2025年版 ChatKit APIリファレンス/ベース開発者ガイド

さて、あなたはウェブサイトやアプリにカスタムチャット体験を構築するというタスクを任されたとしましょう。ユーザーと繋がるための素晴らしい方法のように聞こえますが、おそらくお気づきの通り、表面上に見えるよりもはるかに複雑な作業です。多くの開発チームや製品チームは、作業を楽にするために「ChatKit」に目を向けますが、今日の状況は少しばかり地雷原のようです。かつての定番サービスは姿を消し、新しい選択肢は信じられないほど強力である一方、扱うには非常に頭の痛い問題となる可能性があります。

このガイドでは、現代のChatKit APIリファレンス/ベースを解説し、主要なAPIで構築するには実際に何が必要なのか、そして多大な労力をかけずに優れたAIチャット体験を得るためには、なぜ完全に統合されたプラットフォームの方が賢い方法なのかをご紹介します。

ChatKit APIリファレンス/ベースとは何か？

APIの詳細に入る前に、「ChatKit」とは何を意味するのかを明確にしておきましょう。これは基本的に、チャットインターフェースの構成要素を提供するソフトウェア開発キット（SDK）やツールキットのことです。単純なUIコンポーネントから本格的なバックエンドサービスまで、あらゆるものが含まれます。この考え方は以前からありましたが、大きく変化しました。

• Pusher ChatKitの教訓： Pusherを覚えていますか？多くの開発者にとって頼りになる存在でしたが、PusherのChatKitは公式に廃止されました。これは、他社のプラットフォーム上に自社製品を構築する際に伴うリスクを思い起こさせる大きな出来事です。もし彼らがサービスを停止すれば、あなたには膨大な技術的負債と、完全な作り直しが必要な機能だけが残されるのです。

• StreamによるAPIファーストのアプローチ： 次に、Streamのようなプラットフォームがあります。彼らは堅牢なChat APIとUIコンポーネントを提供しています。確かに強力ですが、それでも膨大な開発作業はあなたの責任です。UIを組み立て、アプリの状態を管理し、ユーザー認証を処理し、そしてそれらすべてをバックエンドの別のAIに接続する方法を見つけ出さなければなりません。

• OpenAIのAgentKitによるエージェント構築の強力なツール： OpenAIもまた、AgentKitの一部として独自のChatKitバージョンを持っています。これは単にチャットウィンドウを構築するためだけのものではありません。複雑な複数ステップのAIエージェントをデプロイするために設計されています。カスタムワークフローを作成するには素晴らしいものですが、信頼性の高いAIサポートボットを必要とするチームにとっては、完全に過剰スペックとなる可能性があります。

この進化は、大きな問いを投げかけます。低レベルのAPIを使って数ヶ月かけてカスタムソリューションをゼロから構築すべきか、それともインテリジェントでブランドに合ったチャット体験をより迅速に立ち上げる方法があるのか、という問いです。

従来のアプローチ：ChatKit APIリファレンス/ベースでの構築

StreamやOpenAIのようなプロバイダーが提供する基盤APIを利用すれば、最終製品を完全にコントロールできます。しかし、正直に言って、この道は開発者の時間と継続的なメンテナンスへの多大な投資を意味します。それが実際にどのようなものか、見ていきましょう。

開発者体験と必要なリソース

ベースAPI上で構築する場合、あなたのチームは多くのことにサインアップすることになります。

• フロントエンド開発： チャットUI全体をゼロから構築します。つまり、メッセージリスト、テキスト入力ボックス、タイピングインジケーター、既読通知など、すべてです。Streamのように一部のコンポーネントを提供するライブラリを使っても、それらを統合し、ブランドに合わせてCSSを調整するのに膨大な時間を費やすことになります。

