OpenAI o3、GPT-4.1、CUA を使用した Unify の GTM 成長システム

Unify は、営業成長をエンジニアリング課題として捉える AI 主導の go-to-market（GTM）システムを開発しました。OpenAI o3、GPT-4.1、Computer-Using Agent（CUA）を活用して見込み客の発掘と超パーソナライズドメッセージングを自動化します。このシステムは現在、Unify 自社のパイプラインの 30% を生成し、顧客向けに年間で数億ドル規模のパイプラインを支援しています。

GTM をスケーラブルな検索問題に変換する

Unify は、従来の獲得問題ではなく、構造化されていない意味的に豊かなデータ上の検索問題として go-to-market プロセスを再定義します。手作業のリサーチとアウトリーチをエージェントアーキテクチャで置き換えることで、GTM チームは手作業では不可能だった規模と速度で、製品が解決できる特定の課題を抱える企業や個人を特定できるようになります。

Unify の AI 製品スタックは、主に次の 3 つのコンポーネントで構成されています。

  • The Observation Model: OpenAI o3 によって駆動され、総アドレス可能市場を継続的にリサーチし、スタック変更や新規採用などの高シグナルイベントを検出します。マルチエージェントワークフローを用いて戦略的インサイトを抽出します。
  • The Research Agent: オープンエンドな質問とアウトバウンドコピー生成を担当します。計画には GPT-4.1、動的ブラウジングには CUA、統合には GPT-4o を利用します。
  • Copywriting: エージェント型リサーチと GPT-4o を使用し、抽出されたデータを特定リード向けの超パーソナライズドメール草案に変換します。

GTM タスク向けの戦略的モデル割り当て

Unify は、推論、ツール使用、インタラクション能力に最適な OpenAI モデルをタスクにペアリングすることでシステムを最適化しています。

高シグナル検出のための OpenAI o3

Unify は、複雑な上流意思決定を推論できることを検証した後、Observation Model に OpenAI o3 を導入しました。このモデルは主に 2〜3 ターンの推論に使用され、シグナル検出に必要な初期ロジックを支えます。

リサーチと計画のための GPT-4.1 と CUA

GPT-4.1 と Computer-Using Agent（CUA）は、製品の意思決定層に統合され、リサーチと計画タスクを解放します。特に CUA は、Trust and Safety ページやレビューサイトのナビゲーションといった UI レベルの操作を可能にし、静的スクレイピングでは対応できないケースをサポートします。

統合と分類のための GPT-4o

GPT-4o は、その流暢さと構造化出力への対応力から、統合と返信分類のデフォルトモデルとして使用されています。

実世界シナリオにおける推論品質の評価

Unify は、正確性やレイテンシだけに頼らず、実世界の GTM シナリオにおける推論品質でモデルを評価します。このアプローチは、指示計画やシグナル分類といった上流段階で特に重要で、初期モデルの出力が以降のすべてのステップの成功を左右します。

"推論品質は初期段階で本当に重要であり、人間レベルに近い推論ができ、ニュアンスを理解し、多様なユースケースに適応できるモデルが必要でした。" — Kunal Rai, Unify のソフトウェアエンジニア

OpenAI o3 をオープンソース代替とベンチマークした結果、Observation Model が要求する複雑なロジックに対して o3 の優れた推論能力が不可欠であることが判明しました。

Sources