ChatKit Azure OpenAI: カスタムAIチャット構築のための開発者ガイド

AI分野の動向を注視している方なら、会話が単なるQ&Aボットを超えて進んでいることにお気づきでしょう。本当の盛り上がりは、実際に何かを実行できるAIエージェントをめぐるものです。OpenAIは最近、開発者向けにAgentKitやChatKitといったツールを公開し、これらの高度なエージェントの構築をはるかに容易にすることを約束しています。しかし、これらは一体何なのでしょうか？そして、実際にそれらを使用するには何が必要なのでしょうか？

このガイドでは、ChatKit Azure OpenAIに関する誇大広告に惑わされず、その実態を明らかにします。それが何であるか、どのように機能するのか、そして導入前に何を考慮すべきかを詳しく解説します。また、OpenAIの開発者向けツールキットと類似した名前を持つ他のツールとの混同を解消し、あなたの会社にとって賢明な「自社開発か購入か」の判断ができるようにします。

ChatKit Azure OpenAIとは？

まず最初に、私たちが実際に何を話しているのかを明確にしましょう。これは単一の既製品ではありません。これは、フロントエンドのチャットウィンドウ用ツールキットと、バックエンドの頭脳となるAIサービスという2つの異なるテクノロジーを組み合わせたものです。

OpenAIのChatKitを理解する

OpenAIのChatKitは、独自のチャットユーザーインターフェースを構築したい開発者向けのソフトウェア開発キット（SDK）です。これは、名前が似ている「chatkit.app」のようなすぐに使えるアプリではないことを知っておくことが重要です。

これは、ユーザーが見て操作するチャットアプリの部分を構築するためのレゴブロックの箱のようなものだと考えてください。事前に構築されたUIウィジェットとサーバーに接続するためのフレームワークを提供し、応答のストリーミングやインタラクティブなボタンの表示などを処理するのに役立ちます。これにより、洗練されたChatGPTのような体験を自社製品内に直接作成するための基盤が提供されます。

Azure OpenAIを理解する

Azure OpenAIは、GPT-4シリーズのようなOpenAIの強力な大規模言語モデルへのアクセスを提供するMicrosoftのクラウドプラットフォームです。ここでの大きな特徴は、強力なセキュリティ、データプライバシー、信頼性といった、Microsoftに期待されるすべてのエンタープライズレベルの特典が、Azureエコシステム内にきちんと収められていることです。

ChatKitでアプリを構築する場合、通常、バックグラウンドで実行されるエンジンがAzure OpenAIです。これは、ユーザーの質問を受け取り、それについて考え、ChatKit UIが表示する賢い応答を生成する「頭脳」の役割を果たします。

基本的なChatKit Azure OpenAI統合のセットアップ方法

さて、核心部分に入りましょう。ChatKitとAzure OpenAIを接続するのは、間違いなく開発チームの仕事です。これらのツールによってプロセスの一部は簡単になりますが、それでもコードの記述、サーバーのセットアップ、インフラストラクチャの管理が必要です。ここでは、何が必要になるかの概要を説明します。

主な要件

基本的なバージョンを立ち上げて実行するには、開発者はいくつかのものが必要になります：

• Azureアカウント： Azure OpenAIサービスへのアクセス権を持つアクティブなサブスクリプションが必要です。

• デプロイされたAzure OpenAIモデル： 「gpt-4-turbo」のようなモデルを選択し、デプロイする必要があります。これにより、アプリケーションがAIと通信するためのAPIエンドポイントとキーが得られます。

• カスタムバックエンドサーバー： ChatKitはAzure OpenAIと直接通信しません。会話を管理するために中間にサーバーが必要です。公式ドキュメントにはPythonとFastAPIを使用した例がありますが、チームが使い慣れた任意のWebフレームワークを使用できます。

• データを保存する方法： 過去の会話を記憶させたいですか？スレッドやメッセージを保存するために、独自のデータベースをセットアップして接続する必要があります。これは標準では含まれていません。

ChatKitでカスタムUIを構築すると究極のコントロールが得られますが、開発時間という点では大きなコミットメントです。エンジニアリングの手間をかけずに強力なAIエージェントを求めるチームにとって、eesel AIのようなノーコードプラットフォームは、はるかに迅速な道を提供します。ヘルプデスクやナレッジベースに直接接続し、一行もコードを書かずに数分で稼働させることができます。

コアワークフロー

では、すべてをセットアップした後の会話フローはどのようになるのでしょうか？それは、構築したカスタムサーバーによって管理される、整然とした複数ステップのダンスです。

1. ユーザーがメッセージを送信： 誰かがChatKitで構築したカスタムチャットウィンドウに質問を入力します。

2. リクエストがサーバーに到達： そのメッセージはバックエンドサーバーに送信されます。

3. サーバーがAzure OpenAIを呼び出す： サーバーは次に、ユーザーのメッセージと関連する会話履歴を渡して、Azure OpenAI APIを安全に呼び出します。

4. Azure OpenAIがリクエストを処理： AIモデルがその役割を果たし、応答を生成します。

5. 応答がストリーミングで返される： 回答はサーバーに送り返され、サーバーはそれをChatKit UIにストリーミングします。これにより、ChatGPTのようにテキストが単語ごとに表示されるのです。

