生成AIの世界は、信じられないほどの速さで動いています。Microsoft Azureのような主要プラットフォームでカスタマーサポートツールを構築している場合、まばたきをする間に1年分のアップデートを見逃したかのように感じることさえあります。
これらの変化に追いつくのは、特に予算やワークフローに直接的な影響を与える場合、本当に大変です。Azure OpenAI Serviceの最近の変更は、新しいAPIからプラットフォームの完全なリブランディングまで、多くの混乱や隠れたコストを生み出す可能性があります。特に、顧客の問題をより迅速に解決したいだけ、というのが本音のサポートチームにとってはなおさらです。
このガイドでは、サポートツールに影響を与えるAzure OpenAI Serviceの最も重要な変更点を解説し、それが日々の業務に実際に何を意味するのかを説明し、サポートを自動化するための、よりシンプルな方法を探ります。
Azure OpenAI Serviceとは？
本題に入る前に、まずは簡単に認識を合わせましょう。Azure OpenAI Serviceは、基本的にMicrosoftが企業に対して、GPT-4ファミリーのような強力なOpenAIモデルを、安全でコンプライアンスに準拠したAzureクラウド内で利用できるようにするサービスです。
主な目的は、開発者にコアとなるAIモデルと技術的なバックボーンを提供し、彼らが独自のカスタムAIアプリケーション（多くの場合、カスタマーサポート用ツールも含まれる）を構築できるようにすることです。ほとんどの企業にとっての魅力は、OpenAIの優れたモデルをAzureのセキュリティとデータプライバシーの約束（Microsoftのデータをモデルのトレーニングに使用しないというコミットメントは大きなポイントです）と組み合わせて利用できる点です。
ここで言う「サポートツール」とは、ZendeskやIntercomのようなヘルプデスク内で顧客の質問に答えるために設計された、チャットボット、人間のエージェントを支援するツール、自律型エージェントといったAI搭載アプリを指します。
サポートツールに影響を与えるAzure OpenAI Serviceの主要な変更点の詳細
もし最近AzureのAIサービスを少しでも触ったことがあるなら、何かが少し変わったことに気づいたかもしれません。全体的な構成が再編成・更新されたため、どこから手をつければよいか分からない人にとっては混乱を招く可能性があります。
ここでは、知っておくべき大きな変更点をご紹介します。
分散したスタジオから統合されたAzure AI Foundryへ
Microsoftは最近、大規模な整理を行いました。かつてAzure AI StudioやAzure OpenAI Studioのように別々だったプラットフォームが、現在ではAzure AI Foundryと呼ばれる単一の統合プラットフォームに統合されました。
その目的は、AI開発プロセス全体のための一元的な場所を作ることです。OpenAI、Meta、Cohereなどから提供される1,600以上のモデルのカタログを備え、開発者がAIソリューションを構築、テスト、ローンチするために必要なすべてを提供します。
しかし、サポートチームにとって注意すべき点があります。それは、これが信じられないほど強力なツールキットである一方で、依然として複雑で開発者優先の環境であるということです。その名前が示す通り、これはゼロから何かを「鋳造」するための「鋳造所（foundry）」であり、ヘルプデスクに単にプラグインできる既製のソリューションではありません。
エージェント構築のための新しいResponses API
最も重要な技術的アップデートの一つが、新しいResponses APIです。これは、従来のChat Completions APIのよりスマートなバージョンと考えることができます。開発者が単にチャットするだけでなく、ツールを使用し、関数を呼び出し、アクションを実行できるエージェントを作成できるように特別に設計されており、これらすべてを一つの構造化されたAPI呼び出し内で行えます。
これはサポートの自動化にとって非常に大きな意味を持ちます。これは、AIエージェントがShopifyで顧客の注文を検索したり、ナレッジベースで技術的な回答を見つけたり、Jira Service Managementでチケットを作成したりすることを可能にする技術です。Responses APIは、関数呼び出し（AIに特定のツールを使用するよう指示すること）、ファイル検索、さらには画像生成のような高度な機能をサポートしています。
新しいモデルと進化する料金体系
ご想像の通り、AzureはマルチモーダルなGPT-4oや動画モデルSoraなど、常に新しくより強力なモデルを追加しています。しかし、より強力な機能には、より複雑な料金体系が伴うことがよくあります。
