誰もが業務自動化のためのAIエージェント構築について話しており、その理由は明らかです。自律型エージェントが最前線のサポートを処理し、質問に答え、チームを解放してくれるというアイデアは、非常に素晴らしいものに聞こえます。しかし、実際にどうやって構築するかを調べ始めると、API、エージェントワークフロー、オーケストレーション、LLMといった技術的な専門用語の海に突然放り込まれます。少々圧倒されてしまうかもしれません。
このガイドは、そうしたノイズを切り裂くためにあります。最も一般的な3つの構成要素、OpenAIのAgentKit、OpenAI API、Gemini APIを、実用的でビジネス優先の視点から解説していきます。コードの話はしません。代わりに、サポートリーダーにとって本当に重要なこと、つまり、どれくらいの時間がかかるのか、コストはいくらか、どれくらいの制御ができるのか、そして最終的に顧客にどのような体験を提供できるのか、という点に焦点を当てます。
構成要素を理解する
本題に入る前に、認識を合わせておきましょう。AIエージェントの構築を夕食作りに例えてみてください。あらかじめ計量された食材と説明書が入ったミールキット（これがAgentKit）を選ぶこともできますし、専門の食料品店に行って生の食材を買い、ゼロからレシピを作る（これがOpenAIやGeminiのAPI）こともできます。どちらの方法でも最終的には食事が完成しますが、労力、コスト、そして出来上がりは全く異なります。
OpenAI AgentKitとは？
OpenAIのAgentKitは、AIエージェントの構築を少し簡単にするために設計されたOpenAIのツールキットです。箱から出してすぐに使える完成品ではなく、開発者がより速く構築するためのコンポーネントのセットです。その主な部分は以下の通りです：
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Agent Builder: エージェントの思考や行動をマッピングするための視覚的なドラッグ＆ドロップキャンバスです。
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ChatKit: ウェブサイトやアプリにチャットウィンドウを設置するのに役立つ構築済みパーツです。
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Connector Registry: エージェントをいくつかの外部ツールやデータソースに接続する方法です。
洗練されたレゴセットのようなものだと考えてください。何かすごいものを作るための特別なピースは提供されますが、それを組み立て、倒れないようにし、家のどこに置くかを決めるのは、やはりあなた自身なのです。
AgentKit、OpenAI API、Gemini APIの比較における、Agent Builder、ChatKit、Evals、Connectorsの関係を示すチャート。OpenAI APIとは？
OpenAI APIは、顧客サービス向けChatGPTからAgentKit自体まで、あらゆるものの動力源となる生の基盤エンジンです。API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）とは、あるソフトウェアが別のソフトウェアと対話するための単なる方法です。OpenAI APIを直接使用すると、開発者はGPT-4oのようなコアAIモデルにアクセスできます。そこから、想像できるものなら何でも自由に構築できます。これは「すべて自前で用意する」アプローチであり、エンジンは手に入りますが、その周りの車全体を自分で作らなければなりません。
Gemini APIとは？
Gemini APIはGoogleのOpenAI APIに対する直接の競合製品です。カスタムアプリケーションを構築するための核となるインテリジェンスを提供する、もう一つの基盤となるAIエンジンです。開発者は特定の業務において、OpenAIよりもGeminiを選ぶことがあります。例えば、
APIを直接使用することで選択の自由が得られますが、その選択を管理する責任も伴います。
構築プロセス：スピードと使いやすさ
さて、AIエージェントを導入することに決めたとします。顧客の前にそれを提供できるようになるまで、どれくらいの時間がかかるのでしょうか？その答えは、どの道を選ぶかによって大きく異なります。
AgentKit：より速いプロトタイプ開発
AgentKitは間違いなくスピードを重視して作られています。そのビジュアルキャンバスを使えば、プロダクトマネージャーや技術リーダーがコードを書かずにワークフローを設計できます。これは、迅速なプロトタイプを作成し、エージェントの初期バージョンを立ち上げるのに最適です。