このやり取りが、スムーズでインタラクティブな感覚を生み出します。しかし、APIキーを安全に保つことから、データベースで会話履歴を管理することまで、そのプロセスのすべてのステップを構築し、維持するのはチームの責任であることを忘れないでください。

機能と制限

ChatKitでカスタムルートを進むと多くの自由が得られますが、良いことばかりではありません。チームの時間とリソースを投入する前に、長所と短所を比較検討する価値があります。

主な機能と利点

• 完全なカスタマイズ性： 外観、操作感、機能性を完全にコントロールできます。カスタムUI要素を設計し、体験全体をブランドに完全に一致させることができます。

• リアルタイムストリーミング： ChatKitはストリーミング用に構築されています。応答をトークンごとに送り返すことができるため、会話がはるかにダイナミックで生き生きと感じられます。

• フレームワーク非依存： 開発者は特定の技術に縛られません。サーバーは、FastAPI、Express、Ruby on Railsなど、彼らが好むどんなバックエンドフレームワークでも構築できます。

• Agents SDKとの統合： ツールを使用できるより複雑なエージェントを構築する予定がある場合に便利な、Agents SDKのようなOpenAIの他のツールとうまく連携するように設計されています。

実用上の制限と課題

• 高い開発オーバーヘッド： これが最大の問題です。これはプラグアンドプレイのソリューションではありません。サーバー、データベース、添付ファイルストレージ、フロントエンドを構築するために熟練した開発者が必要です。そして、そのすべてを維持管理する必要があります。

• 標準機能の欠如： 会話履歴、ユーザーログイン、分析など、当たり前だと思っているかもしれない基本機能は含まれていません。それらすべてをゼロから構築する必要があります。

• 複雑なナレッジ統合： ボットを本当に役立つものにするには、あなたのビジネスについて知る必要があります。Confluenceページ、Google Docs、または古いサポートチケットのような社内ナレッジソースに接続するには、ソースごとにカスタムコードを記述する必要があります。

ここが多くのプロジェクトが行き詰まる点です。会社が使用するすべてのアプリ用にカスタムコネクタを構築するのは、膨大な時間の浪費です。対照的に、eesel AIのようなソリューションは、まさにこの問題を解決するために設計されています。Confluence、Google Docs、Zendeskなどのプラットフォーム向けに100以上のワンクリック統合があり、散在するすべての情報から即座に学習し、初日からより正確な回答を提供できます。

このインフォグラフィックは、カスタムのChatKit Azure OpenAIセットアップでは課題となるナレッジ統合を、eesel AIがいかに簡素化するかを示しています。

価格設定を理解する

ChatKitツールキット自体は無料ですが、それが接続するAIの頭脳であるAzure OpenAIは、決して無料ではありません。月々の請求書で厄介なサプライズを避けるためには、その従量課金制の価格設定を把握することが重要です。

価格設定の仕組み

Azure OpenAIの価格設定は、主にテキストの小さな塊である「トークン」に基づいています。モデルに送信するトークン（入力）と、モデルが返すトークン（出力）の両方に対して課金されます。

支払い方法は主に2つあります：

• 標準（従量課金制）： 1,000または100万トークンごとに設定された料金を支払います。使用量に変動がある場合に最適です。

• プロビジョンド スループット ユニット (PTU)： 一定量の処理能力を予約するために、月額または年額の固定料金を支払います。トラフィックが多く安定しているビジネスに適しています。

選択するモデルによっても大きな違いがあります。新しくより強力なGPT-4モデルは、より小型で高速なモデルよりもトークンあたりのコストが高くなります。

人気モデルの価格例

大まかなイメージを掴んでいただくために、Azure OpenAIで人気のあるいくつかのモデルの標準的な従量課金制の価格を簡単に見てみましょう。これらの価格はAIサービスのみのものであり、開発者の人件費やカスタムアプリのホスティング・維持費は含まれていないことを忘れないでください。

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	$5.00	$15.00
GPT-4o mini	$0.15	$0.60
GPT-4.1-mini	$0.40	$1.60

2024年後半時点でのAzure OpenAI「グローバル」デプロイメントに基づく価格設定です。最新情報については、必ず公式のAzure OpenAI価格設定ページをご確認ください。

予測不可能なトークンベースのコストで予算を立てようとすることは、本当に頭の痛い問題になり得ます。これが、多くのチームがeesel AIのような透明で予測可能な価格設定のプラットフォームを好む理由です。設定されたインタラクション数に基づくプランで、隠れた料金はないため、月末の請求書を気にすることなくサポートの自動化をスケールさせることができます。

このスクリーンショットは、カスタムのChatKit Azure OpenAIソリューションの複雑なトークンベースの価格設定に代わる、eesel AIの予測可能な価格モデルを示しています。

ChatKit Azure OpenAIはあなたに適していますか？

では、ChatKit Azure OpenAIに関する結論はどうでしょうか？これは、完全にカスタムなAIチャット体験をゼロから構築したいチームにとっては強力な組み合わせです。エンジニアリングリソースがあり、すべてのピクセルとすべてのコード行を完全にコントロールする必要がある場合、これは堅実な選択肢です。

しかし、その「自社開発」アプローチには、開発時間、継続的なメンテナンス、予測不可能なコストという重い代償が伴います。ほとんどのビジネスにとって、目標はAIを使って問題を解決することであり、フルタイムのチャットアプリケーション開発会社になることではありません。

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