ChatKitエンティティタギングガイド：その仕組みと活用方法

本当に役立つAIチャット体験を構築するには、単にテキストベースの回答を得るだけでは不十分です。こちらの意図を全く理解しないボットとの苛立たしいやり取りに、誰もが一度は陥ったことがあるでしょう。会話をリアルに感じさせるためには、AIがビジネスを動かす上で重要な「モノ」、つまり人、製品、ドキュメントを理解する必要があります。点と点を結びつける必要があるのです。

このような、より豊かで文脈に沿った会話を実現するための優れた機能が、エンティティタギングです。これは、シンプルなチャットボックスをインタラクティブなワークスペースに変えることができるものです。このガイドでは、ChatKitエンティティタギングについて、その内容、機能、そして同様に重要なこととして、ビジネスで成果を出す必要がある場合に、どこが最適ではないのかについて、無駄なく明確に解説します。

ChatKitエンティティタギングとは？

タギングの話に入る前に、まずChatKit自体について簡単に説明しましょう。

OpenAIのChatKitとは？

OpenAIのChatKitは、開発者がAIチャットのユーザーインターフェースを構築するのを支援するJavaScriptフレームワークです。UIのカスタマイズやリアルタイムのレスポンスストリーミングなど、洗練されたチャット体験のためのフロントエンドコンポーネントを提供します。アプリの「チャットバブル」部分のスターターキットだと考えてください。覚えておくべき重要な点は、これがフロントエンドツールであり、完全な既製ソリューションではないということです。これは、構築や保守の方法にかなり大きな影響を与えます。

エンティティタギングとは？

エンティティタギングとは、基本的に会話の中で特定の情報、つまり「エンティティ」を認識し、リンク付けするプロセスです。チャットインターフェースに、あなたのビジネスの世界における重要な名詞を認識させることです。

単なるテキストの羅列として見るのではなく、システムは意味のあるものを識別します。典型的なビジネスの場合、これらのエンティティは次のようになります：

• 顧客の名前

• サポートチケットID（「TICKET-54321」）

• 製品名またはSKU（「SKU-QB-1138」）

• ドキュメントのタイトル（「第4四半期オンボーディングポリシー」）

• 注文番号（「#100-555-1234」）

ChatKitエンティティタギングを使用すると、開発者はユーザーがこれらの項目をチャット内で直接参照できるようにすることができます。通常は、「@」と入力して検索可能な関連エンティティのリストを呼び出します。

ChatKitエンティティタギングの主要な機能

では、この機能で実際に何ができるのでしょうか？その主な機能と、よりスマートなチャット体験を創造する上での意味を見ていきましょう。

インタラクティブなコンテキストのための@-メンションを有効化

エンティティタギングの最もよく知られた使い方は、@-メンションを有効にすることです。ドキュメントで同僚をタグ付けするように、ユーザーは「@」と入力して、他のユーザー、ドキュメント、製品などを検索してタグ付けできます。

開発者にとって、これはユーザーが「@」記号の後に文字を入力するたびに検索を実行する関数で処理されます。ここでのビジネス上の利用価値は非常に高いです。たとえば、顧客とチャットしているサポート担当者が、Confluenceの特定のナレッジベース記事を@-メンションして、解決策への直接リンクを共有することができます。これらすべてをチャットウィンドウから離れることなく行えます。

信頼性の高い回答のための引用元の活用

正直に言って、AIの最大の問題の一つは信頼性です。AIが単に作り話をしていないとどうやってわかるでしょうか？エンティティタギングは、AIが引用元を示すことでこの問題に対処します。AIアシスタントが質問に答えるとき、参照したタグ付けされた項目への直接リンクを含めることができます。

これにより、AIの回答は企業の実際のデータに基づいたものとなり、信頼性が大幅に向上します。社内の営業チャットボットは、クライアントの契約条件に関する質問に答え、Googleドキュメントに保存されている契約書に直接リンクするクリック可能なタグを提供できます。これにより、会話は「これが答えだと思います」から「これが答えです、そしてこれが証拠です」へと変わります。

よりリッチなUIのためのホバープレビューのカスタマイズ

コンテキストがすべてです。ChatKitのエンティティタギングを使用すると、ユーザーがタグ付けされたアイテムにカーソルを合わせると表示されるカスタムポップアッププレビューを作成できます。これにより、会話を中断させたり、たくさんの新しいタブを開かせたりすることなく、即座に関連情報を提供できます。

eコマースストア向けのチャットボットを想像してみてください。カスタマーサポート担当者が製品をタグ付けすると、そのタグにカーソルを合わせることで、製品画像、価格、在庫レベルを含むプレビューが即座に表示され、その情報はShopifyのようなプラットフォームから直接取得されます。これは小さなUIの工夫ですが、業務の円滑さに大きな違いをもたらします。

ChatKitエンティティタギング実装の課題

機能は素晴らしく聞こえますが、ChatKitエンティティタギングを実際に導入するには、特に実用的でスケーラブルなソリューションを求める企業にとって、いくつかの大きなハードルが伴います。

大規模な開発作業が必要

ChatKitの落とし穴はここにあります。提供されるのはUIコンポーネントのみです。エンティティの検索方法、プレビューデータの取得元、エンティティがクリックされたときの動作など、重要なバックエンドロジックはすべて、開発者がカスタムで構築する必要があります。

これは、単に機能をオンにするのではなく、まったく新しい開発プロジェクトを開始することを意味します。構築にはかなりのエンジニアリング時間が必要であり、さらに重要なことに、データソースやビジネスニーズの進化に合わせて保守し続ける必要があります。専任のエンジニアチームなしで強力なAIを立ち上げる必要があるチームにとって、eesel AIのようなプラットフォームはセルフサービス体験を提供します。すべてのナレッジソースを接続し、数か月ではなく数分でAIエージェントを稼働させることができます。

