OpenAI Responses API実装ガイド｜Chat Completionsからの移行・function calling・運用設計

Q1. OpenAI Responses APIとChat Completionsの違い

違いは単純なエンドポイント名ではなく、運用設計の前提です。Responses APIは、ツール呼び出しや会話状態、長時間処理まで含めて一貫管理しやすい構造になっています。

API以前の運用整理が必要な場合は、ChatGPTとAPIの使い分けガイドも先に読むと判断しやすくなります。

Q2. 最短で動かす実装手順（単発応答→JSON出力）

最初に全機能を組み込むと、問題切り分けができなくなります。下記3ステップで「確実に動く最小単位」を積み上げる形が実務向きです。

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.2",
  input: "社内向けAI利用ルールの骨子を5項目で出力してください"
});

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.2",
  input: "生成AI利用ルールをJSONで出力",
  text: {
    format: {
      type: "json_schema",
      name: "policy_outline",
      schema: {
        type: "object",
        properties: {
          title: { type: "string" },
          rules: { type: "array", items: { type: "string" } }
        },
        required: ["title", "rules"],
        additionalProperties: false
      }
    }
  }
});

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.2",
  input: "今週のSaaSニュースを3件要約",
  tools: [{ type: "web_search_preview" }]
});

開発全体像を俯瞰したい場合は、AIエージェント構築ガイドの設計フローも参考になります。

Q3. function calling / built-in toolsを安全に組み込む方法

toolsは便利ですが、権限設計と監査設計を先に作らないと運用事故につながります。まずは1ツール単位で導入し、目的と責任範囲を固定します。

外部連携を増やす際は、接続設計の安全面としてMCPの落とし穴解説を併読すると設計漏れを減らせます。

Q4. conversation stateとprevious_response_idで履歴を壊さない運用

会話品質の劣化はモデル精度より、状態管理ミスが原因のことが多くあります。ID管理、再送ルール、ログ保持をセットで設計してください。

• レスポンスIDを保存し、追跡可能な単位（ユーザー/案件/スレッド）と紐づける
• `previous_response_id` を使うケースと、新規会話を開始するケースを明確に分離する
• streaming時に履歴引き継ぎが壊れたときの再送ロジックを用意する
• 会話ログは機密区分に応じて保持期間を分ける

チーム運用へ広げる場合は、社内ガイドライン雛形で責任分担を先に定義しておくと崩れにくくなります。

Q5. Background modeで長時間処理を回す実務設計

レポート生成や大規模要約のように処理時間が長いタスクは、同期処理のままだとタイムアウトや再実行事故を起こします。Background modeへ切り分ける基準を先に決めます。

Q6. 移行時につまずくポイントとチェックリスト

コード変換だけで移行を終えると、実運用で不具合が出やすくなります。事前に発生しやすい症状と回避策を整理しておくと、PoCから本番への移行速度が上がります。

よくある質問（FAQ）