5分前の会話内容をきちんと記憶してくれるAIアシスタントを構築するのは、非常に骨の折れる作業です。ユーザーは自然な会話の流れを期待しますが、ほとんどのチャットAPIはステートレス、つまり金魚並みの記憶力しかありません。対話が終わった瞬間に、すべてを忘れてしまうのです。
これこそ、OpenAI Threads APIが解決するために作られた問題です。このAPIを使えば、継続的な会話セッションを作成できます。しかし、本番環境で使えるサポートエージェントを構築するための特効薬となるのでしょうか？強力なツールではあるものの、Threads APIは管理、コスト、スケーリングの面で独自の悩みの種をもたらします。
このガイドでは、OpenAI Threads APIとは何か、その仕組み、そして欠点について解説します。また、この技術を基盤とするプラットフォームを利用することで、面倒な作業を省略し、わずか数分で高機能なAIエージェントを立ち上げる方法も見ていきましょう。
OpenAI Threads APIとは？
まず、OpenAI Threads APIは単体で購入できる製品ではありません。より大きなAssistants APIの重要な一部であり、その主な役割は会話履歴を管理することです。スレッドとは、一つの継続的なチャットセッションだと考えてください。
ユーザーがボットと話し始めると、スレッドが作成されます。ユーザーが送るすべてのメッセージとアシスタントの返信は、そのスレッドに追加されます。これにより、アシスタントは長い会話にわたって文脈を追跡できるため、API呼び出しのたびに会話履歴全体を手動で詰め込む必要がありません。これは、基本的なステートレスのChat Completions APIからの大きな改善点です。
基本的に、Threads APIはAIアシスタントの「記憶」の役割を果たします。会話ごとに一つのスレッドを作成し、そこにメッセージを追加し続けるだけです。アシスタントに返信させたいときは、そのスレッドで「ラン（Run）」をトリガーすると、賢い回答をするために必要な履歴がすべて自動的に参照されます。
素晴らしいと思いませんか？その通りですが、後述するように、数百、数千のユーザーがいる場合にこれらのスレッドすべてを追跡するのは、一筋縄ではいきません。
OpenAI Threads APIの仕組み：コアコンセプト
Threads APIの仕組みを本当に理解するには、Assistants APIファミリーにおけるその位置づけを把握する必要があります。会話を実現するためには、連携して動作する必要がある4つの主要な要素があります。それは、アシスタント、スレッド、メッセージ、そしてランです。
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アシスタント（Assistants）： これはあなたが設定するAIのペルソナです。「あなたは靴会社の親切なサポートエージェントです」といった指示を与え、GPT-4oのようなモデルを選択し、
code_interpreterやfile_searchといったツールを有効にします。通常は一つのアシスタントを作成し、それをさまざまなユーザーチャットで再利用します。 -
スレッド（Threads）： スレッドは単なる会話です。新しいユーザーがチャットを開始すると、そのユーザーのために新しいスレッドを開始します。このスレッドには、ユーザーのすべての質問とアシスタントのすべての回答が保存され、その一つのチャットの文脈全体がきちんと整理されます。
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メッセージ（Messages）： これらはスレッド内の個々のやり取りのテキストです。ユーザーが質問をすると、それをメッセージとしてスレッドに追加します。アシスタントの返信も、同じスレッドに新しいメッセージとして追加されます。
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ラン（Runs）： ランとは、アシスタントに実際に何かをさせるための指示です。ユーザーに応答させたいときは、そのユーザーのスレッドでランを開始します。これにより、アシスタントは最近のメッセージを読み、必要に応じてツールを使用し、その返信をスレッドに投稿するよう指示されます。
この仕組み全体がステートフルであることは素晴らしい点です。つまり、会話履歴を自分で管理する必要がなくなります。その反面、ユーザーがボットと対話するたびに、適切なスレッドIDを作成、保存、取得する責任を負うことになります。
OpenAI Threads APIの主な機能とユースケース
