「Rejected（不採用）」——2017年、YCombinatorからの通知を見たDeon Nicholasは、そのスクリーンショットをTwitterに投稿しました。

シリコンバレーで最も権威あるアクセラレーターから門前払い。普通なら隠したくなる失敗です。

しかし彼は、それを公開しました。

"It was a catalyst for me. It fired him up and he focused on the product behind Forethought."

「これは私にとっての触媒でした。私を奮起させ、Forethoughtのプロダクトに集中するきっかけとなりました」

— Deon Nicholas

1年後、2018年9月。サンフランシスコ、TechCrunch Disrupt Startup Battlefield。

21社の中から選ばれた1社。審査員席には、Founders FundのCyan Banister、Sequoia CapitalのRoelof Botha——シリコンバレーの重鎮たちが並びます。

優勝。賞金$100,000（約1,500万円）とDisrupt Cup。

YCに不採用にされた会社が、1年後にはTechCrunchの頂点に立っていました。

そして7年後の現在、この会社は月間10億以上の顧客インタラクションを処理し、70-80%の解決率を実現するAIカスタマーサポートの巨人になりました。

本記事は、Forethoughtと創業者たちの物語です。

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この記事でわかること

1. 創業者の逆境ストーリー: トロント貧困地域出身、黒人創業者1%の壁、YC不採用からの逆転
2. Autoflowsの仕組み: なぜ従来のRAG（検索拡張生成） の10-20%に対して70-80%の解決率を実現できるのか
3. 批判的視点: AIハルシネーション問題、価格の不透明性、実際の顧客の不満

基本情報

※日本円換算は1ドル=150円で計算

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Forethoughtとは？RAGを超えた「エージェントAI」

カスタマーサポートAIの限界を破る

従来のAIカスタマーサポートには、致命的な弱点がありました。

RAG（検索拡張生成） 型のチャットボットは、ナレッジベースから情報を検索し、回答を生成します。しかし、「検索」の限界は明らかでした。

「返品したい」という問い合わせ。返品ポリシーを検索して回答するだけでは、実際に返品処理を完了させることはできません。

解決率は10-20%。残りの80-90%は、結局人間のエージェント（サポート担当者）に引き継がれていました。

Forethoughtが実現した「70-80%」

Forethoughtの解決率は、70-80%。RAGの4-8倍です。

なぜこれが可能なのか？

答えは、Autoflows——Forethoughtのコア技術である「エージェントAI推論エンジン」にあります。

Autoflowsは「検索」ではなく「実行」します。

• 返品依頼が来たら: 返品ポリシーを確認し、顧客の注文履歴を参照し、返品処理を実行する
• パスワードリセット依頼が来たら: 本人確認を行い、リセットリンクを送信する
• 複雑な問い合わせが来たら: 適切な専門チームにルーティングする

検索して答えるのではなく、問題を解決する。これがForethoughtの本質です。

「見えないテクノロジー」の哲学

なぜForethoughtはこのアプローチを選んだのか？

創業者Deon Nicholasの言葉が、その答えを示しています。

"Great technology should be invisible. It should work in the background to make your life easier and allow people to spend more time on the work that really matters."

「素晴らしいテクノロジーは目に見えないものであるべきです。バックグラウンドで動作して生活を楽にし、人々が本当に重要な仕事により多くの時間を費やせるようにすべきです」

— Deon Nicholas, プレジデント

顧客は「AIと会話したい」のではない。問題を解決したいのです。

そのためには、AIが「見えない」形で問題を解決し、人間のエージェントは本当に複雑な課題に集中できるようにする必要がある。

この哲学が、Forethoughtの技術設計の根幹にあります。

なぜこのような哲学が生まれたのか？その答えは、創業者の異質な経歴にあります。

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創業者の物語：貧困地域からシリコンバレーへ

Deon Nicholas——薬局のアルバイトから$92M調達のCEOへ

トロント内陸部の貧困地域

カナダ・トロントの「inner-city」——貧困地域。そこでDeon Nicholasは育ちました。

"I grew up pretty poor in inner-city Toronto, and back then could not imagine the life I have now as the CEO of a leading venture-backed AI company."

