Conversations

Quickchat AI は、すべてのチャネルにわたるすべての会話を記録します。これらのエンドポイントで会話を一覧表示・取得できます。

Quickchat AI は、AI Agent がすべてのチャネル（widget、Slack、WhatsApp、Telegram など）で行うすべての会話を自動的に記録・分析します。Conversations API は、このリッチなデータセットへのプログラムからのアクセスを提供し、カスタムダッシュボードの構築、下流の分析パイプラインへの供給、CRM ワークフローのトリガー、既存の BI ツールとの連携などに活用できます。

すべての会話には AI による分析が含まれます：感情検出、トピック分類、解決状況のトラッキング、人間の対応が必要かもしれない会話の 自動フラグ付け です。完全なメッセージ履歴、追跡されたリンククリック、カスタムメタデータと組み合わせることで、訪問者が AI Agent とどのようにやり取りしているかを理解するために必要なすべてが揃います。

会話データは複数のエンドポイントにまたがっています：

List Conversations — 基本情報、訪問者の詳細、ステータス。ダッシュボード、概要、フィルタリングされたクエリに使用します
Get Conversation Details — unified_analysis（AI が生成したインサイト）や client_metadata を含む完全な情報
Get Conversation Events — 完全なメッセージ履歴、追跡されたリンククリック、ログエントリ
Get/Set Metadata — 会話に付与するカスタムキーバリューデータ（Conversation Metadata を参照）

List Conversations

Scope: read_all

GET https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations

Query Parameters

Parameter	Description
`limit` integer	1 ページあたりのアイテム数
`offset` integer	スキップするアイテム数
`query` string	注文番号、UUID、またはメッセージテキストで検索
`assignee_type` string	`"ai_assistant"`、`"human_operator"`、または `"unassigned"`
`source` string	`"widget"`、`"slack"`、`"telegram"`、`"whatsapp"` など
`resolution_status` string	`"open"` または `"resolved"`
`created_timestamp_start_date` datetime	作成日でフィルタ（開始）
`created_timestamp_end_date` datetime	作成日でフィルタ（終了）
`last_message_at_start_date` datetime	最終メッセージ日でフィルタ（開始）
`last_message_at_end_date` datetime	最終メッセージ日でフィルタ（終了）
`most_frequent_language` string	検出された言語でフィルタ

Shell
Python

curl 'https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations?limit=10&resolution_status=open' \
  -H 'Authorization: Bearer <API_TOKEN>'

import requests

response = requests.get(
    url="https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations",
    headers={"Authorization": "Bearer <API_TOKEN>"},
    params={"limit": 10, "resolution_status": "open"},
)
data = response.json()

Response 200 OK

{
  "items": [
    {
      "id": "conv-uuid-1234",
      "ord": 42,
      "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z",
      "last_message_at": "2026-01-15T10:35:00Z",
      "title": "Return policy question",
      "source": "widget",
      "terminated": false,
      "resolution_status": "open",
      "has_unread_messages": true,
      "supports_inbox_control": true,
      "last_message_content": "What is your return policy?",
      "most_frequent_language": "en",
      "assignee": {
        "type": "ai_assistant"
      },
      "visitor_name": "John",
      "visitor_email": "john@example.com",
      "visitor_phone_number": null,
      "visitor_label": null
    }
  ],
  "offset": 0,
  "limit": 10,
  "count": 42
}

Field	Description
`id` string	会話の UUID
`ord` integer	連番の会話番号
`created_at` string	会話の作成タイムスタンプ
`last_message_at` string	最新メッセージのタイムスタンプ
`title` string	AI が生成した会話タイトル
`source` string	会話の発生元チャネル（例：`"widget"`、`"slack"`、`"whatsapp"`）
`terminated` boolean	会話が終了したかどうか
`resolution_status` string	`"open"` または `"resolved"`
`has_unread_messages` boolean	未読メッセージがあるかどうか
`supports_inbox_control` boolean	会話のソースが inbox 制御（割当、handoff）をサポートするかどうか
`last_message_content` string	会話内の最後のメッセージの内容
`most_frequent_language` string	会話内で最も頻繁に検出された言語
`assignee` object	現在の担当者（`type`：`"ai_assistant"`、`"human_operator"`、または `"unassigned"`）
`visitor_name` string or null	訪問者の名前（プリチャットフォームまたはチャネルプロフィールから）
`visitor_email` string or null	訪問者のメールアドレス
`visitor_phone_number` string or null	訪問者の電話番号
`visitor_label` string or null	訪問者に割り当てられたカスタムラベル

Get Conversation Details

Scope: read_all

GET https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/{conversation_id}/