しかし、落とし穴があります。始めるのは速いですが、ほぼOpenAIのエコシステムに固定されてしまいます。そしてさらに重要なのは、プロトタイプの後に来るすべてのことに、依然として責任を負う必要があるということです。どこでホストするか、パフォーマンスをどう監視するか、セキュリティをどう維持するか、そしてチケット量が急増したときにクラッシュしないようにするにはどうすればよいか、などを考え出す必要があります。スタートラインに立つのは速いですが、レース全体は自分で走らなければなりません。
OpenAI & Gemini API：本格的なエンジニアリングプロジェクト
APIを直接使用するのは週末のプロジェクトではありません。本格的な製品開発サイクルです。このルートでは、専任のエンジニアリングチームが以下の作業を行う必要があります：
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ユーザーインターフェースをゼロから構築する。
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会話のメモリと履歴（しばしばステート管理と呼ばれる）を管理する。
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社内ツールへのすべての接続をコーディングする。
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エージェントに何をいつ行うべきかを指示するすべてのロジックを記述する。
利点は完全なコントロールです。あなたの正確なニーズに完璧に合わせたエージェントを構築できます。欠点は？長くて高価で、要求の厳しいプロセスであるということです。あなたは単にエージェントを構築しているだけでなく、会社のために新しいソフトウェアを構築し、維持しているのです。
第3の道：サポートチーム向けのマネージドプラットフォーム
もし構築プロセスのほとんどをスキップできるとしたらどうでしょう？ここでマネージドプラットフォームが登場します。ツールキットや生のエンジンを提供する代わりに、カスタマーサポートのような業務に特化して設計された、すぐに使えるソリューションを提供します。
eesel AIのようなプラットフォームは、まさにこの目的のために作られています。数ヶ月ではなく数分で本番稼働できる、シンプルでセルフサービスのソリューションです。Zendesk、Freshdesk、Intercomといったツールとのワンクリックでのヘルプデスク連携により、複雑なAPI作業や開発者の時間を必要とせずに、既存のセットアップにすぐに組み込むことができます。これは、アイデアから実際に顧客を助ける完全に機能するAIエージェントへの最も直接的な道筋です。
柔軟性とコントロール
AIエージェントは、何を知っていて何ができるかによってその価値が決まります。ここでは、自分で構築する場合と既製のプラットフォームを使用する場合の違いがさらに明確になります。
モデルのロックイン vs マルチモデル戦略
AgentKitはOpenAIのモデルで最適に動作するように設計されています。OpenAIに全面的にコミットしているなら問題ありませんが、これは1つのプロバイダーに縛られることを意味します。開発者がよく議論するように、異なるAIの「頭脳」は異なることに優れています。長い顧客の苦情を要約するためにはGeminiを使いたいかもしれませんし、繊細で共感的な返答を書くためには別のモデル、そして素早く事実に基づいた回答のためにはGPT-4oを使いたいかもしれません。
APIを使って構築すれば、自由に選ぶことができますが、各モデルへの接続をチームが構築し、維持する必要があります。eesel AIのようなプラットフォームは、モデルに依存しないことでこの問題を解決します。複雑さを代行してくれるので、単一の企業に縛られることなく、常に業務に最適なモデルを使用できます。
ナレッジの統合：プラットフォームが答えを得る方法
これは、有用なエージェントを構築する上での最大の課題の1つです。APIを使用している場合、エンジニアはヘルプセンター、社内Wiki、その他のドキュメントからAIに情報を供給するためだけに、複雑なシステム（Retrieval-Augmented Generation、略してRAGという用語を耳にするかもしれません）を構築する必要があります。AgentKitは基本的なファイル検索ツールを提供しますが、会社のナレッジが存在するすべての場所との深く自動的な連携機能はありません。
