しているプラ​​ットフォームの 1 つとなっています。 「Kouzi」の国内版はFeishuとDouyinの流通チャネルに依存しており、企業ユーザーの間で急速に普及している。多くの中小企業で顧客サービス、ナレッジ管理、コンテンツ生成のシナリオで使用されています。

エンタープライズでの導入状況: 国内のエンタープライズ市場における Kouzi の普及率は、国際版の普及率に比べて大幅に高くなります。理由は 3 つあります。まず、中国の SaaS コラボレーション市場における Feishu のシェアにより、企業顧客への自然なリーチがもたらされます。第二に、Kouzi は国内の主流の大規模モデル (Doubao、Wenxinyiyan、Tongyi Qianwen) をサポートしており、データ コンプライアンス要件を満たしているため、企業は国境を越えたデータ フローを伴うモデル呼び出しについて心配する必要がありません。第三に、ByteDance の営業チームは Kouzi を Feishu 環境付加価値モジュールとしてパッケージ化して販売し、企業の独立した評価コストを削減します。対照的に、coze.com の国際版は、小規模な検証やプロトタイプ開発のために企業顧客により多く使用されており、Salesforce や Zendesk などの成熟したエンタープライズ ソフトウェア エコシステムとの深い結びつきはまだ形成されていません。

コミュニティの生態学的健全性: Coze のプラグイン市場にはすでに 100 以上のプラグインがありますが、その成長は主に公式チームと少数のトップ パートナーに依存しており、サードパーティ開発者の貢献比率は低いです。これは、単独でイテレーションを推進できるオープンソース エコシステムとは異なり、プラグイン カテゴリの拡張速度とバグ修復サイクルが Coze の公式スケジュールに従うことを意味します。 Discord および Feishu コミュニティのユーザーから報告された問題 (ナレッジ ベースの検索精度の不足、ワークフローのデバッグ情報の制限、不透明な無料クレジット更新など) の解決の進捗状況は、プラットフォームの生態学的成熟度を測る重要な観察指標です。

競争環境における地位: AI ボット構築プラットフォーム トラックにおける Coze の競争状況には、OpenAI GPT (閉鎖的な生態系だが最も強力なモデル機能)、Poe (マルチモデルの集約だがエージェント機能が弱い)、Dify (オープンソースで自己ホスト型だが導入しきい値が高い)、およびさまざまな垂直ボット プラットフォームが含まれます。 Coze の競争力の核心は「無料 + マルチチャネル + バイトベースの配信」の組み合わせにあり、そのうちの 1 つは不可欠です。無料割り当てが大幅に削減された場合、ユーザー成長エンジンは直接的な影響に直面し、製品の価値が有料コンバージョンをサポートするのに十分であるかどうかをテストする必要があります。

コストの利点: バイト補助金がボット構築の参入障壁をいかに下げるか

C 側の無料モデル割り当て: Coze は、無料バージョンで限られた数の毎日の GPT-4 レベルの会話を提供します。つまり、個々のユーザーは、月額 20 ドルの ChatGPT Plus 料金を支払わずに GPT-4 の推論機能を体験できます。無料の割り当ては、毎日の Q&A、コード支援、ドキュメント分析、その他のシナリオをカバーしますが、割り当ては高頻度または長いコンテキストのシナリオではすぐに消費されます。この「限定無料」戦略は、ユーザーの粘着性を維持するだけでなく、ヘビーユーザーを有料プランに誘導します。

API 呼び出しコスト: 開発者が Coze API を通じて Bot を呼び出す場合、コストは呼び出し数またはトークン消費量に基づいて計算されます。 OpenAI API (GPT-4 は 100 万入力トークンあたり約 10 ～ 30 ドル) を直接呼び出す場合と比較して、Coze の API 中間層には一定のプレミアムがあります。これは、Coze がナレッジ ベースの取得、プラグインの実行、チャネル配布などのプラットフォーム サービスのコストをモデル呼び出しに重ね合わせる必要があるためです。ただし、ボット機能は必要だが AI 開発チームを持たない中小企業の場合、Coze API の総所有コストは、自社構築エージェント システムを構築するエンジニアリング投資よりもまだ低くなります (後者では通常、1 ～ 2 人の AI エンジニアが 1 ～ 3 か月間作業する必要があります)。

法人/プライベート価格:

  • 無料バージョン: 月額 $0、毎日の限定された GPT-4 会話、基本的なプラグインとナレッジ ベース、単一のボット リリース、個人的な経験や小規模な PoC に適しています。
  • プロ バージョン: オンデマンドで支払い、より高い呼び出し制限、より大きなナレッジ ベース、およびより多くの同時実行性を備えています。継続的に使用するプロのユーザーや起業家チームに適しています。具体的な料金は公式サイトの最新プランに基づいています。 PoC 段階で請求内容を営業担当者に確認することをお勧めします。
  • エンタープライズ エディション: プライベート展開オプション、専用 API クォータ、チーム管理 SLA 保証、専用テクニカル サポートを含むカスタマイズされた見積もり。Coze をコア ビジネス プロセスに統合する大規模組織に適しています。商談では、データの保管場所、SLA の補償制限、契約終了後のデータのエクスポート形式に焦点を当てる必要があります。

暗黙のコストに関するヒント: Coze の明示的なサブスクリプション料金は、総コストの一部にすぎません。実際の実装では、次の隠れたコストも予算に含める必要があります。ボットの動作のデバッグとプロンプトの最適化に必要な人的投資 (技術者以外のユーザーは、通常、使用可能なボットを作成するのに 3 ～ 5 ラウンドの反復が必要です)。ナレッジベース文書の整理、クリーニング、定期的な更新にかかるコスト。 Coze プラットフォームへの依存によって引き起こされるベンダー ロックインのリスク - Coze 上に多数のボットとナレッジ ベース資産が構築されると、現在標準化されたエクスポートおよび移行ツールが不足しているため、他のプラットフォームに移行するためのスイッチング コストは無視できません。

