dolv
dolvは、既存のスタックに接続し、ヒューマン・イン・ザ・ループ承認で実際の作業を実行し、統一されたフルファネルビューで成果を測定する、市場投入チーム向けのAIネイティブなグラウンデッドコマンドセンターです。
https://dolv.work/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年08月11日
dolvとは
dolvは、オペレーター、創業者、リーン成長チームがキャンペーン、アウトリーチ、コンテンツ、CRM作業を実行できるように設計されたエージェント型AI GTMプラットフォームです。ブラウザで実行され、既存のツール（例：Google Workspace、Microsoft 365、分析、広告、ソーシャル、パブリッシング）に接続し、「グラウンデッドAI」を使用して、アクションと出力を会社の状況、プレイブック、知識に合わせて調整します。dolvは、ToDoリストを作成する代わりに、スタック全体でタスクを準備および実行し、その結果を測定可能なファネルパフォーマンスに結び付けます。
dolvの主な機能
dolvは、AIネイティブなコマンドセンターであり、既存のツールスタックに接続し、根拠に基づいたAIエージェントを使用して実際の作業（キャンペーン、アウトリーチ、CRM更新、コンテンツ運用）を実行し、統合されたTOFU/MOFU/BOFUファネルで結果を測定する、市場投入チーム向けのツールです。これはチャットボットではなく、オペレーターとして設計されており、読み書き統合と、外部または不可逆的なアクションに対するヒューマン・イン・ザ・ループ承認フローを使用しながら、パイプラインを実際に動かしたものを継続的に帰属させ、相関させて結果を示します。
根拠に基づいたAIコマンドセンター: メール、LinkedIn、WordPress、カレンダー、Docs/Sheets全体で作業をドラフトおよびキューイングできる約84の呼び出し可能なツールを備えたチャットベースのアシスタント。デフォルトで会社のコンテキスト（プロファイル、プレイブック、知識）に基づいています。
ヒューマン・イン・ザ・ループ承認: リスクの高い外部アクションは準備され、承認受信トレイにルーティングされます（準備 → 承認 → 実行中 → 完了）。これにより、dolvが煩雑な作業を処理する間、ユーザーは制御を維持できます。
ノーコードワークフロービルダー: トリガー、ツールステップ、エージェントステップ、分岐ロジック、コードブロック、ステップごとのテスト、承認ゲート、監査用の完全な実行トレースを備えたドラッグアンドドロップワークフロー。
マルチエージェントキャンペーンオーケストレーション: 「ディレクター」エージェントが複数の専門エージェント（並行または連続）を調整し、単一の成果物を統合します。ブリーフからOKRを意識するように設計されています。
ファネルインテリジェンス + 測定: ライブメトリクスを統合されたTOFU/MOFU/BOFUファネルにマッピングし、ローリング30日間のベースライン（加重複合ヘルス）に対してスコアリングし、相関関係の洞察と複数のモデルにわたるマルチタッチアトリビューションを提供します。
スタック全体の読み書き統合: 約30の双方向統合（例：Google Workspace、Microsoft 365、GA4、Search Console、Ahrefs、LinkedIn、WordPress、広告/ソーシャル）を接続し、dolvがデータをプルし、実行を既存のツールにプッシュできるようにします。
dolvのユースケース
B2B SaaSデマンドジェネレーションの実行: フルファネルキャンペーン（メール + LinkedIn + コンテンツ）を実行および反復し、承認を通じて送信をルーティングし、相関とマルチタッチアトリビューションを使用してパイプラインを動かしたものを追跡します。
大規模な代理店クライアント運用: ノーコードワークフロー（コンテンツ制作、アウトリーチシーケンス、レポート作成）を介して反復可能な配信を標準化し、監査証跡を維持し、クライアント向けのアクションを承認によってゲートします。
リーンスタートアップGTMコマンドセンター: 創業者や小規模チームは、スタックを接続し、不可逆的なアクションを制御しながら実行（投稿のドラフト、CRMの更新、スケジューリング、公開）をオフロードできます。
Eコマースの成長 + コンテンツパイプライン: SEO/コンテンツワークフローを調整し（Docsでドラフト、WordPressにキュー/公開、アナリティクスで影響を測定）、チャネルアクティビティを時間の経過とともにファネルの健全性に関連付けます。
RevOps / 成長チームのファネル診断: ツール全体のメトリクスをTOFU/MOFU/BOFUビューに統合し、ローリングベースラインと比較してベンチマークを設定し、パフォーマンスの変化と相関するアクティビティを特定して実験の優先順位を付けます。
メリット
読み書き統合を介して実際の作業を実行し（推奨事項だけでなく）、手動のGTM運用を削減します。
ヒューマン・イン・ザ・ループ承認は、リスクの高いアウトバウンドアクションを防止しながら、自動化を可能にします。
統合されたファネルビュー、相関関係、マルチタッチアトリビューションにより、成果測定が組み込まれています。
デメリット
価値は統合の接続と維持に依存します。スタック接続が限られていると影響が減少します。
承認ゲーティングは、完全に自律的な実行を求めるチームにとって摩擦を生む可能性があります。
