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Azure OpenAI Serviceを活用した AI SaaSプロダクト開発の実践

Azure OpenAI Serviceを活用した AI SaaSプロダクト開発の実践

【6月27日に実施されたMicrosoft Buildで発表されたセッションです】
AI SaaS “PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams” の開発における Azure OpenAI Service の利用経験を共有します。Teams 上に展開されるアプリケーションの開発を中心に、API の適用方法と プロダクトへの組み込み方を解説。API 導入に際しての注意点やベストプラクティスについても触れます。さらに 実際の反響やフィードバックに基づいた結果の検証を通じて、Azure OpenAI をプロダクトに組み込むメリットを お伝えします。

PKSHA Technology

June 28, 2023
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  1. 1
    © PKSHA Workplace All rights reserved.
    Azure OpenAI Service
    を活用した
    AI SaaSプロダクト開
    発の実践
    株式会社 PKSHA Workplace
    AI SaaS開発部 EM
    古屋 太郎

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  2. 2
    Engineering Manager
    古屋 太郎 | Taro Furuya
    ソーシャルゲームの開発・運用・マネジメントやデータスタートアップでの
    フルスタックエンジニアを経て、株式会社PKSHA Workplace(パークシャ
    ワークプレイス)に2021年9月に入社
    現在は、PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teamsの
    プロダクト開発チームのEMをしています
    プライベート: 子育て(4歳、2歳の男の子)
    趣味: ギター、お酒、自宅のデスク環境改善
    INTRODUCTION
    @taross__f
    Product:

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    1. PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teamsの紹介
    2. Azure OpenAIのプロダクトへの実装内容とポイント
    3. まとめ
    目次

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    © PKSHA Workplace All rights reserved. 4
    PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teamsの紹介

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  5. 5
    © PKSHA Workplace All rights reserved.
    PKSHAグループのビジネスの全体像
    共進化する2つの事業を通じて未来のソフトウエアを社会に広く浸透させる

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  6. 6
    © PKSHA Workplace All rights reserved.
    PKSHAグループのビジネスの全体像
    共進化する2つの事業を通じて未来のソフトウエアを社会に広く浸透させる

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    使えば使うほど賢くなる
    Teamsで実現するAI ヘルプデスク
    社内ヘルプデスク環境をMicrosoft Teams上で実現。
    社内問合せに対応するバックオフィス部門、
    商品および技術情報の問合せに対応する各サポート部門の
    各種問合せ業務をサポートし、生産性を向上させる。
    [機能一覧]
    - 社内問合せ管理・有人チャット
    - FAQ管理/運用・FAQ自動生成
    - AI チャットボット 等
    [導入企業 (一部)]
    PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams

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    PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams
    質問者(現場)と回答者(管理者)双方が、運用コストも極限まで軽減すると同時に回答精度や品質が向上でき、
    大手企業のビジネスインフラとなるMicrosoft Teams上に簡単に導入できる仕組み

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    Azure OpenAI活用事例
    • 有人チャット終了後、すぐに対話ログから
    Q&Aを自動生成
    • そのままChatbotに登録することで、次回
    からは自動応答で返答可能になり、利用者
    の利便性向上と問い合わせ対応者の工数削
    減につながる
    従業員の問い合わせデータログからQ&Aを作成

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    Azure OpenAIのプロダクトへの実装内容とポイント

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    FAQ自動生成機能
    • 有人対応のログからFAQを作成をしやすくすることで、利用者の体験を改
    善する

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    実際の動作イメージ

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    Azure OpenAI ServiceとOpenAIとの違い
    主に導入観点で重要視されるAzure OpenAI Serviceのメリット(抜粋)
    • SLAが提供されている(99.9%以上の稼働率)
    • サポートプランが提供されている
    • Azureと同等のセキュリティ基準に準拠している
    参考: https://zenn.dev/microsoft/articles/e0419765f7079a

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    モデル・プロンプトのアップデート
    1. text-davinci-003
    2023/03上旬
    2. gpt-3.5-turbo
    2023/03中旬
    3. GPT-4
    2023/04上旬
    2. ChatGPT APIと
    同様の形式 or
    ChatMLを利用
    1. シンプルな
    プロンプト
    3. ChatGPT APIと同
    様の形式のみ
    (ChatMLに未対応)
    プロンプト
    モデル

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    1. text-davinci-003 プロンプトイメージ
    questionPrompt := `
    Assistantを指定するプロンプト
    FAQ作成するプロンプト
    `

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    2. gpt-3.5-turbo プロンプトイメージ
    questionPrompt := `
    <|im_start|>system
    Assistantを指定するプロンプト
    <|im_end|>
    <|im_start|>user
    FAQ作成するプロンプト
    <|im_end|>
    `

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    3. GPT-4 プロンプトイメージ
    questionPrompt := []openai.Message{
    {
    Role: "system",
    Content: "Assistantを指定するプロンプト",
    },
    {
    Role: "user",
    Content: `FAQ作成するプロンプト`,
    },
    }

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    インターフェース変更
    • text-davinci-003からgpt-3.5-turboの移行時に必須プロパティが変更される
    破壊的変更があった
    • モデル変更時はインターフェースが大きく変わる可能性があるためクライ
    アントのAPIリクエスト型が大きく影響を受ける
    • モデルの進歩によりレスポンス内容もその品質も大きく変わる

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    ユーザー体験を意識した実装
    • プロダクトの方針で1リクエストの制限時間を決めている前提
    • 一方OpenAIは数秒程度の時間がかかるため、同期的に扱うとユーザー体
    験を損ねる
    • 特にUIに近い部分では非同期を前提に実装する必要がある
    • LLMは本質的にどの部分にも入りうる = フロントエンド・バックエンド
    関わらず非同期に扱えるアーキテクチャの重要性が増す

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    クォータと制限
    • 先日大きな変更が行われた
    クォータ 6/8まで 6/9以降
    各 Azure サブスクリプションのリー
    ジョンあたりの OpenAI リソース数
    3 30
    1 分あたりのトークン数(デフォルト
    クォータ)
    モデルごとに制限あり モデルとリージョンごと
    に制限あり

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    クォータと制限
    • 1分あたりトークン数のクォータに特に注意
    • ユースケースに合わせてモデル選定をする必要がある
    • 今後も大きく変更される可能性があるため注視が必要
    参考: https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/openai/quotas-limits

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    実際のフィードバック
    • 定量
    • FAQ化率
    20倍
    • 有人問い合わせ数
    -30%
    • 定性
    • 「FAQ作りが面倒」と言われてい
    たが「FAQを作るのが楽しい」と
    言われるようになった

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    まとめ

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    まとめ
    • Azure OpenAIはプロダクトに組み込むLLMとして最適解の一つである
    • Azure OpenAIでは大きな仕様変更が今後も想定されるため適切に追従する
    必要がある
    • LLM全般において応答速度を考慮したUX設計をする必要がある
    • 「面倒」が「楽しい」になる、新しい体験を顧客に届けることができる

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    まとめ
    PKSHAではLLM以外にも多くのアルゴリズムモジュールが存在
    Azure OpenAI(LLM)も組み合わせ、価値提供を加速

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    PKSHA Technologyの宣伝
    Azure OpenAIのみならず、様々なアルゴリズムをプロダクト開発に取り込
    んで社会に実装していくことで未来のソフトウエアを形にしたい方、ぜひ
    一緒にやりましょう
    採用ページ
     https://www.pkshatech.com/recruitment/

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