> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve.md).

# MaiAgent Serve｜カスタマーサービス連携

- [ソフトウェアベンダー向け連携ガイド：顧客向けに AI Agent を組み込む](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/vendor-integration-guide.md): ソフトウェアベンダーが自社製品に Web Chat を埋め込み、権限連携を完成させるための一貫したガイドです。埋め込み、一括補完、ログイン同期、Token 更新、ログアウト時の認証情報の失効を説明します
- [Web Chat の埋め込みと SDK](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/web-chat-sdk.md): MaiAgent Web Chat を任意のウェブサイトに埋め込む：埋め込みコード、ウィンドウモード、ユーザー識別、設定リファレンス、JavaScript SDK API
- [MaiGPT モードでの埋め込み](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/web-chat-sdk/web-chat-maigpt-mode.md): ChatGPT のような MaiGPT の完全な会話インターフェースをウェブサイトや製品に埋め込み、指定コンテナとフローティングボタンからの全画面表示の両方に対応します
- [ページの Context を注入する](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/web-chat-sdk/web-chat-context-data.md): embed SDK の auth.contextData を使用して、ページのコンテキスト（商品 ID、チケット番号、ユーザー識別子など）を Agent の LLM System Prompt に注入します
- [LINE LIFF：LINE LIFF とは](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/whatislineliff.md): LINE LIFF（LINE Front-end Framework）とは：LINE アプリ内に Web アプリケーションを埋め込むためのフレームワークと、LIFF で MaiAgent Web Chat を開くメリットを紹介します。
- [LINE LIFF：連携方法](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/whatislineliff/setting.md): LINE LIFF の連携手順：LINE Developers で LIFF app を作成し、対話プラットフォームの公開 URL を Endpoint URL に設定して、LINE のチャット画面内で Web Chat を開きます。
- [LINE Flex Message 仕様](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/line-flex-message.md): MaiAgent が LINE Flex Message カードを送信する仕組み：FlexMessage ツールのテンプレートと AI フィールドの形式、検証エンドポイント、応答ストリームに含まれる flex 項目、LINE への送信時の制限と失敗時の処理。
- [連絡先（Contact）の概要と連携](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/contacts.md): コンタクト（Contact）の概要と連携 — sourceId による自社システムのユーザーとエンドユーザーの紐付け、コンタクトの作成・同期の4つの方法、Excel 一括インポート、実装上の推奨事項を説明します。
- [連絡先 ID の同期とトークンの更新](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/contacts/contact-credentials-sync.md): 企業システムでユーザーを追加するときとログインのたびに、setup-contact-credentials を使用して連絡先の識別情報を同期し、トークン認証情報を更新します
- [ロール（Role）と連絡先（Contact）の違い](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/contacts/role-vs-contact.md): 内部メンバーのプラットフォーム権限はロール（Role）で管理し、外部ユーザーの識別にはコンタクト（Contact）を使用します。詳しい比較はユーザーマニュアルをご覧ください
- [外部カスタマーサポートシステムとの連携（有人対応への引き継ぎを含む）](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/customer-service-system-integration.md): カスタマーサポートシステムやチャットプラットフォームから API で MaiAgent を AI エンジンとして利用するためのエンドツーエンド仕様です。メッセージの送受信、AI が有人対応を必要と判断した際の自社オペレーターへの引き継ぎ、対応終了後の AI への復帰を説明します。
- [Genesys Cloud 連携](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/customer-service-system-integration/genesys-cloud-integration.md): Genesys Cloud Open Messaging で MaiAgent 対話プラットフォームを連携：アーキテクチャ、OAuth 認証情報と API、メッセージの双方向フロー、署名検証、エラー処理と制限事項
- [対話の引き継ぎと継続 API](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/conversation-handoff-continuation.md): 引き継ぎサマリーから継続会話を作成し、元の会話と継続会話の関連を確認します。
- [コールセンター発信 API](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/call-center-outbound-api.md): 外部システムからコールセンター発信 API を利用して、番号に紐づく Agent に電話を発信させ、通話記録 API で処理状況を確認します。
- [Webhook](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve/webhook.md): 会話プラットフォームの Webhook：訪問者のメッセージと AI／有人対応の返信をリアルタイムで自社システムに送信します。MaiAgent 標準フォーマット、Genesys Cloud、カスタム Jinja2 テンプレートに対応しています


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.maiagent.ai/tech/ja/serve.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.