Threads APIの最大の利点は、会話の文脈を自動で処理してくれることです。このため、いくつかの種類のアプリを構築する上で確かな選択肢となります。
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カスタマーサポートチャットボット: 顧客ごとに一意のスレッドを作成すれば、その顧客の全履歴を記憶するチャットボットを構築できます。これにより、サポートはよりパーソナルで文脈を意識したものになり、顧客は同じ問題を繰り返し説明する必要がなくなります。
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社内ナレッジアシスタント:
file_searchツールを使ってアシスタントを設定し、ConfluenceやGoogleドキュメント上の社内文書に接続すれば、チームメンバーが質問できるようになります。アシスタントは、スレッド内の過去の質問を利用して、時間とともにより良い回答を提供することもできます。 -
対話型チューター: 教育用ボットはスレッドを使って生徒の進捗を追跡できます。すでに学習した内容を記憶し、どこでつまずいている可能性があるかを特定できます。
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複数ステップのタスクヘルパー: ある程度のやり取りが必要なタスクの場合、スレッドを使えば、アシスタントが必要な詳細を最初から最後まで正確に把握できます。
これらのどのケースにおいても、スレッドは本物の会話に必要な長期記憶として機能します。APIは、モデルのコンテキストウィンドウに合わせて会話を切り詰めるという厄介な作業も処理してくれるため、開発者にとっては嬉しいおまけです。
しかし、ここに落とし穴があります。APIは生の材料を提供してくれますが、ユーザーインターフェース、スレッド管理システム、そして分析機能はすべて自分で構築しなければなりません。
OpenAI Threads APIの制限と課題
OpenAI Threads APIは優れた低レベルツールですが、特に現実世界で使える製品を構築しようとすると、いくつかの深刻な運用上の悩みの種が伴います。
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スレッドを一覧表示するAPIがない。 これは非常に大きな問題です。作成したすべてのスレッドのリストをAPIに要求することはできません。Stack OverflowやOpenAIコミュニティフォーラムの開発者が指摘しているように、一度スレッドを作成したら、
thread_idを独自のデータベースに保存し、ユーザーに関連付ける必要があります。このIDを失うと、その会話は永久に失われます。これにより、スレッド管理システムを完全にゼロから構築・維持せざるを得なくなります。 -
会話を管理するUIがない。 APIであるため、チャットを表示、管理、デバッグできるダッシュボードが存在しません。顧客がAIの奇妙な応答について不満を言ってきた場合、会話履歴を調べて何が起こったのかを把握することはできません。ログを表示するためだけに、独自の社内ツールを構築する必要があります。
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設定とスケールが複雑。 機能するアシスタントを構築するには、アシスタント、スレッド、メッセージ、ランをうまく使いこなす必要があります。また、各ランのステータスを常にポーリングし、ツール呼び出しのための
requires_actionのような異なる状態を処理し、最終的な出力を処理するコードを書く必要もあります。シンプルなチャットボットを動かすだけでも、多くのエンジニアリング作業が必要です。 -
コストが予測不能になる可能性がある。 課金はトークンと使用したツールに対して行われます。スレッドは非常に長くなる可能性があるため、新しいメッセージごとに送信する入力トークンの数は増え続けます。これにより、月末に驚くほど高額な請求書が届くことがあります。
ここで、マネージドプラットフォームが救世主となり得ます。例えば、eesel AIは、スレッドと状態管理のすべてを自動的に処理します。クリーンでセルフサービスのダッシュボードを使ってAIエージェントを構築し、ワンクリックでナレッジソースに接続し、すべてのユーザーとの会話を一箇所で確認できます。スレッドIDのデータベースを構築したり、バックエンドの配管を心配したりする必要はなく、数ヶ月ではなく数分で強力なAIエージェントを稼働させることができます。