「私はトロント中心部の貧困地域で育ち、当時はベンチャー支援を受けた大手AI企業のCEOとしての今の人生を想像することはできませんでした」

— Deon Nicholas

周りにコンピュータに興味を持つ人はほとんどいなかった。彼は薬局で棚卸しのアルバイトをしながら、一人でコーディングに没頭していました。

ACM ICPC——北米3位、MITを上回る

しかし、彼の才能は競技プログラミングで開花します。

ACM国際大学対抗プログラミングコンテスト（ICPC）。101カ国、2,534大学、38,160人の競技者が参加する世界最高峰の大会です。

2015年、Deon NicholasはUniversity of Waterloo「Black」チームを率いて地域大会で1位を獲得。世界大会に進出しました。

北米3位。UC Berkeley、MITに次ぐ順位。CMU、ハーバード、UCLAを上回りました。

"Nicholas credits his experience with the contest as the reason he was able to work an internship at Facebook."

「Nicholasは、Facebookでのインターンシップを獲得できたのは、このコンテストの経験のおかげだと語っています」

ICPC北米3位の実績が、Facebook internship獲得の決定打になりました。

黒人創業者「1%」の壁

薬局のアルバイトから、Facebook、Palantir、Dropbox、Pure Storageを渡り歩くエンジニアへ。そしてForethoughtを創業。

しかし、彼の前には別の壁がありました。

外部ベンチャーキャピタルから資金調達を受けた黒人創業者は、全体のわずか1%。

この1%に入るために、Deonは$92M（約138億円）を調達しました。Steadfast Capital、NEAなどの一流VCに加え、グウィネス・パルトロウ、アシュトン・カッチャー、ロバート・ダウニー・Jr.などの有名人投資家からも支援を受けています。

「拡張する」という思想

Deon Nicholasを理解するには、彼の投資先を見る必要があります。

彼がエンジェル投資した企業：AnthropicとCognition（Devin）。

どちらも「AIが人間を置き換える」のではなく「AIが人間を拡張する」というビジョンを持つ企業です。

"Augment, not automate"

「自動化ではなく、拡張する」

— Deon Nicholas

AIはカスタマーサポート担当者を置き換えるのではなく、拡張する。単純なタスクはAIが処理し、人間は本当に価値のある仕事に集中できるようにする。

この思想が、Forethoughtの全てを説明しています。

Sami Ghoche——レバノンからハーバード主席卒業へ

共同創業者でCEOのSami Ghocheは、全く異なる経歴を持ちます。

レバノン出身。ハーバード大学でコンピュータサイエンスの学士・修士を同時取得。GPA 3.99-4.00、Summa Cum Laude（最優等）で卒業した秀才です。

Phi Beta Kappa——アメリカで最も古く、最も名誉ある学術団体——にも選出されています。

LinkedInでは「Feed AI team」に所属し、ニュースフィードの関連性向上に取り組みました。

2019年、Deonと並んでForbes 30 Under 30（Enterprise Technology部門） に選出。両共同創業者がForbes 30 Under 30に選出される快挙でした。

そして、Sami GhocheのビジョンはDeonとは少し異なる角度から語られます。

"AI has spent the last few years learning to answer questions. The next era is about actions and outcomes."

「AIはここ数年、質問に答えることを学んできました。次の時代はアクションと成果についてです」

— Sami Ghoche, CEO

「質問に答える」から「アクションを実行する」へ。

これは、RAGからエージェントAIへの進化を一言で表現しています。Forethoughtが2024-2025年に急成長した理由は、この「次の時代」への先見性にありました。

移民創業者チーム——カナダ、レバノン、アイルランド

Forethoughtのもう一人の共同創業者は、Colm Doyle。アイルランド出身で、DropboxとAutonomyでの経験を持つCCO（最高顧客責任者）です。

"A Canadian, a Lebanese, and an Irishman are the co-founders of Forethought AI, with the entire founding team made up of immigrants."