• バックエンド統合： バックエンドは、ユーザー認証の管理、安全なクライアントトークンの作成、WebSocketなどを使ったリアルタイムのメッセージフローの処理といった、すべての重労働をこなさなければなりません。AndroidにChatKitを統合するチュートリアルやウェブアプリに埋め込むチュートリアルを見ればわかるように、これは決して簡単なことではありません。

• AI統合： 次は「スマート」な部分です。チャットインターフェースを、OpenAI Responses APIのような別のAPIを介してAIモデルに接続する必要があります。これは、会話履歴の管理、効果的なプロンプトの作成、ツールコールの処理などを意味し、まったく新しい複雑性の層を追加します。

• メンテナンスのオーバーヘッド： そして、それは決して終わりません。一度構築すれば、それはあなたのものです。チャットプロバイダーからのAPIの変更、セキュリティパッチ、機能アップデートなど、すべてあなたの開発者が管理することになります。

DIYアプローチの限界と隠れたコスト

完全なコントロールができるのは良いことですが、多くのチームにとって、デメリットはすぐに積み重なっていきます。

1. 高額な初期費用と継続的なコスト： 初期の構築には、数週間、あるいは数ヶ月の開発者の時間が簡単に費やされます。その後は、メンテナンス、アップデート、バグ修正が一生続き、総コストを押し上げます。

2. 不安定な依存関係： PusherのChatKitのサービス終了が証明したように、あなたが構築の基盤とするサービスが永遠に存在するとは限りません。将来的には、高価で骨の折れる移行に備えなければなりません。

3. 複雑で予測不可能な価格設定： APIの価格設定は本当に頭の痛い問題です。月間アクティブユーザー数（MAU）、同時接続数、またはトークンごとの使用量に基づくモデルは予測が困難です。それらはしばしば、あなたが最も望むこと、つまりユーザーベースの成長に対して、あなたにペナルティを課す結果となります。

競合他社の価格設定の詳細

これが実際にどれくらいの費用がかかるか見てみましょう。

• Stream Chatの価格設定： Streamの価格設定には、月間アクティブユーザー数（MAU）と同時接続者数に基づくいくつかの異なる要素があります。プランの上限を超えると超過料金が発生するため、トラフィックが急増した際には請求額が予測不能になります。例えば、10,000 MAU向けの「Start」プランは、年間払いの場合月額$399ですが、追加ユーザー1人あたり$0.09がかかります。そして、これはまだ、それを構築し維持する開発者に支払う費用を含んでいません。

• OpenAI APIの価格設定： OpenAIのAPIで構築する場合、送信するプロンプトと受け取る応答の両方で、トークンごとに料金を支払うことになります。AIチャットエージェントの場合、「プロンプト」には、すべてのやり取りの全会話履歴が含まれます。これにより、長いチャットでは非常に高額になる可能性があり、コストを予測することは基本的に不可能です。

現代の代替案：統合型AIプラットフォーム

チャット、UI、AIのための別々のAPIをつなぎ合わせようとする代わりに、現代のプラットフォームはオールインワンのソリューションを提供します。これにより、ごくわずかな時間で、強力でカスタマイズ可能な体験を得ることができます。ここでeesel AIのようなツールが真価を発揮し、サポートとエンゲージメントのために構築された完全に統合されたシステムを、箱から出してすぐに提供します。

数ヶ月ではなく、数分で稼働開始

ここでの最大の利点はスピードです。数ヶ月にわたるプロジェクトの代わりに、本番環境に対応したAIチャットボットを1時間以内にサイトで稼働させることができます。

• 真のセルフサービス設定： eesel AIを使えば、サインアップし、ナレッジソースを接続し、営業担当者と話すことなくチャットボットを設定できます。どのように機能するかをテストし、すべて自分自身で本番環境に公開できます。これは、デモや営業電話を強制する競合他社とは大きな違いです。