コスト削減と効率向上の控除: 5 つのカスタマー サービス ボットを必要とする e コマース チームを例​​にとると、Coze Pro バージョンを直接使用する場合の月額料金は 50 ～ 200 ドルと想定され、これに手動のデバッグとメンテナンス時間 (月あたり約 10 ～ 20 時間) が加わり、合計月額コストは約 300 ～ 800 ドルとなります。自社構築ソリューション (LLM API 呼び出し料金 + サーバー + 1 ～ 2 人のエンジニア開発) と比較すると、初期エンジニアリング投資には通常 5,000 ～ 15,000 ドルが必要で、立ち上げサイクルは数か月かかります。 Coze は、「迅速な検証」段階では桁違いのコストの優位性がありますが、スケールアップ段階では、ボットの数と通話量が増加するため、1 つの会話の限界費用が自社構築ソリューションよりも優れているかどうかを再計算する必要があります。

Coze の主な機能

Coze の機能システムは、「本番環境に対応した AI ボットを迅速に構築する」という目標を中心に設計されており、コア機能モジュール間には明らかな相乗効果があります。

  • ビジュアル ボット ビルダー: コーディングを行わずに、Web インターフェイスを通じてボットのパーソナリティ (システム プロンプト) の構成、モデルの選択、機能の関連付け、リリース チャネルの設定を行います。 相乗効果: ペルソナで定義されたトーンとルールは、ナレッジ ベースの検索のために自動的に回答生成セクションに渡されます。ユーザーはナレッジベース側でスタイルパラメータを繰り返し設定する必要がなく、モジュール間の設定の手間が軽減されます。しかしこれは、ペルソナの質がナレッジ ベース内の回答の形式とスタイルの一貫性に直接影響することも意味します。

  • ナレッジ ベース (RAG エンジン): PDF、Word、TXT、Web リンク、およびその他の形式のアップロードをサポートして、専用のナレッジ ベースを構築します。ボットは応答時に検索拡張の生成を自動的に実行します。 エキスパート ビュー: ナレッジ ベースの価値の上限は、ドキュメントの品質とチャンク化戦略によって異なります。 Coze のデフォルトのチャンキングは、長い中国語文書に対して不均一なセマンティック セマンティクス効果をもたらします。特に、表、用語集、および混合レイアウトは簡単に断片化され、呼び出されたフラグメントのセマンティクスが不完全になります。ユーザーは、トップ K (推奨 3 ～ 5) と類似性しきい値 (推奨 0.7 ～ 0.8) を調整して再現精度を最適化する必要があります。これは、技術者以外のユーザーには目に見えないパラメータ調整しきい値です。アップロードする前に、ソース文書の構造を最適化する (明確なサブタイトル、要約、段落分割を追加する) ことをお勧めします。これにより、検索効果が大幅に向上します。

  • プラグイン ストア: Web 検索 (Bing)、コード実行 (コード インタープリター)、天気予報、ニュース、地図、ショッピング、その他のカテゴリをカバーする 100 以上の公式プラグインが組み込まれており、ワンクリックでボットに現実世界のデータ アクセス機能を追加します。 相乗効果: プラグインとナレッジ ベースはレイヤーで連携できます。一般的な知識は Web 検索から取得され、プライベートな知識はナレッジ ベースから取得され、ユーザーがグルー コードを記述することなく、この 2 つは自動的にボットの回答に統合されます。プラグイン システムは本質的に、Coze によって Bot に公開される「ツールのオープン リスト」です。これには、「web_search」 (Web ページ検索)、「code_interpreter」 (コード実行)、「weather_query」 (天気クエリ)、「news_retrieval」 (ニュース検索)、「map_navigation」 (地図ナビゲーション) およびその他のツール インターフェイスが含まれますが、これらに限定されません。大規模なモデルは、Coze の中間層を介してこれらのツールを完全なユーザー インタラクション パッケージに統合します。

  • ビジュアル ワークフロー: マルチステップ実行ロジックのドラッグ アンド ドロップ設計。条件付き分岐、ノードのループ、並列実行、外部 API 呼び出しをサポートします。 エンジニアリングのヒント: ワークフローのデバッグ エクスペリエンスは Coze の現在の欠点です。プロセスに複数のブランチがある場合、ユーザーが各ブランチの実行パスと変数値をオンラインで追跡するのは困難です。単純な線形プロセスで検証を開始し、徐々に複雑さを増し、デバッグ用に主要なノードに出力ノードを追加することをお勧めします。ワークフローは、実行パスの追跡が困難にならないように、深くネストされた条件を避けるように設計する必要があります。

  • ワンクリックで複数のチャネルに公開: 構築されたボットは、Feishu Discord、Slack、Telegram、WeChat ミニプログラム、その他のチャネルに公開できます。 核となる価値: これが、Coze と OpenAI GPT および Poe の最大の違いです。GPT は ChatGPT 内でのみ使用できますが、Coze Bot はユーザーが日常的に使用する IM ツールに導入され、「おもちゃ」から「ツール」への飛躍を実現します。各チャネルのインタラクティブ特性の違い (Feishu のカード メッセージや Telegram のインライン キーボードなど) は Coze のチャネル アダプテーション レイヤーによって自動的に処理されるため、開発者は基礎となる実装について気にする必要はありません。

  • スケジュールされたタスク: 毎日のデータ ブリーフィングの生成や毎週のユーザー フィードバックの要約など、指定された間隔でタスクをアクティブにトリガーするように Bot を構成します。 相乗効果: スケジュールされたタスク + ナレッジ ベース + プラグインの組み合わせにより、完全に自動化された情報監視およびレポート生成パイプラインを実現できます。ボットは毎日定期的に実行されます: トリガー → ニュース検索プラグインを呼び出して情報を取得 → ナレッジ ベースの業界背景に基づいて概要を生成 → チーム グループにプッシュ。プロセス全体に手動介入は必要ありません。