eesel AIダッシュボードのスクリーンショット。会話を管理・確認するためのユーザーインターフェースを提供しており、これはネイティブのOpenAI Threads APIに欠けている重要な機能です。OpenAI Threads APIの価格設定の仕組み
Threads API自体の使用に追加料金はかかりませんが、それが依存するOpenAIのサービスに対しては料金が発生します。コストは通常、いくつかの部分に分かれます。
| サービス | 課金方法 |
|---|---|
| モデルトークン | 入力トークン（送信するチャット履歴）と出力トークン（アシスタントの返信）に対して課金されます。スレッドが長くなるにつれて、入力トークンのコストが増加します。 |
| ツール使用料 | アシスタントがcode_interpreterやfile_searchのようなツールを使用する場合、その使用料を支払います。例えばfile_searchには、ギガバイトあたりの日々のストレージコストがかかります。 |
| データストレージ | アシスタントが使用するためにアップロードしたファイルにも、ストレージ料金がかかります。 |
このトークンベースのモデルでは、長く活発な会話ほどコストがかかるため、支出を予測するのが難しくなることがあります。対照的に、eesel AIのようなプラットフォームは、使用されるトークンの数ではなく、AIとのインタラクションの数に基づいた透明で予測可能な価格設定を提供しています。これにより、忙しい月の後に請求書を見て驚くことがなくなり、予算編成やスケーリングがはるかに容易になります。
OpenAI Threads API：強力だが複雑
OpenAI Threads APIは、本物の会話ができるAIを構築するための優れたツールです。文脈管理という大きな課題を解決し、開発者に長期的な記憶を持つアシスタントを作成するための基盤を提供します。
しかし結局のところ、それは単なる基盤にすぎません。その上に洗練された本番環境対応のアプリケーションを構築するには、膨大なエンジニアリング作業が必要です。スレッドIDを管理する独自のシステム、すべてを監視するためのユーザーインターフェース、そしてコストが制御不能に陥らないようにする方法を構築しなければなりません。
何ヶ月も開発に費やすことなく、スマートなAIサポートエージェントを立ち上げたいチームにとって、フルマネージドのプラットフォームが最適な方法です。eesel AIを使えば、ヘルプデスクやナレッジベースを数分で接続し、エージェントが過去のチケットにどのように応答するかをテストし、完全にカスタマイズ可能なAIエージェントを本番稼働させることができます。Assistants APIのすべてのパワーを提供しながらも、単なる開発者向けではなく、サポートチーム向けに構築されたシンプルでセルフサービスのインターフェースに包まれています。
よくある質問
OpenAI Threads APIは、より大きなAssistants APIの主要コンポーネントであり、特に会話履歴を管理するために設計されています。Chat Completions APIのようなステートレスなAPIとは異なり、文脈が自動的に維持される永続的で継続的なチャットセッションを可能にします。
送受信されたすべてのメッセージを、継続的な「スレッド」またはセッション内に保存します。これにより、AIアシスタントは「ラン」を処理する際に会話の全履歴に自動的にアクセスでき、開発者がAPI呼び出しごとに手動で文脈を渡す必要がなくなります。
重大な課題は、スレッドを一覧表示するAPIがないことです。開発者は「thread_id」を独自のデータベースに手動で保存・管理する必要があります。また、会話を監視したりデバッグしたりするための組み込みUIもないため、カスタムの管理システムを構築する必要があります。
Threads API自体に直接課金されるのではなく、モデルトークン（入力と出力）、ツール使用料、データストレージに対して課金されます。会話のスレッドが長くなるにつれて入力トークンのコストが増加するため、全体の支出を予測するのが難しく、予測不能になる可能性があります。
はい、OpenAI Threads APIを使用して本番環境対応のアシスタントを設定・スケールするには、かなりのエンジニアリング作業が必要です。アシスタント、スレッド、メッセージ、ランをうまく管理し、ランのステータスをポーリングしたり様々な状態を処理したりするための複雑なロジックを実装する必要があります。
低レベルAPIであるため、OpenAI Threads APIは会話を管理するための組み込みのユーザーインターフェースやダッシュボードを提供していません。開発者は、ログの表示、チャット履歴の監視、アシスタントのインタラクションのデバッグのために、カスタムツールを構築する必要があります。