「カナダ人、レバノン人、アイルランド人がForethought AIの共同創業者であり、創業チーム全体が移民で構成されています」

カナダ、レバノン、アイルランド。3人の異なるバックグラウンドを持つ移民が、「見えないテクノロジー」という共通のビジョンで結ばれています。

このダイバーシティは、初期投資家K9 Venturesが投資を決めた理由の1つでした。

では、彼らが作り上げた「Autoflows」とは、具体的にどのような技術なのでしょうか？

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Autoflowsの技術：なぜ70-80%を実現できるのか

従来のRAGとの決定的な違い

3つの技術的特徴

1. 複雑なビジネスポリシーの理解

従来のチャットボットは、「返品は30日以内」「VIP顧客は例外」といったルールを事前にプログラムする必要がありました。

Autoflowsは、ビジネスポリシーのドキュメントを読み込み、文脈に応じて判断します。「通常は30日以内だが、この顧客はVIPなので60日まで対応」といった判断をAIが自律的に行います。

2. 意思決定ツリー不要

従来型のAIカスタマーサポートは、「もしAならB、もしCならD」という分岐を人間が設計する必要がありました。

Autoflowsは、この設計プロセスを省略します。AIが問い合わせ内容と顧客情報から、最適なアクションを自律的に決定します。

3. エンドツーエンドの問題解決

「検索して回答」ではなく「アクションを実行して解決」。

返品処理、パスワードリセット、アカウント更新——これらを人間のエージェントに引き継ぐことなく完了させます。

製品ラインナップ

Browser Agent：APIなしでのアクション実行

2025年10月に発表されたBrowser Agentは、Forethoughtの技術力を象徴する製品です。

従来のAIツールは、外部システムと連携するためにAPI（システム間連携の仕組み） が必要でした。しかし、多くのレガシーシステムにはAPIがありません。

Browser Agentは、人間がブラウザで行う操作を自動化します。APIがなくても、ブラウザベースのシステムであれば操作可能。

• 76%のワークフローに対応: 企業のデジタルワークフローの大半はブラウザ経由
• エンタープライズグレードのセキュリティ: ドメイン許可リスト、暗号化、承認チェックポイント

技術的な説明は十分でしょう。では、実際に導入するとどうなるのか？ 最も成功した導入事例を見てみましょう。

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導入事例：Upworkの驚異的な数字

世界最大のフリーランスマーケットプレイスの課題

Upworkは世界最大のフリーランスマーケットプレイス。数百万のフリーランサーとクライアントが利用し、膨大なサポートリクエストが発生していました。

課題:

• サポートチケットの分類に時間がかかる
• エージェントの対応時間が長い（8分/件）
• セルフサービス率が低い（25-30%）

以前のチャットボットプロバイダーでは、セルフサービス率45%が限界でした。

Forethought導入後の結果

結果は、業界でも例を見ない数字でした。

メール回答精度99%——ほぼ完璧な自動回答です。

50万件のチケット自動分類、精度90%。これを人間が分類するとしたら、何時間かかるでしょうか？

Grammarlyの1.5週間稼働

Grammarlyは、1日に3,000万人以上が利用する文章校正ツール。急増するユーザーに対応が追いつかなくなっていました。

Forethought導入後:

• 87%のチケット削減: サポート負荷が大幅減少

• CSAT（顧客満足度）4.2を早期達成: 5点満点中4.2の高評価

• 初期セットアップ1.5週間で稼働: 業界標準（3-6ヶ月）の1/8

  1.5週間で稼働開始。これは驚異的なスピードです。

87%のチケット削減。これは「87%の問い合わせに対応できなくなった」ではありません。「87%の問い合わせがAIで解決できるようになった」ということです。

顧客企業例

• テック: Upwork、Grammarly、Airtable、Datadog
• その他: WordPress、Cohere、Cotopaxi、Fetch、Acorns、Lime、Thumbtack

華々しい実績です。Forbes「次の10億ドルスタートアップ」にも選出されました。

しかし、すべてがうまくいっているわけではありません。

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批判的視点：AIハルシネーションと価格の闇

「70-80%」の裏側——27%のハルシネーションリスク

70-80%の解決率。これは業界最高水準です。

しかし、Forethought自身が認めている数字があります。

チャットボットは最大27%の確率でハルシネーション（幻覚）を起こす可能性がある。

ハルシネーションとは、AIが「存在しない情報」を事実のように回答してしまう現象です。

"一般的なパターン（典型的な配送期間など）に基づいた回答"と"リアルタイムの検証済み注文状況情報"の違いを認識する必要があります。

— Forethought公式

業界全体の深刻な問題

これはForethoughtだけの問題ではありません。

2025年、AIカスタマーサービスボットの39%がハルシネーション関連エラーにより撤回または再設計されています。

77%の企業がAIハルシネーションに懸念を示しているという調査結果もあります。

業界専門家の指摘：

"Both Forethought and competitors share a fundamental architectural limitation: they guess answers from knowledge bases rather than reasoning through approved logic."

