Agent i Biz — 設計と実装の説明資料

ユーザーの発話が届いてからAIが応答するまでの流れです。テナント分離は「②テナント特定」と 「全クエリの tenant_id スコープ」で担保しています。

「業界テンプレート × 自社ナレッジ × トーン」を1つのシステムプロンプトに合成して接客人格を作ります。 実体は lib/build-prompt.ts の buildSystemPrompt() です。

プロンプト合成の構造（実コードより）

buildSystemPrompt(tenant) =
  あなたは「{企業名}」（業種: {industry}）の公式AIアシスタントです。
  # ペルソナ      … tenant.persona
  # 口調          … toneGuide[tenant.tone]  // 丁寧/フレンドリー/簡潔
  # 登録ナレッジ  … tenant.knowledge[]（索引）
  # FAQと公式回答 … tenant.faqs[]（最優先の根拠）
  # 実行アクション … 商品を持つ企業のみ tools を追記
  # 重要ルール    … 根拠のない創作を禁止 / 他社情報に触れない

「枠（テンプレート）」と「値（テナント差分）」を分離しているため、2社目以降は値を入れ替えるだけで 起動します。実体は createTenantFromTemplate() で、 業界テンプレートから新テナント（設定・初期ナレッジ・FAQ）を一括生成します。

スライドの「各企業のデータは完全分離。他社情報は混ざらない」を、具体的に何で担保しているかを示します。

お預かりした OpenAI API キーを使い、gpt-image-1（ChatGPT Images 2.0）で画像を生成する仕組みです。商品写真の自動生成や、アバター接客の顔素材生成に使います。本スキームは設計提案（未実装）です。

生成フロー（図）

↑ 縦に1→5の順で処理

実装サンプル（API ルート例）

// app/api/generate-image/route.ts
import OpenAI from "openai"
import { put } from "@vercel/blob"

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }) // ← お預かりしたキー

// 商品属性 → 画像プロンプトを組み立てる
function buildImagePrompt(p: { name: string; category: string; description: string }) {
  return [
    `A clean, professional product photo of "${p.name}".`,
    `Category: ${p.category}. ${p.description}`,
    "Soft studio lighting, white background, e-commerce style, high detail.",
  ].join(" ")
}

export async function POST(req: Request) {
  const { tenantId, product } = await req.json()

  // 1-3) gpt-image-1（ChatGPT Images 2.0）で生成
  const result = await openai.images.generate({
    model: "gpt-image-1",
    prompt: buildImagePrompt(product),
    size: "1024x1024",
    quality: "high",
    n: 1,
  })

  // gpt-image-1 は base64 で返る
  const b64 = result.data[0].b64_json!
  const bytes = Buffer.from(b64, "base64")

  // 4) Vercel Blob に保存（tenant 配下に分離）
  const blob = await put(`${tenantId}/products/${product.id}.png`, bytes, {
    access: "public",
    contentType: "image/png",
  })

  // 5) DB の products.imageUrl に保存（呼び出し側で実行）
  return Response.json({ imageUrl: blob.url })
}

誇張を避けるため、現時点で動いているものと、設計のみで未実装のものを並べて示します。