AIチャット構築のための実用的なChatKit JS概要/ガイド

今や誰もがカスタムAIチャット体験を構築しているように感じられます。IT関連の質問に答える社内ヘルプデスクから、サポートに関する問い合わせを処理する顧客対応ボットまで、これは即座に回答を提供し、チームの負担を軽減する賢い方法です。開発者が迅速に開発を始められるよう、OpenAIはこれらのチャットインターフェースの作成を高速化するために設計されたフレームワーク、ChatKit JSをリリースしました。

しかし、それは実際に何をするもので、本当にあなたのビジネスに適したツールなのでしょうか？

ChatKit JSとは何か、その得意なこと、そして実際の設定がどのようなものかを詳しく見ていきましょう。さらに重要なこととして、その限界、特に大規模なエンジニアリングプロジェクトを開始することなく、すぐに使える完全なサポートソリューションを必要とするビジネスにとっての限界について、詳しく掘り下げていきます。

ChatKit JSとは？

ChatKit JSは、OpenAIが提供するフロントエンドのJavaScriptライブラリで、埋め込み可能なAI搭載チャットUIの構築を支援します。最も簡単に言えば、チャットウィンドウの「見た目や操作感」のためのツールキットと考えることができます。メッセージのストリーミング表示、会話スレッドの整理、ユーザーによるファイル添付など、一般的なUI要素を処理してくれるため、開発者はそれらすべてをゼロから構築する必要がなくなります。

これは、OpenAIのAgent Builderのようなツールで作成したAIエージェントのフロントエンドとして設計されています。OpenAIのプラットフォームでエージェントの「脳」を構築し、ChatKitを使って人々が実際にそれと対話するチャットウィンドウを構築するのです。

覚えておくべき最も重要なことは、これが開発者向けのフレームワークであり、すぐに使えるチャットボットではないということです。これはレゴブロックを提供してくれるようなものですが、全体を自分で組み立てる必要があります。

主要な機能とカスタマイズ

ChatKitには、現代的なチャットインターフェースの基本をカバーする十分な機能セットが付属しています。箱から出してすぐに使える機能を見てみましょう。

標準装備のUIコンポーネント

このライブラリは、最近ではユーザーが当然のように期待するいくつかの事前に構築された機能を開発者に提供し、有利なスタートを切らせてくれます：

• レスポンスのストリーミング表示: これにより、AIの応答が単語ごとに表示され、より自然な会話のように感じられます。

• ツールとワークフローの統合: AIが複数ステップのタスクに取り組んでいるときに小さなインジケーターを表示できるため、ユーザーは裏で何が起こっているのかを理解しやすくなります。

• リッチなインタラクティブウィジェット: 単純なテキストに縛られることはありません。このフレームワークは、チャット内でカード、フォーム、リストなどを表示できます。これは、データを表示したり、ユーザーに特定の情報を求めたりするのに最適です。

• ファイル添付の処理: ユーザーがファイルや画像をアップロードするための組み込みサポートがあり、多くのサポートシナリオで必須の機能です。

• スレッドとメッセージの管理: 会話の基本的な整理を処理するため、異なるチャットを追跡できます。

テーマ設定、ブランディング、ローカライゼーション

チャットUIを製品やウェブサイトに直接組み込むため、それがその場に属しているように見えなければなりません。ChatKitは、見た目や操作感を会社のブランディングに合わせてカスタマイズするいくつかの方法を提供しています。

開発者は、ライトテーマとダークテーマを切り替えたり、カスタムのアクセントカラーを選んだり、角の丸みを変更したり、UIの間隔を調整したりすることができます。また、ヘッダーにカスタムボタンを追加したり、メッセージボックスのプレースホルダーテキストを変更したり、ユーザーが会話を始めるのを助けるためのスタータープロンプトを設定したりすることもできます。そして、世界中のオーディエンスがいる場合は、デフォルトの言語を上書きすることも可能です。

2つの統合パス：ホスト型 vs. 自己ホスト型

ChatKitを実行するには主に2つの方法があり、どちらも開発者が必要です。

1. 推奨される統合方法: こちらの方が簡単な方法です。ChatKitウィジェットをサイトに埋め込み、OpenAIのAgent Builderで構築したAIエージェントをOpenAIにホスト・管理させます。