• ワンクリック統合： APIとの格闘は忘れてください。eesel AIは、Zendesk、Intercom、Slackや、ConfluenceやGoogle Docsにあるナレッジベースなど、あなたがすでに使用しているツールに直接接続します。ヘルプデスク全体を置き換えることなく、現在のワークフローにぴったりと収まります。

eesel AIのワンクリック統合。ChatKit APIリファレンス/ベースより優れた代替案。

• リスクフリーのシミュレーション： 何かをローンチする前に、eesel AIでは過去の何千ものサポートチケットでシミュレーションを実行できます。これにより、自動化率の明確な予測が得られ、AIが実際の顧客の質問にどのように応答するかが正確にわかります。何を期待すべきかを知った上で、本番稼働を開始できます。

eesel AIでのリスクフリーシミュレーション。ChatKit APIリファレンス/ベースでの構築よりもシンプルです。

エンジニアリングの手間なくナレッジを統合

スマートなチャットボットは、アクセスできる情報があってこそです。カスタムのナレッジパイプラインを自分で構築することは、埋め込み、ベクトルストア、検索拡張生成（RAG）といったものを含む、大規模なエンジニアリングプロジェクトです。

• 実際のビジネスコンテキストでトレーニング： eesel AIは、過去のサポート会話、ヘルプセンターの記事、社内ドキュメントから自動的に学習します。初日からあなたのブランドのトーンを把握し、特定のソリューションを理解します。

eesel AIがナレッジを統合する方法を示すインフォグラフィック。ChatKit APIリファレンス/ベースに対する主要な利点。

• すべてのソースを接続： なぜヘルプセンター1つだけで止まるのですか？eesel AIを使えば、Google Docs、Notion、Confluence、Shopifyの製品カタログなど、数十のソースから情報を引き出すことができます。これにより、チャットボットのための単一で統合された頭脳が作成され、顧客と社内チームの両方に包括的で正確な回答を提供することが保証されます。

理にかなった透明性の高い価格設定

DIYルートの最大の不満の1つは、予測不能な従量課金制です。サポートチームが忙しい月だったからといって、APIプロバイダーから予期せぬ5桁の請求書が届くべきではありません。

• 解決ごとの料金なし： eesel AIの価格設定は、AIインタラクションのシンプルな階層に基づいています。設定されたボリュームに対して定額料金を支払うため、顧客がチャットボットをより多く利用したからといって、コストが制御不能になることはありません。

eesel AIの透明性の高い価格設定。ChatKit APIリファレンス/ベースの複雑な価格設定に対する明確な代替案。

• シンプルで包括的なプラン： コア製品であるAI Agent、Copilot、Triage、およびChatbotはすべて各プランに含まれています。標準であるべき機能に対する隠れた料金や高価なアドオンはありません。月額プランから始めていつでもキャンセルすることも可能で、他のプロバイダーが押し付ける長期契約よりもはるかに柔軟です。

ChatKit APIリファレンス/ベース：インフラ構築をやめ、価値の提供を始めよう

チャットアプリケーションの世界は大きな進歩を遂げました。ChatKit APIリファレンス/ベースは究極のコントロールを提供しますが、ほとんどのビジネスにとって、DIYソリューションのコスト、複雑さ、メンテナンスは割に合わないのが現実です。Pusher ChatKitのようなプラットフォームの失敗は、単一のソリューションに依存することがいかに危険であるかを示しており、StreamやOpenAIの開発者中心の性質は、迅速に行動する必要があるチームには不向きです。

eesel AIのような現代の統合プラットフォームは、次の論理的なステップです。UI、バックエンド、そして強力でトレーニング可能なAIを1つのセルフサービスプラットフォームにバンドルし、長くて高価な開発サイクルの必要性を排除します。既存のナレッジを接続し、パフォーマンスをシミュレーションして信頼を築き、予測可能な月額コストで数分で稼働を開始できます。

予算をチャットインフラの構築と維持に注ぎ込む代わりに、実際に成果をもたらすもの、つまり顧客体験の向上とサポートの自動化に集中することができます。

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