  • ボットのコラボレーションとループ機能: 複数のボットが協力して単一の複雑なリクエストを処理できます (ボット チーム)。また、ボットは受動的に応答するだけでなく、積極的に会話を開始することもできます (Coze Loop)。これは、Coze がより複雑なエージェント フォームに進化するための重要なステップです。 アーキテクチャ リンク: ボットのコラボレーション シナリオでは、ユーザー リクエストがメイン ボットに到着します。→ メイン ボットがサブタスクを分割します。→ サブボットを呼び出して特定の機能 (取得を担当するボットと生成を担当するボットなど) を完了します。→ サブボットが結果を返します。→ メイン ボットが要約してユーザーに応答します。データのリターン パスは、ユーザー → マスター ボット → サブ ボット → ナレッジ ベース/プラグイン → サブ ボット → マスター ボット → ユーザーです。

  • モデルの複数選択とオンデマンド切り替え: 同じボット内で、複雑な推論には GPT-4o、単純な質問と回答には GPT-3.5 など、タスクの種類に応じて異なる LLM を切り替えることができ、品質とコストの動的なバランスを実現します。 実装のヒント: 実際の展開では、モデルの切り替えが回答の一貫性に及ぼす影響をテストする必要があります。頻繁にモデルを切り替えると、ラウンドごとに同じボットの回答スタイルや精度に違いが生じ、ボットの機能に対するユーザーの一貫した期待に影響を与える可能性があります。

Coze のモデルとバージョンの進化

Coze のバージョン進化は、AI ボット プラットフォームにおける ByteDance の戦略的リズムを反映しています。最初に無料戦略を使用してユーザーを迅速に獲得し、次にエコロジー機能を使用して堀を構築し、最後にエンタープライズ バージョンを通じて商用化を達成します。

グローバル バージョンがリリースされました (2023-12)

  • Coze.com が初めて一般公開され、基本的なボット構築機能が提供されます
  • 無料版は GPT-4 Turbo を使用でき、当時の市場で個人ユーザー向けに最も寛大な GPT-4 アクセス ソリューションになりました。
  • 基本プラグイン: Web 検索、コード実行、画像理解、最も一般的に使用される 3 つのエージェント機能要件をカバー

「Button」の国内版がオンラインになりました (2024-02)

  • coze.cn が正式にリリースされ、Doubao、Wen Xin Yi Yan、Tong Yi Qian Wen などの国内コンプライアンス モデルをサポートします。
  • Feishu、Douyin、WeChat ミニ プログラムなどの国内チャンネルと緊密に統合
  • プラグインマーケットにはAmapやJD Shoppingなどの国内シーンプラグインが追加され、Buttonのチャンネルやプラグインシステムがグローバル版と差別化されています。

プラグイン マーケットとワークフローのリリース (2024-04)

  • プラグインの数が 100 を超えたため、開発者はカスタム プラグインを提出してプラグイン エコシステムの構築を開始できるようになりました
  • ビジュアル ワークフロー エンジンを導入し、ボットの機能を「対話」から「プロセス自動化」に拡張します。
  • スケジュールされたタスク機能はオンラインであり、ボットは受動的に応答するだけでなく、能動的にプッシュできます。

マルチモダリティとコラボレーションの強化 (2024-09)

  • 画像、ファイル、音声入力処理をサポートし、ボットはより豊富なユーザー入力タイプを処理できます
  • ボット チームのコラボレーション機能 (単一のリクエストを複数のボットが共同で処理)、複雑なエンタープライズ シナリオへの道を開く
  • ナレッジ ベースは、より多くのドキュメント形式と自動更新をサポートし、ナレッジの維持コストを削減します。

ワークフローのメジャー バージョン アップグレード (2025-06)

  • 複雑な条件付き分岐、ループ ノード、並列実行のサポートにより、ワークフロー エンジンはプロフェッショナル PaaS と同等です
  • Coze Loop: ボットは受動的に応答するだけでなく、積極的に会話を開始できます。この機能により、ボットは顧客サービスの再訪問や定期検査などのシナリオで真の価値を実現できます。
  • マルチモーダル機能がさらに強化され、より豊富な入力および出力タイプをサポートします。

現在の注力方向 (2026 年)

  • 企業調達における主要なボトルネックに対処するための完全なエンタープライズ レベルの機能 (SSO、監査ログ、プライベート展開)
  • ボット間の知識共有と機能再利用メカニズムにより、大規模なボット展開の繰り返し構成のコストを削減します
  • ByteDance AI インフラストラクチャ (Doubao Big Model、Jimeng AI) との緊密な統合、モデル依存からモデル差別化への移行

Coze の技術的利点

ゼロコード エージェント構築のエンジニアリング カプセル化: Coze の中核となる技術的成果は、「LLM 呼び出し → ナレッジ ベース RAG → ツール呼び出し → 結果オーケストレーション」という完全なエージェント実行リンクをビジュアル コンポーネント アセンブリ モデルにカプセル化することです。ユーザーがコンポーネントをドラッグ アンド ドロップすると、Coze はメタデータの説明、計画プロンプト、およびエージェントをバックグラウンドで実行するためのエラー処理ロジックを自動的に生成します。この「WYSIWYG エージェント構築」により、AI アプリケーション開発の敷居は下がりますが、その代償として、基礎となる実行ロジックに対するユーザーの制御が制限されることになります。ボットが異常な動作をした場合、トラブルシューティングの範囲は Coze が提供するデバッグ情報に限定され、モデル層でのトークンレベルの推論プロセスに深く踏み込むことができません。 メカニズム → 効果 → シナリオ: コンポーネントのカプセル化により、技術者以外のユーザーもエージェントの構築に参加できます → ただし、デバッグ ブラック ボックスにより、複雑なシナリオでのトラブルシューティングの効率が Coze が提供する可観測性ツールに依存することになります → ラピッド プロトタイピングや標準化されたシナリオには適していますが、複雑なエージェントの動作を細かく制御する必要があるシナリオには適していません。