「ForethoughtもZendesk AIも、ナレッジベースから答えを推測するという根本的なアーキテクチャの限界を共有しており、承認されたロジックを通じて推論するわけではない」

コンプライアンス重要業務への不適合

以下の領域では、ForethoughtもZendesk AIも安全ではないと評価されています：

• 支払い処理
• KYC（本人確認）
• アカウント制限
• コンプライアンス上重要な業務

これらの領域では「間違った回答が規制上の問題を引き起こす」ため、AIの活用には慎重さが必要です。

価格の不透明性——67%が代替案を検討

Forethoughtの価格は非公開。デモを依頼しないと見積もりがもらえません。

価格帯の目安: $50,000-$500,000+/年

この「非透明で、デモのみの価格設定」が問題を引き起こしています。

67%のサポートチームが代替案を検討——価格の不透明性と予算の不確実性が理由です。

実際の顧客レビューから見える課題

G2・Capterraでの顧客からの具体的な不満：

実装・セットアップの課題:

• 「製品はまだ成熟段階で、UIや実装に混乱する部分や使いづらい箇所がある」
• 「チャットボットのセットアップに予想以上の時間がかかった」
• 「実装の初期段階で遅延が発生した」

精度・パフォーマンスの問題:

• 「チケットのタグ付けとルーティング機能の精度に問題がある」
• 「新規顧客の場合、AIがまだ学習中のため、常に最適な回答を提案するわけではない」

UI・分析ツールの課題:

• 「分析ダッシュボードがやや煩雑で、一部のネイティブ機能は部分的にしか機能しない」
• 「インサイト内のデータを実用的なインサイトに落とし込むのが難しい」

消費者の最大の不満——「人間につないでくれない」

Forethought自身が2024年と2025年に実施した消費者調査の結果：

"The top frustration among consumers is that automated systems fail to connect them to a human when needed"

「消費者の最大の不満は、自動化システムが必要なときに人間につないでくれないこと」

2024年も2025年も、この不満が1位でした。

70-80%の解決率を誇るForethoughtでさえ、「人間につないでほしいときにつないでくれない」という不満は解消できていません。

批判的な視点も押さえた上で、Forethoughtの成長の軌跡を見てみましょう。

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成長の軌跡：TechCrunch Disrupt優勝から7年

YC不採用からTechCrunch優勝への逆転劇

準備の狂気

TechCrunch Disrupt 2018に向けて、Forethoughtチームはすべてを賭けました。

"Leading up to the competition, they dedicated themselves entirely to bringing on at least five customers to showcase to the judges."

「大会に向けて、彼らは審査員に見せるために少なくとも5社の顧客を獲得することに全力を注いだ」

共同創業者全員が睡眠時間を削り、「excessive hours（過剰な時間）」を質問対策に費やしました。

5社の顧客獲得。短期間で実績を作る。審査員を納得させる。

ピッチの内容

製品名は「Agatha Answers」。

「AIを活用した企業検索の近代的ビジョン」——組織内のナレッジベースを自動的にインデックス化し、従業員が働いている文脈に合わせて、プロアクティブに情報を配信するシステムでした。

価値提案:

• 生産性20-30%向上（一部のケースでは1.5倍）
• コストは追加人員雇用の1/10

審査員の顔ぶれ

• Cyan Banister（Founders Fund）
• Roelof Botha（Sequoia Capital）——現在のSequoia Capital CEOパートナー
• Aileen Lee（Cowboy Ventures）——「ユニコーン」という言葉の生みの親
• Jeff Clavier（Uncork Capital）
• Kirsten Green（Forerunner Ventures）

シリコンバレーの最も影響力のある投資家たちが、審査員席に並んでいました。

優勝、そして3ヶ月でSeries A

21社の中から選ばれたDisrupt Cupと**$100,000（約1,500万円）**。

そしてわずか3ヶ月後、NEA主導のSeries A $9M（約13.5億円）をクローズ。

K9 Venturesの創業者Manu Kumarは、こう語っています：

"Forethought was the first investment for K9 Ventures III, K9's new fund that was announced in 2017."