コストは従量課金制で、アプリケーションが使用する「トークン」（単語の小さな断片）の数によって計算されます。これには、モデルに送信する情報（入力）と、モデルが生成する回答（出力）の両方が含まれます。モデルによってコストは大幅に異なり、ほとんどの場合、入力トークンよりも出力トークンの方が高くなります。
いくつかの人気モデルを比較した簡単な表がこちらです。
| モデル | 入力価格（100万トークンあたり） | 出力価格（100万トークンあたり） |
|---|---|---|
| GPT-4o-2024-1120 Global | $2.50 | $10.00 |
| GPT-4o-mini-0718 Global | $0.15 | $0.60 |
| GPT-4.1-2025-04-14 Global | $2.00 | $8.00 |
これらのAzure OpenAI Serviceの変更がサポートツールに与える影響
では、これらすべての技術的な事柄は、単にワークフローを自動化し、チームの効率を上げようとしているサポート責任者にとって、実際には何を意味するのでしょうか？ここで、プラットフォームの可能性が、現実世界の実際的なハードルにぶつかります。
パワーの増大は複雑さの増大を意味する
新しいResponses APIとその関数呼び出し機能は、机上では素晴らしく聞こえます。注文詳細を取得し、配送状況を確認し、返金処理を行うサポートエージェントを、人間の手を介さずに構築することを想像できるでしょう。
現実には、これを構築するには本格的で継続的なエンジニアリングの労力が必要です。開発者は、ツールごとに技術的なルールを定義し、API呼び出しを管理するコードを書き、エラーを適切に処理できるシステムを構築しなければなりません。そして、それは一度きりのプロジェクトではありません。AzureのAPI仕様が変更された場合、サポートボットが壊れないように、それらの更新を手動で追跡し、コードを書き直すのはあなたのチームの責任です。
ここで役立つのが、サポート用に設計されたプラットフォームです。eesel AIのようなソリューションを使えば、（チケットのタグ付け、クローズ、エスカレーションなど）ヘルプデスク用の強力な事前構築済みのアクションをすぐに利用できます。また、シンプルでガイド付きのセットアップを通じて、あらゆる外部ツールに接続できます。何ヶ月にもわたる開発やメンテナンスの頭痛の種なしに、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを手に入れることができます。
サポート量とともに増加する予測不能なコスト
トークンベースの料金モデルは柔軟に聞こえますが、サポートチームにとっては、絶え間ない予算の不安の源となり得ます。コストはチケットの量に直結します。忙しい月、質問が殺到する製品の発売、あるいは一連の複雑な顧客問題（より長い会話と多くのトークンを必要とする）は、月末に驚くほど高額な請求につながる可能性があります。
Forresterの調査によると、顧客エンゲージメントの向上は収益を最大8%増加させることができ、これは素晴らしいことです。しかし、その成功に伴ってサポートツールのコストが予測不能に拡大すると、利益が直接削られてしまいます。うまくいっていることに対して、事実上ペナルティを受けているようなものです。
対照的に、eesel AIは明確で予測可能な料金設定を提供しています。私たちのプランは月々のAIインタラクションの固定数に基づいており、解決ごとの追加料金はありません。これにより、安心して予算を立て、コストの暴走を心配することなくサポート業務を拡大できます。
プラットフォームの稼働時間と実際のパフォーマンスのギャップ
Azureは99.9%のアップタイムを保証するサービスレベル契約（SLA）を提供しており、これは機能リスト上では素晴らしく見えます。しかし、そのSLAが保証するのはサービスが稼働していることだけです。モデルの正確性、回答の質、応答速度については一切保証していません。
もしあなたのAzureベースのエージェントが何かをでっち上げたり、顧客に誤った情報を提供したり、繁忙期に動作が極端に遅くなったりした場合、それを修正するのはあなたの責任です。劣悪な顧客体験のリスクは、完全にあなたのチームの肩にかかってきます。
eesel AIは、信頼性の高いカスタマーサポートのために特別に構築されています。ヘルプセンターのような信頼できる情報源に知識を限定することで、話題から逸れるのを防ぐことができます。さらに良いことに、当社のシミュレーションモードを使えば、過去の何千もの実際のチケットでそのパフォーマンスをテストできます。これにより、実際に顧客と話す前に、期待される解決率と応答品質がわかり、完全な安心感を得ることができます。
なぜゼロからの構築より専用プラットフォームの方が賢明なのか
サポート用AIを考えるとき、「自社開発か購入か」という問題は、かつてないほど明確になっています。Azureのような生のプラットフォーム上で構築することも可能ですが、サポートワークフロー用に設計された専用ソリューションを使えば、より速く、より確実に目標を達成できます。