RAG ナレッジ ベースの多層検索戦略: Coze のナレッジ ベース エンジンは、「意味検索 + キーワード検索 + 並べ替え」の多層リコール戦略を採用しています。ユーザーが質問すると、システムはまず埋め込みによって候補段落を照合し、次に BM25 キーワード検索を使用して補完的な想起を行い、最後に再ランク モデルを通じて結果を再ランク付けします。このハイブリッド検索アーキテクチャは、一般的なシナリオでは純粋なベクトル検索よりも優れていますが、高密度の専門用語、混合多言語、または頻繁に更新されるドキュメントを含むシナリオでは、再現率が大幅に低下する可能性があります。ユーザーは、チャンク サイズ (推奨 200 ～ 500 トークン)、オーバーラップ ウィンドウ、上位 K 値 (推奨 3 ～ 5) を調整して、独自のドキュメント特性に合わせて最適化する必要があります。

プラグイン呼び出し用のセキュリティ サンドボックス メカニズム: Coze は、サードパーティ プラグイン用のランタイム サンドボックスを提供し、機密 API およびローカル リソースへのプラグイン アクセスを制限します。プラグイン開発者は、必要な権限セット (読み取り/書き込み/ネットワーク アクセスなど) を宣言する必要があり、ユーザーはプラグインを追加するときにこれらの宣言を表示できます。この「宣言型パーミッション」モデルは、モバイル オペレーティング システムのアプリケーション パーミッション管理に似ていますが、非技術ユーザーはプラグイン パーミッションの妥当性を自分で判断する必要があります。「このプラグインは Web ページのコンテンツを読み取ることができます」ということは、プラグイン開発者が会話でユーザーが提供したリンクのコンテンツを取得できることを意味し、機密情報を扱うボットには特別な注意を払う必要があります。

マルチチャネル パブリッシングのための一貫した抽象化レイヤー: Coze は、ボット メッセージ形式と対話プロトコルの統一セットを定義し、ボットの入出力を各チャネルのネイティブ メッセージ形式 (Feishu メッセージ カード、Discord Embed、Telegram Markdown など) に変換します。これは、さまざまなチャネルでのボットの応答が一貫している一方で、各チャネルの特別な機能 (Feishu のインタラクティブ カード Discord のスラッシュ コマンドなど) がチャネル プラグインを通じてオンデマンドで有効になることを意味します。この一連の抽象化レイヤーのエンジニアリングの複雑さは、Coze が新しいチャネル統合をリリースするときに長い開発サイクルを必要とする理由も説明しています。各チャネルには独立したプロトコルの適応とテストが必要です。

コスト最適化されたモデル ルーティング ロジック: Coze は、バックグラウンドでモデル呼び出しのインテリジェントなルーティングを実装します。単純なクエリ (天気クエリ、知識ベースのヒット率が高い質問と回答など) の場合、自動的に低コストのモデル (GPT-3.5 や Doubao など) にルーティングされます。複雑な推論タスクには、GPT-4o などのハイエンド モデルが使用されます。この種の透過的なルーティングはコストを最適化しますが、同じ会話の応答品質に変動を引き起こす可能性もあります。ユーザーは、主要なビジネス シナリオにおける回答の一貫性に対するモデル ルーティングの影響に注意を払う必要があります。モデルの切り替えによって生じる回答スタイルの不一致を避けるために、重要な顧客サービス ボットのモデル選択を修正することをお勧めします。

エンジニアリング上の落とし穴に関するガイド:

  1. デッドエンド ループとトークン インフレーション制御: ワークフローまたはマルチラウンド会話の条件分岐の設計が不適切なため (終了条件がないループ ノードなど)、ボットが無限実行に陥り、大量のトークンと API 呼び出しクレジットを消費する可能性があります。解決策: ワークフローのループ ノードで反復の最大数を設定し (5 ～ 10 回を推奨)、ボット パーソナリティの会話の深さと応答の長さを明確に制限して、モデルがコンテキスト内にあまりにも多くのトークンを蓄積しないようにします。
  2. ナレッジ ベースの検索精度が低下する: 長い中国語ドキュメントのテーブル、コード ブロック、および混合レイアウト コンテンツのチャンク効果が不安定で、ボットが無関係な断片を取得する原因となります。解決策: ソースドキュメントの構造を事前にクリーンアップし (冗長な形式を削除し、セグメントタイトルを明確にする)、チャンクサイズを調整し (短いテキストには 200 トークン、長いドキュメントには 500 トークンを使用)、ボットのプロファイルにバックアップ指示を追加します。「ナレッジベースに十分な情報がない場合は、ユーザーに明確に通知し、回答をでっち上げないでください。」
  3. 複数のチャネル間で一貫性のない動作: チャネルの制限 (Telegram メッセージの長さの上限 4096 文字、Feishu カード フィールドの数の制限など) により、異なるチャネル上の同じボットが切り詰められたり、異常にフォーマットされたりする可能性があります。解決策: ボットが稼働する前に、各ターゲット チャネルで完全な会話テストを実施し、長い回答の切り捨て位置とカード レンダリングの効果を確認します。構造化データを表示する必要があるシナリオでは、Feishu や Discord などのリッチ カードをサポートするチャネルが推奨されます。

Coze の使用パス

入場と登録

入口 説明 ユーザーに最適
coze.com のグローバル版 Google/Discord アカウントのログイン、国際モデルと国際チャネル 海外ユーザー、国際チーム
国内版 coze.cn Douyin/Feishu/携帯電話番号ログイン、国内モデルと国内チャネル 中国の企業ユーザー
API ドキュメント docs.coze.com、開発者アクセスとボット API の統合 開発者とエンタープライズ

一般的な構築プロセス (ナレッジベースの Q&A ボットを例にします)

ステップ 1 - 登録と作成: coze.com にアクセスし、Google アカウントで登録し、ワークベンチに入り、[ボットの作成] をクリックします。ボット名、アバター、役割の説明を入力します。役割の説明では、回答スタイル (プロフェッショナル/フレンドリー/簡潔)、知識の境界 (ナレッジ ベースに関連するコンテンツのみに回答)、およびヘッジ戦略 (不明な場合の対応方法) を明確に指定することをお勧めします。