2. 高度な統合方法: 完全な制御が必要なチームは、ChatKitを自社のサーバーで実行することができます。これにより、任意のバックエンドに接続できるため、非常に高い柔軟性が得られますが、プロジェクトの複雑さも大幅に増します。

どちらのパスを選んでも、サーバーサイドのコードを書き、認証を管理し、フロントエンドの実装を処理するエンジニアが必要になります。

設定プロセス：何が必要か？

関連する技術的な作業についてより明確なイメージを持ってもらうために、ChatKitを立ち上げて実行するために必要なことの大まかな手順を紹介します。これは一行ずつのチュートリアルではありませんが、あなたのエンジニアリングチームがどのような作業に取り組むことになるのか、その全体像を描くのに役立つはずです。

ステップ1：サーバーサイドのエンドポイントの構築

まず第一に、ChatKitをウェブサイトにコピー＆ペーストするだけでは機能しません。認証を安全に処理するためのバックエンドサーバーが必要です。

このサーバーの主な目的は、一時的なclient_secretトークンを生成することです。ウェブサイトのフロントエンドがこのトークンをサーバーに要求し、それを使ってチャットに接続します。これは非常に重要なセキュリティステップであり、主要なOpenAI APIキーがユーザーのブラウザに決して公開されないようにします。このバックエンドは通常、PythonのFastAPIやNode.jsとExpressなどを使って構築されます。

ステップ2：フロントエンドコンポーネントの埋め込み

サーバーが稼働したら、次はアプリケーションのフロントエンドに焦点を移します。これにはいくつかの追加ステップが含まれます：

• ChatKit NPMパッケージ（例：@openai/chatkit-react）をインストールする。

• 主要なChatKit JavaScriptファイルをサイトに追加する。

• 実際にバックエンドを呼び出してトークンを取得し、そのトークンを使ってページにチャットコンポーネントを表示するコードを記述する。

ステップ3：ドメイン許可リストの設定

これは小さいながらも重要なステップで、人々がよくつまずく点です。セキュリティ上の理由から、OpenAIはChatKit統合を使用できるウェブサイトドメインの「許可リスト」を作成することを求めています。ウェブサイトのドメインがこのリストにないと、チャットウィジェットはロードされず、しばしば明確なエラーメッセージも表示されません。

開発者は、ローカルコンピューター用のlocalhost、ステージングやテスト用のURL、そしてもちろん最終的な本番ドメインなど、作業するすべての環境を追加することを覚えておく必要があります。

このプロセス全体は多くの制御を可能にしますが、専門の開発者の時間が必要です。もしそれが費やしたくない多くのエンジニアリング時間のように聞こえるなら、eesel AIのようなノーコードプラットフォームは、はるかに迅速な道筋を提供します。ZendeskやSlackなどのツールに、数週間ではなく数クリックで接続できます。

主な限界：あなたのビジネスにとって正しいツールか？

ChatKitは開発者にとって堅実なフレームワークですが、ビジネスが現実世界のサポートソリューションに必要とするすべてを提供しているでしょうか？ほとんどのチームにとって、正直な答えは「いいえ」です。

隠れたコスト：これは製品ではなく、プロジェクトである

ChatKitについて理解すべき最大のことは、それが完成品ではないということです。それは開発プロジェクトの出発点です。主なコストはライブラリ自体（無料です）ではなく、それを使って作成するものを構築、統合、維持するために必要となる膨大で継続的な開発者の時間です。

ボットのパフォーマンスを確認するために分析機能を追加したいですか？それはエンジニアリングのタスクです。難しい会話を人間のエージェントにエスカレーションする方法を変更する必要がありますか？それもまたエンジニアリングのタスクです。すべての新機能、調整、バグ修正にはコードが必要であり、それは遅くて高価です。

知識のギャップ：「脳」のないUI

ChatKitはチャットインターフェースにすぎません。それはあなたのチャットボットの「顔」ですが、「脳」を持っていません。有用なAIエージェントを構築する上で最も難しい部分、つまり正確な答えを提供できるように会社内に散在するすべての知識に安全に接続することは、完全にあなたに任されています。