OpenAIエコシステムへのロックイン

ChatKitはOpenAIの製品であり、OpenAIの世界でうまく機能するように作られています。コミュニティからの初期のフィードバックが指摘しているように、柔軟に設計されていません。ChatKitを中心にチャット体験全体を構築した後、AnthropicのClaudeのような別のAIモデルに切り替えたいと決めた場合、複雑でコストのかかる移行に直面することになります。これは、自社の技術スタックを管理し続けたいと考えるあらゆる企業にとって現実的なリスクです。単にUIフレームワークを採用するだけでなく、ユーザー体験の核となる部分を単一のベンダーに縛り付けることになります。

ナレッジが統合されない

ChatKit自体はすべてのナレッジをまとめるものではなく、それを表示するためのウィンドウを提供するだけです。エンティティを「タグ付け可能」にするには、ナレッジが存在するすべての場所に対して、個別のカスタム統合を構築し、維持する必要があります。ヘルプデスク、社内wiki、クラウドストレージからの情報をタグ付けしたいですか？それは、チームが構築し、管理しなければならない3つの異なるバックエンドプロジェクトになります。

これは、eesel AIのような統合プラットフォームとはまったく異なります。eesel AIは、すべてのナレッジソースにすぐに接続できます。数回のクリックで、Zendeskの過去のチケット、ヘルプセンターの記事、Notionの社内ドキュメントから学習し、すぐに完全なコンテキストを提供できます。

ChatKitエンティティタギングが非常に価値ある理由（そしてプラットフォームが重要な理由）

エンティティタギングを正しく行うことは、顧客サポートと社内チームの両方に大きな違いをもたらします。この機能自体が非常に有用である理由は次のとおりです：

• 初回解決率の向上： エージェントやボットが適切な顧客データ、注文詳細、ナレッジ記事を即座に引き出すことができれば、問題をより迅速かつ正確に初回で解決できます。

• エージェントのトレーニング時間の短縮： 新しいエージェントは、会社のポリシーを即座に参照したり、類似の過去のチケットから解決策を引き出したりできる副操縦士がいれば、はるかに迅速に業務に慣れることができます。

• 社内Q&Aの簡素化： 従業員は、何度もやり取りすることなく必要な回答を得られます。Slackのようなツール内の社内ボットは、適切な人物、チーム、またはプロジェクトドキュメントを直接タグ付けできるため、多くの無駄な時間が削減されます。

しかし、この価値を得ることは、単にUI機能を持つことだけではありません。それを動かすプラットフォームが重要です。ChatKitのような開発者向けフレームワークは構成要素を提供しますが、実際にビジネスの成果をもたらすのは、エンドツーエンドのAIプラットフォームです。

eesel AIはまさにこのために作られました。そのAI Copilotは、単に返信を作成するだけでなく、何千もの過去のチケットから学習することでビジネスを真に理解し、最も関連性の高いマクロや社内ドキュメントを提案します。また、シミュレーションモードを使えば、実際の顧客と話す前に、過去のチケットでAIがどのように機能するかをテストできます。これは、基本的なフレームワークにはない、信頼を築くための重要な機能です。

価格比較：ChatKitエンティティタギング vs 統合プラットフォーム

費用は常に議論の一部であり、フレームワークとプラットフォームの違いはコストを見ると明らかになります。

ChatKitのコストモデル（OpenAI API経由）

ChatKitはオープンソースなので、フレームワーク自体の使用にライセンス料はかかりません。本当のコストは、カスタムビルドしたバックエンドが検索、応答、アクションのたびに行う必要があるOpenAI API呼び出しから発生します。これは通常、トークンごとに価格設定されます（送信する入力と返される出力の両方に対して）。

ここでの大きな欠点は、予測可能性の欠如です。顧客とのチャットが多い忙しい月には、APIの請求額が警告なしに急増する可能性があり、予算編成が非常に困難になります。

eesel AIという選択肢

eesel AIは、明確で予測可能な道筋を提供します。価格は月間のAIインタラクションの一定数に基づいており、解決策ごとに課金されることはありません。これにより、コストを正確に予測し、成功に対してペナルティを受けることなくサポートを拡大できます。

機能	ChatKit（カスタムOpenAIバックエンド経由）	eesel AI
価格モデル	従量課金制（トークンごと）	定額制（インタラクション階層ごと）
コスト予測可能性	低い（使用量により変動）	高い（月額/年額固定）
隠れたコスト	開発者の時間、サーバーホスティング、メンテナンス	なし。すべて込みのプラン。
導入	カスタム開発が必要	無料トライアル、数分で利用開始。

ChatKitエンティティタギングフレームワークの先へ

ChatKitエンティティタギングは素晴らしいコンセプトです。AIチャットがどのようにして、より豊かで、文脈に沿った、そして誰にとってもより便利なツールになり得るかを完璧に示しています。

しかし、開発者向けのフレームワークであるため、ほとんどのビジネスにとっては現実的な制約が伴います。膨大な開発作業と継続的なメンテナンスが必要で、OpenAIエコシステムにロックインされ、その価格モデルは予測不可能な請求につながる可能性があります。

ほとんどの企業にとっての目標は、単にチャットUIを構築することではなく、大きな手間をかけずに実際のサポートやナレッジの問題を解決することです。そのためには、部品の箱ではなく、初日から機能する完全な統合プラットフォームが必要です。

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