ステップ 2 - ナレッジ ベースの構築: [ナレッジ] タブの [追加] をクリックし、製品マニュアル FAQ およびその他のファイル (PDF、Word、TXT をサポート) をアップロードします。 主要パラメータ: 上位 K は 3 ～ 5、類似性しきい値は 0.7 ～ 0.8 が推奨されます。しきい値が低すぎるとノイズの多い結果が生じ、しきい値が高すぎるとリコールが見逃される可能性があります。パラメータを調整する前に、5 ～ 10 個のテスト質問を使用して検索効果を検証することをお勧めします。

ステップ 3 - 機能の関連付け: 必要に応じて、[プラグイン] タブにプラグインを追加します。カスタマー サービス ボットの場合、Web 検索プラグインは、ナレッジ ベースではカバーされていない最新の質問に答えるのに役立ちます。コード実行プラグインは、動的な計算が必要なシナリオに適しています。プラグインが多すぎるとボットの選択が困難になったり、ボットの呼び出しが混乱したりする可能性があるため、ビジネス シナリオに直接関連するプラグインのみを追加することをお勧めします。

ステップ 4 - プレビュー テスト: 3 つの点に焦点を当てて、右側のダイアログ ウィンドウでボットの回答効果をテストします。ナレッジ ベースの検索が (ありふれた断片ではなく) 正しいコンテンツにヒットするかどうか、回答の口調が事前に設定されたペルソナと一致するかどうか、境界状況 (曖昧な質問、複数回の質問、知識の範囲を超えた質問など) においても回答が安定していて制御可能であるかどうかです。

ステップ 5 - オンラインで公開: 問題がなければ「公開」をクリックし、公開チャネルを選択し、チャネル固有のパラメータ (Feishu Robot の Webhook URL、Discord Bot Token など) を構成します。初期リリース後、24 ～ 48 時間、少数のユーザー間でグレースケール検証を実行し、完全にリリースする前に実際の会話ログを収集することをお勧めします。

3 分ですぐに始められます

  1. https://www.coze.com を開き、Google アカウントで登録します 2.「ボットの作成」をクリックし、「My Test Bot」という名前を入力し、「あなたはフレンドリーなアシスタントです」という文字を入力します。
  2. 会社の FAQ PDF ファイルを「ナレッジ」にアップロードし、上位 K=3、しきい値=0.75 を設定します。
  3. 「Web Search」プラグインを追加して、Bot がリアルタイムの情報を取得できるようにします。
  4. [公開] をクリックして Telegram を選択し、ボット トークンを Telegram BotFather にコピーしてバインドを完了します。
  5. Telegram でボットとの会話を開始し、FAQ の質問とリアルタイムのクエリをテストします

Coze の製品価格

Cozeの価格戦略は「無料体験主導→従量課金制の拡張→企業向けカスタマイズ契約」という3層ファネルモデルを採用しており、ByteDanceのインターネット製品運用遺伝子と非常に一致している。

無料バージョン ($0): 1 日あたりの GPT-4 会話クォータの数が制限され (特定の数はポリシーに従って調整されます)、基本的なプラグインとナレッジ ベース機能をサポートし、ボットを主要なチャネルに公開できます。個人的な経験、学習、小規模な PoC (概念実証) に適しています。無料割り当ては豊富ですが、高頻度のシナリオ (1 日の相談件数が 100 件を超える顧客サービスなど) ではすぐに使い果たされてしまうため、ユーザーは使用状況をリアルタイムで監視する必要があります。よくある誤解は、無料版が本番レベルのカスタマー サービスをサポートできるというものです。実際、無料版は通常、数十回の詳細な会話にのみ十分であり、本番環境で使用する場合はすぐにアップグレードする必要があります。

プロ バージョン (従量課金制): LLM 呼び出しクォータの増加、ナレッジ ベースのストレージ スペースの拡大、および同時リクエストのサポートの増加。 Pro バージョンのターゲット ユーザーは、指標の変曲点に達したヘビー ユーザーです。無料割り当てが毎日のアクティビティの需要をサポートするのに十分でない場合、Pro バージョンはスムーズなアップグレード パスを提供します。具体的な料金は公式サイトの最新プランに準じます。超過料金の請求方法、年間割引の有無、ナレッジ ベース ストレージの追加コストなど、Pro バージョンの請求詳細を PoC 段階で営業担当者に確認することをお勧めします。

Enterprise Edition (カスタマイズされたオファー): プライベート展開オプション、専用 API クォータ、チーム メンバーの管理と権限制御、エンタープライズ グレードの SLA、および専用のテクニカル サポート。エンタープライズ版の商談では、データの保存場所と削除ポリシー（GDPR/個人情報保護法に準拠）、可用性の約束とSLAの補償メカニズム、データのエクスポート形式と契約終了後の移行サポートなどの重要な条件に焦点を当てる必要があります。これらの条件は、承認後の受動的な対応を避けるために、PoC の前に Coze セールス チームに確認する必要があります。

API 呼び出し (従量課金制): 開発者は、独自のアプリケーションの API を介して、公開されたボットを呼び出すことができます。請求の次元には、API リクエストの数と LLM トークンの消費量が含まれます。具体的なレートは、開発者の公式ドキュメントに準拠します。 Coze API の料金にはプラットフォーム サービス プレミアムが含まれていることに注意してください。基盤となる LLM 呼び出し料金に加えて、ナレッジ ベースの取得、プラグインの実行、チャネル配布などのプラットフォーム コンポーネントのコストも含まれます。基盤となる LLM API を直接呼び出す場合と比較して、Coze API には一定の価格差がありますが、統合の複雑さを軽減し、開発サイクルを加速するという点で大きな利点があります。

価格設定の評価ポイント: Coze の価格設定ページでは、価格の数値が長期間固定されることはありませんが、補助金戦略や運営活動に応じて価格が動的に調整されます。購入を決定する前に、次の方法で実際のコストを確認することをお勧めします。まず、無料アカウントを作成し、1 ～ 2 週間使用して、クレジットの消費速度や機能制限を体験してください。 2 番目に、営業担当者に連絡して Pro/Enterprise バージョンの正式な見積もりを取得し、価格を 6 ～ 12 か月間固定します。 3 番目に、サイクル (12 ～ 24 か月) 全体で Coze 料金と自社構築ソリューションのエンジニアリング コストを比較します。月額料金だけでなく、ボットの数が増加した後の限界費用も比較する必要があります。