Shell
Python

curl https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/conv-uuid-1234/ \
  -H 'Authorization: Bearer <API_TOKEN>'

import requests

response = requests.get(
    url="https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/conv-uuid-1234/",
    headers={"Authorization": "Bearer <API_TOKEN>"},
)
data = response.json()

Response 200 OK

{
  "id": "conv-uuid-1234",
  "ord": 42,
  "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z",
  "last_message_at": "2026-01-15T10:35:00Z",
  "title": "Return policy question",
  "source": "widget",
  "terminated": false,
  "resolution_status": "open",
  "has_unread_messages": true,
  "supports_inbox_control": true,
  "last_message_content": "What is your return policy?",
  "most_frequent_language": "en",
  "assignee": {
    "type": "ai_assistant"
  },
  "url": null,
  "client_metadata": {"userId": 12},
  "last_visitor_message_at": "2026-01-15T10:34:00Z",
  "unified_analysis": {
    "sentiment": "neutral",
    "resolution_status": "open",
    "topic": "Return policy",
    "is_flagged": false,
    "flag_reason": null
  },
  "visitor_name": "John",
  "visitor_email": "john@example.com",
  "visitor_phone_number": null,
  "visitor_label": null
}

詳細レスポンスには、list レスポンスのすべてのフィールドに加えて、次が含まれます：

Field	Description
`url` string or null	会話が開始されたページの URL（widget のみ）
`client_metadata` object or null	会話に付与されたカスタムキーバリューペア
`last_visitor_message_at` string	最後の訪問者メッセージのタイムスタンプ
`unified_analysis` object or null	AI が生成した会話の分析（下記を参照）

unified_analysis のフィールド:

Field	Description
`sentiment` string	AI が検出した会話の感情（例：`"positive"`、`"neutral"`、`"negative"`）
`resolution_status` string	AI が評価した解決状況（トップレベルの `resolution_status` と異なる場合があります）
`topic` string	AI が検出した会話のトピック
`is_flagged` boolean	AI がこの会話を人間のレビュー用にフラグ付けしたかどうか
`flag_reason` string or null	会話がフラグ付けされた理由

Get Conversation Events

会話のすべてのイベント（メッセージ、追跡されたリンク、ログ）を取得します。

Scope: read_all

GET https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/{conversation_id}/events/

Query Parameters

Parameter	Description
`limit` integer	1 ページあたりのアイテム数
`offset` integer	スキップするアイテム数

Shell
Python

curl 'https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/conv-uuid-1234/events/?limit=20' \
  -H 'Authorization: Bearer <API_TOKEN>'

import requests

response = requests.get(
    url="https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/conv-uuid-1234/events/",
    headers={"Authorization": "Bearer <API_TOKEN>"},
    params={"limit": 20},
)
data = response.json()

Response 200 OK

{
  "items": [
    {
      "type": "message",
      "data": {
        "id": "msg-uuid-001",
        "ord": 1,
        "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z",
        "content": "Hello! How can I help you today?",
        "author": "ai_assistant",
        "handoff_state": null,
        "message_insights": null,
        "feedback": null,
        "client_metadata": null,
        "sources_generated": [],
        "is_welcome": true,
        "attachments": []
      }
    },
    {
      "type": "message",
      "data": {
        "id": "msg-uuid-002",
        "ord": 2,
        "created_at": "2026-01-15T10:31:00Z",
        "content": "What is your return policy?",
        "author": "visitor",
        "handoff_state": null,
        "message_insights": null,
        "feedback": null,
        "client_metadata": null,
        "sources_generated": [],
        "is_welcome": false,
        "attachments": []
      }
    }
  ],
  "offset": 0,
  "limit": 20,
  "count": 2
}

Event types: message、tracked_link、log

Author types: ai_assistant、visitor、human_operator

Field	Description
`type` string	イベントタイプ：`"message"`、`"tracked_link"`、または `"log"`
`data.id` string	メッセージの一意の識別子
`data.ord` integer	連番のメッセージ番号
`data.created_at` string	イベントのタイムスタンプ
`data.content` string	メッセージの内容
`data.author` string	`"ai_assistant"`、`"visitor"`、または `"human_operator"`
`data.handoff_state` string or null	該当する場合の handoff の状態
`data.message_insights` object or null	AI が生成したメッセージのインサイト
`data.feedback` object or null	メッセージに対するユーザーのフィードバック
`data.client_metadata` object or null	メッセージに付与されたカスタムメタデータ
`data.sources_generated` array	AI が応答を生成する際に使用した Knowledge Base の記事
`data.is_welcome` boolean	これがウェルカムメッセージかどうか
`data.attachments` array	ファイル添付

Conversations

List Conversations

Get Conversation Details

Get Conversation Events

Get started

Conversations

AI Agent

Channels

Get started

Configuration

Knowledge Base

Conversations