高度な機能（ワークフロー、アトリビューション、OKR/実験）をうまく使用するには、プロセスの成熟度が必要な場合があります。
dolvの使い方
1) ブラウザでdolvを開く: https://app.dolv.work/ にアクセスします（dolvはブラウザで動作します。インストールは不要です）。
2) サインインしてワークスペースを開始する: dolvアカウントを作成/サインインし、ツールを接続し、作業を実行し、承認を確認するアプリワークスペースに入ります。
3) スタックを接続する（統合）: 統合で、既に使用しているツールを接続します。これにより、dolvはメトリックを読み取り、アクションを書き戻すことができます（読み書き統合）。例として、Google Workspace（Gmail、カレンダー、ドライブ、ドキュメント、スプレッドシート）、Microsoft 365（Outlook、Teams、OneDrive、Excel）、分析（Google Analytics 4、Search Console）、WordPressやLinkedInなどのパブリッシング/アウトリーチツールが挙げられます。
4) dolvを会社の状況に合わせる（グラウンデッドを維持する）: 会社のプロファイル、プレイブック、知識を追加またはリンクして、dolvの回答とアクションがビジネスコンテキストに基づいているようにします（一般的な出力ではありません）。
5) 作業の実行方法を選択する（チャット、ワークフロー、またはキャンペーン）: 実行モードを選択します。(a) グラウンデッドAIコマンドセンター（呼び出し可能なツールを備えたチャットアシスタント）を使用してタスクを実行する、(b) 分岐とテストを備えた反復可能なプロセスにはノーコードワークフロービルダーを使用する、または (c) ディレクターエージェントがメンバーエージェントを調整して1つの成果物を作成するマルチエージェントキャンペーンを実行する。
6) 具体的な成果から始める: dolvに明確な目標を与えます（例：アウトリーチの下書き、キャンペーンの準備、CRMレコードの更新、コンテンツの下書き/公開、カレンダー作業のスケジュール）。dolvは、接続されたツール全体で手順を計画し、アクションを準備します。
7) 不可逆的なことが起こる前に準備されたアクションを確認する: 外部または不可逆的なアクションの場合、dolvは作業を最初に準備し、すぐに実行するのではなく、レビューのためにキューに入れます。
8) 承認受信トレイを使用する（ヒューマン・イン・ザ・ループ）: 承認受信トレイを開き、準備 → 承認 → 実行中 → 完了のループに従います。出荷したいものだけを承認します。内部/不可逆的でないアクションはすぐに実行される場合があります。
9) ツール全体で作業を実行し、出荷する: 承認後、dolvは接続されたシステムでアクションを実行します（例：メールやLinkedInアウトリーチの下書き/キュー、ドキュメント/スプレッドシートの作成/更新、カレンダーアイテムのスケジュール、WordPressへの公開、またはCRM更新の実行）。
10) 反復可能なオペレーターが必要なときにエージェントを構成する: エージェントの役割とプロンプトを設定し、使用できる統合を選択し、実行履歴を通じて監査を有効にすることで、エージェントを作成/構成します。予算上限（デフォルトで月額250ドルと記載）を使用して支出を制御します。
11) ゲートとトレースを使用して反復可能なワークフローを構築する: ワークフロービルダーで、トリガー、ツールステップ、エージェントステップ、条件、オプションのコード、および人間の承認ゲートを備えたドラッグアンドドロップフローを組み立てます。ステップごとのテストを使用し、各実行の完全なトレースを確認してデバッグと改善を行います。
12) 統一されたファネルで成果を測定する: ファネルインテリジェンスをチェックして、結果が統一されたTOFU/MOFU/BOFUファネルビューにマッピングされ、過去30日間のベースラインと比較してスコア付けされていることを確認し、出荷された作業がファネルを動かしたかどうかを追跡できます。
13) 相関関係とアトリビューションを使用して何がうまくいったかを学ぶ: 相関関係の洞察を確認して、どの行動/メトリックが実際にパイプラインを動かしたかを特定し、マルチタッチアトリビューションモデルを使用してチャネル全体のタッチを評価します。
14) 実験を実行し、目標を追跡する（NSM/OKRs/ICE）: ノーススターメトリックを定義し、その下にOKRを配置します。dolvの実験測定アプローチ（二項比率z検定を使用すると記載）を使用してICE実験を検証し、何をスケールするかを決定します。
15) 反復：成功したものを倍増させ、残りを自動化する: ファネル測定、相関関係、アトリビューションに基づいて、プロンプト/エージェント/ワークフローを洗練し、キャンペーンを再実行し、反復可能な動きを標準化して、dolvが必要な場所で承認を得て実行し続けることができるようにします。
dolvのよくある質問
dolvは、既存のツールを接続し、実際の作業（キャンペーン、CRM更新、アウトリーチ、コンテンツなど）を実行し、人間による制御を伴う統合されたファネルで結果を測定する、GTMチーム向けのAIネイティブなコマンドセンターです。
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