Coze の応用シナリオ

1. エンタープライズ インテリジェント カスタマー サービス

シナリオの説明: 企業は、製品ドキュメントの FAQ とアフターセールス ポリシーを Coze ナレッジ ベースにアップロードし、7 時間 24 時間対応のオンライン カスタマー サービス ボットを構築し、Feishu、Web サイト、または WeChat アプレットに公開します。 効率性の控除: 標準化された質問 (注文の問い合わせ、返品と交換のプロセス、製品パラメータなど) は通常 60 ～ 80% を占めます。ボットは即座に応答できるため、平均応答時間は手動で 5 ～ 8 分かかっていたものが即時に短縮されます。手動の顧客サービスは、ボットによってアップグレードされる複雑な苦情や感情に訴えかける会話を処理するだけで済みます。ボットで 1 日に処理される標準化された質問の数は 50 ～ 80 件から 300 ～ 500 件に増加し、手動介入の割合は 100% から 20 ～ 30% に低下しました (上記は推定値であり、実際の効果はナレッジ ベースの範囲と質問の標準化の程度によって異なります)。 人間とマシンのコラボレーションの境界: 標準的な Q&A は 100% 自動化できます。返金の承認、苦情のエスカレーション、顧客のコミットメントなどを伴うシナリオでは、手動の確認ポイントを設定する必要があります。 Bot プロファイルに「顧客が感情的であるか、問題がナレッジベースの範囲を超えていることが検出された場合、手動の顧客サービスに自動的に移行する」というバックアップ ロジックを構成することをお勧めします。 実装のヒント**: シード ナレッジ ベースとして少なくとも 50 ～ 100 の高頻度 Q&A を準備し、ボットがオンラインになった後も「ボットが応答できませんでした」ダイアログ ログを分析し続け、知識の盲点を毎週補う必要があります。

2. 社内ナレッジ管理と従業員のセルフサービス

シナリオの説明: 人事および管理チームは、従業員ハンドブック、償還ポリシー、IT ガイドラインなどの内部文書をナレッジ ベースにアップロードし、従業員は Feishu Bot を通じて自分でそれらの文書をクエリできます。 効率性の控除: 従業員が内部ポリシーを見つけるのに平均 15 分かかります (ドキュメントの検索 + コンテンツの閲覧)。ボットのセルフサービス クエリは 30 秒未満に短縮されます。従業員数 500 人の企業の場合、内部ポリシーに関する相談が月あたり 200 件あると仮定すると、月あたり約 50 時間の人事業務を節約できます (上記は推定値です)。ただし、ナレッジ ベースの初期構築と定期的な更新には専用のメンテナンスが必要であり、この投資は無視できません。 人間とマシンのコラボレーションの境界: ポリシーの問い合わせとプロセスのガイダンスは完全に自動化できます。給与調整、特別承認、労働争議などを含むシナリオは、手動の人事処理に転送する必要があります。 実装のヒント: 社内知識 ボットは、回答の正確さに関して非常に高い要件を持っています (給与ポリシー、勤怠規定などは間違いを犯してはなりません)。従業員の検証を容易にするために、情報ソースの文書とボットの回答内の特定の条項の場所をマークすることをお勧めします。

3. 個人の知識管理と「第二の脳」

シナリオの説明: 個々のユーザーは、読書メモ、コース配布物、および作業資料をアップロードして、プライベートナレッジベースボットを構築します。このボットは、Telegram または WeChat を通じていつでもクエリできます。 効率性の推定: 従来の個人ナレッジ管理は、Notion/Evernote などのツールを使用したキーワード検索に依存していましたが、完全一致に限定されていました。 Coze の意味検索は、「ユーザーの成長に関するその本で言及されている北極星指標の事例は何ですか?」などの漠然とした質問を理解できます。 リコール時間を数分から数秒に短縮。高度な知識労働者の場合、これにより 1 日あたり 15 ～ 30 分の検索時間を節約できます。 実装のヒント: 個々のユーザーはプライバシー設定に注意することをお勧めします。Coze ナレッジ ベースのコンテンツはクラウドに保存されており、機密情報 (個人のパスワード、財務記録、顧客データなど) はアップロードに適しているかどうかを評価する必要があります。無料版のナレッジ ベースは容量が限られているため、最も頻繁に参照されるコア ドキュメントを優先してアップロードすることをお勧めします。

4. コンテンツ制作とソーシャルメディア運営

シナリオの説明: コンテンツ作成者は、ブランド スタイル ガイドと以前のコンテンツ ファイルをナレッジ ベースにアップロードし、コンテンツ作成ボットを構築し、スケジュールされたタスクと組み合わせて定期的なコンテンツ計画を実装します。 効率性の減点: 標準的なソーシャル メディアのツイートでは、トピックの選択から最終草稿まで通常 1 ～ 2 時間かかります。 Bot が最初のドラフトの生成を支援した後、手動による修正は 15 ～ 20 分で完了できます。 1 つのコンテンツの制作効率が約 70% 向上。週次レポートのコンテンツ (業界の週次レポート、競合製品の更新など) を完全に自動生成し、スケジュールされたタスクにプッシュすることができます。 人間とマシンのコラボレーションの境界: コンテンツの最初の草案は 100% 自動化できます。 AI が生成したコンテンツによって引き起こされるブランドの論調性の逸脱や事実誤認を避けるために、外部にリリースされたすべてのコンテンツ (特にブランド公式アカウント) を手動で確認する必要があります。ボットを「自動公開者」ではなく「最初のドラフト生成者」として位置付けることをお勧めします。 実装のヒント: 20 ～ 30 の高品質な歴史的コンテンツをスタイル参照としてナレッジ ベースにアップロードします。ボットによって生成された記事のブランド トーンはより一貫したものになります。