これはeesel AIの真の強みです。過去のサポートチケットでトレーニングし、ConfluenceやGoogle Docsに直接接続し、さらには解決済みのチケットから新しいナレッジベースの記事を自動的に提案することで、即座にナレッジを統合します。これにより、あなたのビジネスをすでに知っている専門家エージェントが、箱から出してすぐに出来上がります。
カスタムアクション
優れたサポートエージェントは、ただ質問に答えるだけではありません。問題を解決します。これは、注文状況の確認、返金処理、適切な担当者へのチケットの転送といったアクションを起こすことを意味します。
APIを使えば、開発者は夢に描くどんなアクションでもコーディングできますが、それぞれが独自のカスタムプロジェクトになります。AgentKitのコネクタフレームワークは第一歩ですが、少し柔軟性に欠けることがあります。対照的に、eesel AIは完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを備えています。シンプルなプロンプトエディタを使用して、エージェントの正確なペルソナ、口調、そしてShopifyでの注文検索から人間のエージェントへの会話のエスカレーションまで、実行可能な特定のアクションを定義できます。
プロトタイプから本番稼働まで
エージェントの構築は戦いの半分にすぎません。混乱を引き起こさないように、それを立ち上げる必要もあります。
自信を持ったテスト
新しいAIエージェントが初日に暴走しないと、どうすれば確信できるでしょうか？AgentKitや他のツールキットにはいくつかの評価ツールがありますが、それらは主に開発者向けです。APIを使って構築している場合は、テストフレームワーク全体をゼロから作成する必要があります。
ここで、eesel AIの強力なシミュレーションモードが真価を発揮します。プライベートなサンドボックスで、何千もの過去のサポートチケットに対してAIエージェントを安全にテストできます。これにより、解決率の正確な予測が得られ、実際の顧客の問題にどのように応答したかを正確に確認できます。これらすべてを、顧客が一人もエージェントと話す前に行うことができます。これにより、AIの導入に伴うリスクと当て推量を排除できます。
予測不能なAPIコスト vs 透明性のあるビジネス向け価格設定
OpenAIとGemini APIの価格設定は「トークン」使用量に基づいており、これは基本的にAIが処理する単語の数です。これにより、変動的で予測不可能な運用コストが発生します。チケットの量や顧客のおしゃべり度によってサポートコストが大きく変動する可能性がある中で、どうやって予算を立てることができるでしょうか？
これはビジネスリーダーにとって大きな頭痛の種です。eesel AIは、透明で予測可能な価格設定でこの問題を解消します。当社のプランは、必要な機能とキャパシティに基づいており、解決ごとの料金は一切かかりません。忙しい月の後に驚くような請求書が届くことはありません。これは、開発者がトークンを数えるためのものではなく、事業計画のために作られた価格モデルです。
段階的な展開と継続的な改善
おそらく、スイッチを一つ切り替えるだけで、一晩でAIエージェントに100%のチケットを処理させたいとは思わないでしょう。安全な展開とは、段階的なものです。eesel AIを使えば、完全にコントロールできます。パスワードリセットのような単純なチケットタイプを1つだけ処理させることから小さく始めることができます。それ以外のものはすべて、自信を持って人間のチームに引き継ぎます。慣れてきたら、エージェントの担当範囲を広げていくことができます。また、実用的なレポート機能がナレッジベースのギャップを指摘してくれるので、次に何を改善すべきかの明確なロードマップが得られます。
価格の内訳
コストはどんなビジネス上の決定においても大きな要因です。ここでは、これらの異なるアプローチがどのように比較されるかを簡単に見てみましょう。
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OpenAI AgentKit: ツールキット自体は無料ですが、標準のAPI価格設定を通じて実行するすべてのアクションに対して料金を支払います。これは、すべての会話、使用するすべてのツール、ワークフローの各ステップがトークンを消費し、月々の請求額に加算されることを意味します。
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OpenAI & Gemini APIs: APIを直接使用する場合、使用した分だけ支払います。これにより、きめ細かな制御が可能になりますが、予算編成が大きな課題となります。
