私は EC サイトを 3 年運営していますが、昨年 12 月のセール期間に AI カスタマーサービス対応件数が前月比 340% まで跳ね上がりました。複数の LLM を用途別に併用する必要に迫られ、認証情報の一元管理、コストの透明化、そしてレイテンシの最小化が同時に必要になりました。本記事では、私が実際に採用した HolySheep AI を中継レイヤーとして、ByteDance 製の Deep Research フレームワーク「DeerFlow」をローカルにデプロイし、GPT-6 と Claude Opus 4.7 をシームレスに切り替えて使う構成を紹介します。
急増する EC サポート需要とマルチモデル運用の必要性
単一モデルに依存する運用は、レスポンス品質とコストのトレードオフで破綻しがちです。私が運用している店舗では、軽量な分類タスクには Gemini 2.5 Flash、複雑な長文対応には Claude Opus 4.7、大量のレビュー解析には DeepSeek V3.2 といった具合に、ルーティングが必要になりました。HolySheep はこの複数モデルを 1 つのエンド