5. 情報の監視と集約プッシュ

シナリオの説明: ニュース検索やソーシャル メディア監視などのプラグインを統合するボットを構成して、特定のキーワードに関する最新情報を定期的に取得し、それを要約してチーム コラボレーション プラットフォームにプッシュします。 効率の差し引き: マーケティング チームの競合製品情報の収集作業は、1 日当たり 1 ～ 2 時間の手作業による閲覧から、ボットによる自動集計後の 15 分間の読み取りとスクリーニングに短縮され、効率は 4 ～ 8 倍に向上しました。 24 時間 365 日の監視が必要な世論シナリオの場合、Bot は分単位の応答を実現できますが、これは手動監視ではカバーできない次元です。 実装のヒント: ボットがノイズの多い情報をチームにプッシュすることによって引き起こされる「アラーム疲労」を避けるために、キーワードとソースの品質を慎重に構成する必要があります。キーワード ブラックリストを設定して、無関係なコンテンツをフィルタリングし、プッシュの頻度を制御することをお勧めします (リアルタイムで 1 つずつプッシュするのではなく、1 日に 1 ～ 2 回の概要など)。

Cozeの対象者

  • 非技術的なビジネス ユーザー: マーケティング、カスタマー サービス、運用などの職種の担当者は、プログラミング スキルがなくても、使用可能なカスタマー サービス ボットやナレッジ マネジメント ボットを 30 分以内に構築できます。 適応境界: ビジネス ユーザーは、基本的な構造表現能力 (要件を明確なボットの個性の説明に変換する能力) を備えている必要があります。 Coze にはコードはありませんが、要件分析とプロセス設計機能を置き換えることはできません。チームがビジネス プロセス図を描くことさえできない場合、Coze が自動的にそれを行うことはありません。
  • コンテンツ作成者と個人ユーザー: ブロガー、セルフメディア関係者、知識労働者は、GPT-4 を使用してパーソナル AI アシスタントを構築し、情報検索とコンテンツ生成の時間コストを削減します。 適応境界: データ プライバシーに関する厳格な要件を持つユーザー (弁護士、医師など) は、クライアントまたは患者のデータを Coze ナレッジ ベースにアップロードするかどうかを慎重に評価する必要があります。無料版のナレッジ ベースの容量とモデル呼び出しの割り当ては、高頻度の使用のニーズを満たさない可能性があります。
  • SME デジタル チーム: AI カスタマー サービスや社内ナレッジ ツールを迅速に導入する必要があるが、常勤の AI エンジニアがいない、従業員数 3 ～ 50 人のスタートアップおよび中小企業。 適応境界: 企業が高度にカスタマイズされたエージェント ロジック (複雑なマルチラウンド対話戦略、ERP システムとの緊密な統合など) を必要とする場合、Coze の構成機能は上限に達する可能性があり、より柔軟なフレームワークまたは Dify や AutoGen などの自社構築ソリューションを検討する必要があります。
  • Feishu/Douyin エコエンタープライズ: Feishu を頻繁に使用している企業の場合、Coze と Feishu ロボットのネイティブ統合により、アクセス コストが最も低くなります。追加のチャネル適応作業を行わずに、ボットを Feishu ロボットとして直接公開できます。 適応境界: 会社の主要なコラボレーション プラットフォームが Feishu ではなく Slack/Teams である場合、これらのプラットフォームに対する Coze の統合の深さ (メッセージ カード インタラクション、チャネル管理機能など​​) は Feishu バージョンほど完全ではない可能性があります。
  • AI プロダクト マネージャーおよび起業家: 必須

AI ボット製品のコンセプトを迅速に検証したい起業家は、Coze を使用して MVP の開発とユーザー テストを数日で完了でき、アイデアからデモまでのサイクルが大幅に短縮されます。 適応境界: MVP 検証が成功した後、製品を独立して展開する必要がある場合、独自のブランドを持つ必要がある場合、または外部システムとの詳細なデータ接続が必要な場合は、Coze から自社構築プラットフォームに移行するコストとパスを評価する必要があります。この移行プロセスには現在、公式ツールのサポートがありません。

群衆には適していません:

  • LLM 推論プロセス、トレーニング データ、またはデータ ストレージを完全に制御する必要がある AI 研究者や高度な開発者は、LangChain、AutoGen、Dify などのセルフホスト型フレームワークを選択する必要があります。 Coze の抽象化レイヤーは、基礎となるモデルの直接制御を制限します。
  • データ主権に関する厳格なコンプライアンス要件がある金融機関および政府部門は、エンタープライズ バージョンのプライベート展開計画を取得し、セキュリティ評価を完了する前に、コア ビジネス データを Coze Cloud にアップロードしないでください。
  • 大量のオリジナルのビジュアル デザインや高品質な長文記事を生成する必要があるコンテンツ チームの場合、複雑なクリエイティブ シナリオでは Bot の機能の限界がすぐに明らかになります。 - Coze のモデル レイヤーは、人間の創造的な判断や詳細な調査能力に代わることはできません。

Cozeの概要と展望

コア コンピテンシー: Coze は、現在の市場で「最も高い入出力比」を備えた AI ボット構築ソリューションの 1 つです。ユーザーの増加と引き換えに ByteDance の補助金戦略を利用し、ゼロコード カプセル化を使用して AI アプリケーションのしきい値を下げ、マルチチャネル リリースを使用してボットをおもちゃからツールに変えます。 AI Agentプラットフォームトラックにおいて、Cozeは「利用の敷居を下げる」と「導入範囲の拡大」の2つの側面で大きなアドバンテージを持っています。特に AI 開発チームを持たない中小企業にとって、Coze はゼロから本番環境までの最短パスを提供します。

現在の制限事項:

  • コストの持続可能性には疑問がある: 無料の GPT-4 割り当ては、ByteDance の戦略的補助金に完全に依存しています。補助金戦略が調整されたり、資本状況が変化したりすると、ユーザーは大幅なエクスペリエンスの低下に直面することになります。 Cozeはユーザー単位の補助金額と補助期間の予定を公表しておらず、商用化モデルの長期安定性について透明性を欠いている。企業が中長期的な技術選択を行う際には、「補助金削減」のシナリオに備えて予算のバッファーを確保しておく必要がある。
  • 制限された詳細なカスタマイズ機能: 標準化された要件の 80% を満たす場合、Coze の構成モードは効率的ですが、高度にカスタマイズされた残りの 20% の要件 (カスタム エージェントの計画戦略、洗練されたモデル呼び出しパラメータ制御、ナレッジ ベースのパーティショニング戦略の詳細な調整など) を Coze フレームワーク内で実装するのは困難です。プラットフォームの機能の限界を超える場合は、より柔軟なフレームワークに切り替える必要があります。
  • ベンダー ロックイン リスク: Coze 上に構築されたボットとナレッジ ベースには、標準化されたエクスポート形式と移行ツールが不足しており、Coze プラットフォームから離れるユーザーの切り替えコストは高くなります。企業は、Coze の使用中にコア知識資産 (FAQ ドキュメント、ボットのキャラクターの説明など) の独立したバックアップを保持し、プラットフォームに依存しない形式 (通常の Markdown/PDF など) でコピーを保持することをお勧めします。
  • エコシステムへのサードパーティの貢献が不十分: プラグイン市場は主に公式および主要パートナーに依存しており、サードパーティ開発者のエコシステムはまだ自発的な成長の好循環を形成していません。 WordPress プラグイン市場や Slack App Directory などの成熟したエコシステムと比較すると、Coze のプラグインの量と質には大きなギャップがあります。

今後の観測点:

  • ByteDance の Coze の戦略的位置付けが「エコロジー入口」から「プロフィットセンター」に移行するかどうか、また補助金政策の調整の範囲とペース - これは Coze のユーザーベースと成長曲線を決定する最大の変数です。
  • Coze がエンタープライズ バージョンで、中規模および大企業のカスタマイズ ニーズを満たすために、より多くの基本的なコントロール (カスタム RAG パラメータ、モデルの微調整アクセス、ワークフロー ログのエクスポートなど) を開放するかどうかによって、中小企業の上限を突破して大規模エンタープライズ市場に参入できるかどうかが決まります。
  • Byte AI インフラストラクチャ (Doubao Big Model、Jimeng AI など) との緊密な統合の進展 - Coze が Byte の自社開発モデルの高度な機能 (マルチモーダル理解、低遅延推論など) を独占的に使用できれば、他のプラットフォームではコピーできないモデル層の差別化が形成されます。
  • グローバル AI ボット プラットフォームの競争環境の変化、特に OpenAI Assistants API、Google Gemini Gems、Microsoft Copilot Studio の反復的な方向性。 Coze は「無料割り当て」と「チャネル カバレッジ」という 2 つの側面で優位性を維持し続ける必要があります。そうしないと、より強力なエコシステムを持つ競合製品に簡単に追い越されてしまいます。

調達/採用リスク評価: Coze を本番環境に使用することを検討しているチームには、次の評価段階が推奨されます。

  • フェーズ 1 (1 ～ 2 週間): 無料バージョンを使用して 1 ～ 2 の低リスク シナリオでボットを構築します。ナレッジ ベースの検索精度 (20 ～ 30 の実際のユーザーの質問でヒット率をテスト)、プラグインの使いやすさ、クォータ消費速度 (毎日の平均会話量と対応する GPT-4 クォータ消費量の記録) の検証に重点を置きます。
  • フェーズ 2 (3 ～ 4 週間): シナリオの範囲を広げながら、Pro/Enterprise エディションの詳細な見積もり、データ ストレージ戦略、SLA 条件について Coze セールス チームと連絡を取ります。特に、データがモデルのトレーニングに使用されているか、保管場所がコンプライアンス要件を満たしているか、超過上限と電流制限しきい値を確認する必要があります。
  • フェーズ 3: Coze プラットフォームの長期的な可用性と移行パスを確認した後、コア ビジネス プロセスをプラットフォームに移行するかどうかを決定します。企業は購入前に、契約にデータエクスポート権条項、サービス終了時のデータ移行計画、プラットフォーム可用性 SLA の実際の補償上限および免除条項が含まれているかどうかを追加で確認する必要があります。

関連ツール: crewai、langchain

バージョン情報

  • Coze Workflow ワークフローのアップグレード ：ワークフロー機能が大幅にアップグレードされ、より複雑な条件分岐、ループ ノード、並列実行がサポートされるようになりました。 Coze Loop 機能が導入されたため、ボットはユーザーのメッセージに応答するだけでなく、積極的に会話を開始できます。新しいボット チームのコラボレーション機能が追加され、複数のボットが連携して 1 つの複雑なリクエストを処理できます。マルチモーダル機能が拡張され、画像、ファイル、音声の入力処理をサポートするようになりました。
  • Coze の世界的な発売 ：Coze は海外で正式にリリースされ (coze.com)、基本的な AI Bot 構築機能を提供します。無料版では、Web 検索やコード実行などの基本的なプラグインが組み込まれた GPT-4 Turbo を使用できます。リリース後、GPT-4 戦略を自由に使用できるためすぐに広く注目を集め、登録ユーザーが急速に増加しました。
  • ボタン（国内版）をリリース ：国内版「Coze」 (coze.cn) が正式にリリースされ、Doubao、Wenxinyiyan、Tongyi Qianwen などの主要な国内モデルをサポートします。 Feishu、WeChat ミニプログラム、Douyin などの Bytedance プラットフォームや国内の主流チャネルと深く統合されています。プラグイン市場は大幅に拡大し、国内ユーザーに適したプラグインが多数リリースされています（Amap、JD.com、Xiaohongshu など）。
  • プラグイン マーケットとワークフローの公開 ：プラグイン マーケットが正式にリリースされ、開発者はカスタム プラグインを提出して共有できます。ワークフロー機能が導入され、複数ステップのBot実行ロジックを視覚的に設計できるようになりました。プラグインの数は 100 を超え、生産性、メディア、旅行、ショッピングなどの複数のカテゴリをカバーしています。

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