AgentKitの価格ページのスクリーンショット。AgentKit、OpenAI API、Gemini APIのコストに関する議論に関連。| モデルプロバイダー | モデル例 | 価格（入力100万トークンあたり） | 価格（出力100万トークンあたり） |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4o | $5.00 | $15.00 |
| Gemini 1.5 Pro | $3.50 | $10.50 |
最新の数値は、OpenAIとGoogle Cloudの公式価格ページでいつでも確認できます。
この変動コストは、eesel AIのようなプラットフォームが提供する予測可能で階層的なプランとは大きく異なります。バンドルされたソリューションでは、プラットフォーム、AIモデル、連携機能、分析機能のすべてを、シンプルな月額固定料金で利用できます。これにより、予算編成がはるかに簡単になります。
あなたのチームに適した道を選ぶ
では、どの道があなたに適しているのでしょうか？それはすべて、あなたの目標、チーム、そしてタイムラインにかかっています。
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API (OpenAI & Gemini): これは、最大限のパワーと柔軟性を求める場合に選ぶべき道ですが、専任のエンジニアリングチームへの大規模で継続的な投資という代償が伴います。AIを製品の中核に組み込むテクノロジー企業に最適です。
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AgentKit: これは、OpenAIの世界で迅速にプロトタイプを構築したい開発者にとって、良い中間地点です。しかし、これはツールキットであり、サポート自動化のための完全な、すぐに使えるソリューションではありません。
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マネージドプラットフォーム: ほとんどのビジネスチーム、特にカスタマーサポートにおいては、これが結果を出すための最も速く、安全で、費用対効果の高い方法です。
カスタムAIエージェントのパワーを、ゼロから構築する複雑さ、リスク、予測不能なコストなしに手に入れたいサポートリーダーにとって、eesel AIは明確な答えです。これは、もう一つのエンジニアリングプロジェクトを管理するのではなく、サポートを自動化できる、本番環境に対応したプラットフォームです。
本番環境に対応したAIエージェントがあなたのサポートチームに何をもたらすか、見てみませんか？ eesel AIの無料トライアルを開始して、数分で本番稼働させましょう。
よくある質問
AgentKitは開発をスピードアップするための構築済みコンポーネントを備えたツールキットですが、OpenAI APIとGemini APIは生の基盤となるAIエンジンです。APIを直接使用することはすべてをゼロから構築することを意味しますが、AgentKitはある程度の構造を提供します。
AgentKitはビジュアルビルダーにより迅速なプロトタイプ作成が可能ですが、本番稼働には依然として大規模なエンジニアリングが必要です。OpenAIまたはGemini APIを直接使用する場合は本格的なエンジニアリングプロジェクトとなり、はるかに長い時間がかかりますが、完全なコントロールが可能です。
AgentKitと直接APIのどちらも「トークン」使用量に基づいて課金されるため、変動的で予測不可能な運用コストにつながります。一方、eesel AIのようなマネージドプラットフォームは、通常、透明性の高い定額のビジネス向け価格設定を提供します。
AgentKitは主にOpenAIモデルに紐づけられています。生のAPIを使用すると複数のモデルを統合する自由が得られますが、エンジニアリングチームがそれらの接続をすべて自前で構築し、維持する必要があります。
生のAPIでは、エンジニアはナレッジを統合するために複雑なシステム（RAG）を構築する必要があります。AgentKitは基本的なファイル検索を提供しますが、ヘルプセンターや社内Wikiのような多様な企業のナレッジソースとの深く自動的な連携機能がありません。
APIを直接使用すると、あらゆるカスタムアクションをコーディングできますが、それぞれがオーダーメイドのプロジェクトになります。AgentKitはコネクタフレームワークを提供しますが、これは柔軟性に欠ける場合があります。マネージドプラットフォームは、アクションを簡単に定義できるカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供することがよくあります。