ヘルプセンターの記事、過去のサポートチケット、Confluenceスペース、社内のGoogle Docsへのカスタムコネクタを構築する必要があります。それぞれの接続はそれ自体がミニプロジェクトであり、これらすべてのソースから情報を引き出せる堅牢なシステムを構築するのは、数ヶ月を要しかねない大規模な作業です。

ここでオールインワンプラットフォームが救世主となります。例えば、eesel AIは、過去のサポートチケットを含むすべての知識ソースに即座に接続し、コーディング不要で、文脈を理解した正確な回答をすぐに提供します。

ビジネスに不可欠な機能の欠如

本格的なサポート自動化ツールには、きれいなチャットウィンドウ以上のものが必要です。ChatKitには、サポート業務を管理し改善するために絶対に不可欠ないくつかの機能が欠けています：

• シミュレーションとテスト: 過去の会話でエージェントをテストして、どのように機能したかを確認する方法がありません。顧客と話し始める前に、その正確性を予測したり問題を発見したりすることはできません。実質的に、目隠しでローンチするようなものです。

• 分析とレポート: ChatKitにはダッシュボードが付属していません。解決率などの重要なメトリクスを追跡したり、ユーザーが常にどのような質問をしているかを確認したり、混乱を引き起こしている知識ベースのギャップを特定したりすることはできません。

• ワークフローの自動化: これは単なるチャットウィンドウです。ヘルプデスクで実際に何かを実行することはできません。新規チケットのトリアージを行ったり、適切なタグを適用したり、会話を正しいチームに割り当てたり、ビジネスルールに基づいてインテリジェントに会話を人間にエスカレーションしたりすることはできません。

専用のソリューションは、これらすべてを処理するように設計されています。eesel AIには、例えば、過去の何千ものチケットでテストするための強力なシミュレーションモード、知識のギャップがどこにあるかを正確に示すレポート、AIによるトリアージとスマートなエスカレーションのためのカスタマイズ可能なワークフローエンジンが含まれています。

本当のコスト

ChatKit JSライブラリ自体は無料ですが、その周りに完全なソリューションを構築するには、深刻でしばしば予測不可能な費用が伴います。それが合計でどのくらいになるかを簡単に見てみましょう：

コスト要素	説明	予測可能性
開発者リソース	カスタムソリューションを構築、統合、維持するためのエンジニアの人件費。	高額かつ継続的
OpenAI API利用料	エージェントの脳を実際に動かすAIモデルの変動コスト。	予測不能
インフラホスティング	サーバーエンドポイントとフロントエンドアプリケーション自体のホスティング費用。	低額だが定期的

この開発者中心のコスト構造は、マネージドプラットフォームの明確で予測可能な価格設定とは大きく異なります。eesel AIのようなツールでは、すべてのインフラとビジネス機能を1つの予測可能なコストにまとめた透明性の高い月額プランが提供され、予期せぬ料金は発生しません。

強力なフレームワークだが、完全なソリューションではない

では、結論はどうでしょうか？ChatKit JSは、時間と予算があり、非常にカスタムなチャットUIをゼロから構築する必要がある開発チームにとって、優れたフレームワークです。UIコンポーネントの強固な基盤を提供し、完全にゼロから始めるのと比較して間違いなく時間を節約できます。

しかし、ほとんどのビジネス、特にサポートやITチームにとっては、十分ではありません。これは完全なソリューションではないのです。知識管理、ワークフローの自動化、分析、リスクフリーのテストなど、ビジネス対応ツールに必要なすべての重要な機能が欠けています。これらを自前で構築しようとすると、「AIチャットボットを追加しよう」という単純な目標が、予測不可能な価格タグの付いた、数ヶ月にわたる大規模なエンジニアリングの頭痛の種に変わってしまいます。

もしあなたの真の目標が、会社のすべてのデータから学習し、エンジニアリングチームを6ヶ月間も頓挫させることなくワークフローを自動化する強力なAIサポートエージェントを立ち上げることであるなら、専用のプラットフォームが最も直接的なルートです。eesel AIは、数ヶ月ではなく数分で稼働できる完全に管理されたソリューションを提供し、初日から完全な制御と自信に満ちた自動化を実現します。