数ヶ月ではなく数分で稼働開始
Azure上で本番環境に対応したサポートエージェントを構築するのは、非常に大きな事業です。基本的なバージョンを立ち上げるだけでも、熟練したAIエンジニア、プロジェクトマネージャーのチーム、そして数ヶ月の作業が必要になることがよくあります。
eesel AIなら、完全にセルフサービスで利用できます。ZendeskやFreshdeskなどのヘルプデスクを接続し、ConfluenceからGoogleドキュメントまでナレッジソースを同期させ、わずか数分で最初のAIエージェントを立ち上げることができます。コーディングは不要です。
手作業なしでナレッジを統合
Azureで構築したエージェントを役立つものにするには、会社のナレッジに接続するための独自のシステムを作成する必要があります。これは、ドキュメントの準備、インデックス作成、ベクトル埋め込みと呼ばれるものの作成などを含む、かなり複雑なデータサイエンスのプロジェクトです。
eesel AIはこれを即座に行います。過去のチケットから自動的に学習してブランド独自のトーンに合わせ、ワンクリック連携で100以上のソースに接続できます。さらには、解決済みのチケットをヘルプセンター用の記事の下書きに変えることで、ナレッジベースのギャップを見つけて埋める手助けもします。
開発者だけでなくサポートリーダーが完全にコントロール
Azureで構築されたサポートエージェントの管理や調整には、通常、開発者が必要です。そのペルソナを変更したり、エスカレーションルールを調整したり、新しい自動化を追加したりしたい場合、おそらくエンジニアリングチームにチケットを提出し、彼らの順番待ちリストに加わることになるでしょう。
eesel AIは、サポートリーダーが主導権を握ることを可能にします。私たちのシンプルなインターフェースで、最終的な決定権はあなたにあります。直感的なプロンプトエディタを使ってAIのペルソナを定義し、どのチケットを自動化するかを正確に決定するための特定のルールを作成し、開発者に助けを求めることなくカスタムアクションを設定できます。小さく始めて価値を証明し、自分のペースで自動化を拡大できます。
インフラではなく、成果に集中する
サポートツールに影響を与える最近のAzure OpenAI Serviceの変更は、開発者向けにいくつかの強力な新しい構成要素を導入しましたが、同時にプラットフォーム固有の複雑さ、予測不能なコスト、エンジニアリングチームへの重い依存を浮き彫りにしました。
サポートリーダーにとって、目標はAIインフラのエキスパートになることではありません。目標は、顧客の問題を迅速かつ適切に解決することです。Azure上で独自のAIツールを構築・維持することは、その使命からの大きな逸脱に簡単になり得ます。
AIサポートエージェントを来四半期ではなく、今週中に立ち上げよう
AzureのAPIや料金モデルに悩まされる代わりに、eesel AIを使えば、強力で完全に統合された信頼性の高いAIエージェントを導入できます。
すべてのナレッジソースを一つにまとめ、最前線のサポートを自動化し、稼働させる前に解決率がどうなるかを正確に確認できます。これは、より良いサポート成果への最速の道です。
よくある質問
主な変更点には、AI開発プラットフォームのAzure AI Foundryへの統合とResponses APIの導入が含まれます。これらは、高度なAIエージェントを構築するためのより包括的なツールキットを提供することを目的としています。
これらの変更は強力な新機能を導入する一方で、サポートエージェントをゼロから構築する際の複雑さも増大させます。例えば、Responses APIは、ツールの定義、API呼び出しの管理、エラーの効果的な処理に、多大なエンジニアリング労力を必要とします。
トークンに基づいた更新された料金体系は、サポート量に直接比例して変動する予測不能なコストにつながる可能性があります。これは、繁忙期や複雑なやり取りが、予想以上の請求額になる可能性があることを意味します。
Azureはサービスに対して99.9%のアップタイムSLAを提供していますが、この保証はサービスの可用性にのみ適用されます。AIモデル自体の正確性、回答の質、応答速度はカバーしておらず、その責任はあなたのチームに委ねられます。
これらのAzureの変更を伴う新しいAIサポート機能の実装は、カスタムソリューションの構築と維持が必要なため、依然として数ヶ月に及ぶ相当な開発時間を要します。これは、より迅速な、多くの場合セルフサービスの導入を提供する専用プラットフォームとは対照的です。
Azure上で直接構築されたAIエージェントの管理や調整は、ペルソナやエスカレーションルールの調整など、通常は開発者による変更が必要です。しかし、eesel AIのような専用プラットフォームは、サポートリーダーが直感的なインターフェースで直接管理できるように設計されています。