「ForethoughtはK9 Ventures IIIの最初の投資でした」

K9 Ventures III——2017年に発表された新ファンドの記念すべき第1号投資がForethoughtでした。

資金調達の推移

総調達額: $117M以上（約175億円超）

※日本円換算は1ドル=150円で計算

2024年の急成長

TechCrunch Disrupt優勝から6年。2024年、Forethoughtは急成長を遂げました。

• ARR（年間経常収益）成長: 前年比400%
• トライアル勝率: 75-80%
• 競合勝率: 75%

400%の成長。これは「前年の5倍」を意味します。

月間10億インタラクション

2024年12月、月間10億以上の顧客インタラクションを処理する規模に到達しました。

10億。この数字の意味を考えてください。

1秒あたり約386件。24時間365日、休むことなく顧客対応を続けています。

顧客ROI $1B以上

累計**$1B以上（約1,500億円超）のROI（投資対効果）** を顧客に提供。

Forethoughtへの投資に対して、顧客企業が得た価値の総額です。

2024-2025年の主要マイルストーン

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競合との比較

Forethought vs Ada vs Intercom

Zendesk: カスタマーサポート業界で最大シェアを持つヘルプデスクツール Salesforce: 世界最大の顧客管理（CRM）プラットフォーム

解決率の測定基準に注意

Adaは「80%+」の解決率を主張しています。Forethoughtより高い？

しかし、測定基準が異なる可能性があります。

• Ada: 「偏向率（deflection rate）」を重視（人間への引き継ぎを最小化）
• Forethought: 「解決率（resolution rate）」を重視（問題の完全解決）
• Intercom: 「顧客満足度（CSAT）」とハイブリッド対応を重視

数字だけでなく、自社の課題に合った製品を選ぶことが重要です。

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まとめ：「Rejected」から7年後

冒頭の場面に戻りましょう。

2017年、YCombinatorから届いた「Rejected」の通知。それをTwitterに公開したDeon Nicholas。

トロントの貧困地域で育ち、薬局でアルバイトをしながらコーディングを学んだ少年。黒人創業者として、VC資金調達の1%という狭き門を突破した起業家。

彼が作った会社は、7年後に月間10億インタラクションを処理し、$1B以上のROIを顧客に提供する企業になりました。

「見えないテクノロジー」の実現

Forethoughtの本質は、創業者の哲学にあります。

"Great technology should be invisible."

「素晴らしいテクノロジーは目に見えないものであるべきです」

顧客は「AIと会話したい」のではなく、問題を解決したい。

Forethoughtは、その哲学を70-80%の解決率という形で実現しています。

しかし、課題も残る

27%のハルシネーションリスク。価格の不透明性。「人間につないでくれない」という消費者の不満。

完璧ではありません。しかし、それでも業界最高水準の解決率を実現していることは事実です。

主要ポイント

Forethoughtの4つの差別化ポイント

1. Autoflowsによる70-80%の解決率: RAGの10-20%を大きく上回る性能
2. 月間10億インタラクションの処理実績: 世界規模での信頼性
3. Browser Agentによる革新的なアクション実行: APIなしで既存システムに対応
4. Zendesk/Salesforceとの深い統合: エンタープライズ企業が使いやすい設計

次のステップ

1. カスタマーサポート責任者: Forethought公式サイトでデモを依頼し、自社の解決率改善ポテンシャルを評価。ただし、価格の不透明性に注意
2. IT部門: ZendeskやSalesforceとの統合可能性を技術チームと検討。コンプライアンス重要業務への適用可否を慎重に判断
3. 経営層: 「拡張する」AIと「置き換える」AIの違いを理解し、自社のAI戦略を再検討

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関連記事

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参考リソース

Forethought公式

• Forethought公式サイト
• Forethought Blog
• Forbes - Forethought named one of Forbes Next Billion-Dollar Startups

テックメディア報道

• TechCrunch - Forethought wins Startup Battlefield at Disrupt SF 2018
• VentureBeat - Forethought Series D
• K9 Ventures - What you didn't know about TechCrunch Disrupt Winner Forethought AI

創業者情報

• Deon Nicholas - Authority Magazine Interview
• Deon Nicholas - Black Entrepreneur Profile
• Waterloo Black ACM team finishes 13th at ICPC World Finals
• Sami Ghoche - LinkedIn

批判的評価

• eesel AI - An honest Forethought review (2025)
• Fini Labs - Forethought vs Zendesk AI 2025
• G2 - Forethought Reviews

導入事例

• Upwork Case Study
• Grammarly Case Study

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本記事はネクサフローのAI研究シリーズの一部です。