Mirakl×ChatGPTで実現するエージェント商取引実装ガイド

MiraklはChatGPT Enterpriseと連携し、AIエージェントを核とする「agentic commerce（エージェント商取引）」の実現を目指しています。本記事はエンジニア向けに、ドキュメント作成の高速化、スマートなカスタマーサポート、そしてMirakl Nexusによるエージェントネイティブなアーキテクチャ設計の実務的なポイントをまとめます。

ニュースの核心

要点は次のとおりです。MiraklはChatGPT Enterpriseを活用して内部ドキュメント生成やカスタマーサポートの自動化を進め、Mirakl Nexusという基盤を通じてエージェントがネイティブに商取引を行える方向へ舵を切っています。これにより、従来のマニュアルプロセスやテンプレート応答中心のサポートから、コンテキストに応じて自律的に振る舞うエージェント主導のフローへ移行することが期待されます。

技術的な詳細

エンジニアリング観点で押さえるべきポイントは以下です。

• データ接続とRAG（Retrieval-Augmented Generation）: エージェントはMiraklの注文・商品カタログ・セラー情報などのデータにリアルタイムでアクセスして応答を生成するため、ベクトルDBや検索レイヤーを通したRAGパターンが基本になります。
• Agentフローとオーケストレーション: 単一プロンプトですべてを行うのではなく、ステートフルなワークフロー（認証、データ取得、判定、アクション実行、ログ）を管理するコントローラが必要です。Mirakl Nexusはこれらのオーケストレーションを想定した設計思想を持つとされています。
• セキュリティとガバナンス: ChatGPT Enterpriseを経由する際は、APIキー管理、データの取り込み方（PIIの除外／マスキング）、アクセス制御、監査ログの保存が必須です。企業ポリシーに基づく「公開させない情報」をプロンプトで制御するだけでなく、送信前にクライアント側でフィルタリングする設計が望ましいです。
• スケーリングとレイテンシ: 高スループットの問い合わせを処理するには、応答キャッシュ、非同期ジョブキュー、優先度付き処理（SLAベース）を組み合わせます。生成モデルは計算コストが高いため、まずは分類や検索で対応できるものはそちらで処理し、必要に応じて生成モデルを呼ぶハイブリッド設計が現実的です。

機能比較表

実装パターン（アーキテクチャ）

典型的なフロー:

1. ユーザー要求を受ける（チャット／メール／コールセンターなど）
2. 認証・権限チェック
3. Mirakl APIから該当データを取得（注文、商品、セラー）
4. 必要に応じてベクトル検索で社内ドキュメントを取得（RAG）
5. ChatGPT Enterpriseにプロンプトを送り応答を生成
6. 生成結果をポリシーと比較し、必要なら人間がレビューして送信
7. アクション（返金、配送修正、チケット作成等）をMirakl API経由で実行し、監査ログを保存

コード例（Node.js 風の疑似コード）

/* 疑似コード: Miraklの注文情報を取得してChatGPTに問い合わせを投げる例 */
const fetch = require('node-fetch');

async function handleCustomerInquiry(orderId, userMessage) {
  // 1) Miraklから注文情報を取得
  const miraklRes = await fetch(`https://api.mirakl.com/orders/${orderId}`, {
    headers: { 'Authorization': `Bearer ${process.env.MIRAKL_API_KEY}` }
  });
  const order = await miraklRes.json();

  // 2) RAG: ログやFAQから関連ドキュメントを検索（省略）
  const contextDocs = await retrieveRelevantDocs(order, userMessage);

  // 3) プロンプト作成（PIIはここでマスク）
  const prompt = `注文: ${JSON.stringify(maskPII(order))}\n参考: ${contextDocs.join('\n---\n')}\n顧客問い合わせ: ${userMessage}\n対応案を日本語で作ってください。`;

  // 4) ChatGPT Enterpriseへ問い合わせ
  const aiRes = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'gpt-4o',
      messages: [
        { role: 'system', content: 'あなたはサポート担当として振る舞います。会社ポリシーを尊重してください。' },
        { role: 'user', content: prompt }
      ],
      max_tokens: 800
    })
  });

  const aiJson = await aiRes.json();
  const reply = aiJson.choices?.[0]?.message?.content || '';

  // 5) ポリシーチェックとログ
  if (!policyCheck(reply)) {
    // 人間のレビューフローへ移行
    enqueueHumanReview({ orderId, userMessage, reply });
    return { status: 'pending_review' };
  }

  // 6) 必要ならMiraklでアクション実行
  // await performMiraklAction(orderId, reply.action);

  return { status: 'ok', reply };
}

エンジニアへの影響

• プロンプト設計だけでなく、周辺のデータパイプライン（検索、マスキング、監査）設計が重要になります。
• 「何をAIに渡すか」を厳密に定義するため、データ契約（schema）とフィルタリング層を整備する必要があります。
• テストとモニタリング: 自動生成応答の品質評価と誤応答検出のためのメトリクス（解決率、修正率、誤情報スコア）を導入しましょう。
• 段階的導入: まずはドラフト生成＋人間レビューで運用し、信頼度スコアに応じて自動化率を段階的に上げるのが安全です。

まとめ

Miraklの取り組みは、商取引をAIエージェントに最適化する方向を示しています。エンジニアとしては、単にモデルを呼ぶ実装だけでなく、データ接続、RAG、セキュリティ、オーケストレーション、監査の各層を統合したアーキテクチャ設計が求められます。まずは小さな自動化ユースケース（ドキュメント生成や応答ドラフト）から始め、運用データを元にフェーズを進めるのが現実的です。

参考リンク

• 元記事