AI スキルを作成

AI エージェント Studioで再利用可能なAI スキルを作成することで、生成 AIの力で自動化を強化しましょう。AI スキルは、プロの開発者がプロンプト、パラメータ、ファイル入力、モデル接続を構成し、複数のソリューションで再利用可能な文脈に即した一貫したAI出力を生成できるようにします。

AI スキル は、モデル接続 を選択し、プロンプトロジックを構成した上で、市民開発者およびプロ開発者が自動化構築に利用できるようにスキルを公開することで作成されます。

ベンダー タイプ マルチモーダル入力をサポートするモデル
Amazon Bedrock

標準

微調整

知識ベースに基づく

amazon.nova-lite-v1:0

amazon.nova-pro-v1:0

anthropic.claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0

anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0

anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0

anthropic.claude-sonnet-4.5-20250929-v1:0
Automation Anywhere Enterprise ナレッジによるグラウンディング
Azure OpenAI

標準

微調整

AI 検索によって基盤を整えられた

gpt-4.1

gpt-4o

gpt-4o-mini
Google Vertex AI

標準

微調整

データ ソースに基づく

gemini-2.5-flash

gemini-2.5-pro

claude-3.7-sonnet

claude-sonnet-4
OpenAI

標準

微調整

gpt-4.1

gpt-4o
注: いくつかのモデルはmultimodal入力をサポートしており、AI スキルがテキストに加えて画像や文書を処理できるようにしています。 これらの機能は、サポートされている生成 AI モデルでのみ利用可能であり、モデルのベンダーによって異なります。

このトピックでは、AI スキル を作成する手順を説明します。

前提条件

プロの開発者が AI スキル を作成しテストするには、これらのロールと権限が必要です。
  • ロール: AAE_Basic、プロ開発者カスタム ロール
  • 権限: Bot Creator
  • 設定: 管理 > 設定 > AI データ管理 > データ ロギング設定 を有効にする必要があります。 自動化管理者はこの設定をプロ開発者のために有効にすることができます。

ロールおよび権限を参照してください。

その他の要件:

モデル接続のテストの一環として、デスクトップ上で Bot を実行する必要があります。 したがって、Bot エージェントがあなたのユーザーに設定されていることを確認してください。 接続を別の Control Room に切り替える必要がある場合は、Control Room インスタンス間でのデバイス登録の切り替えを参照してください。

手順

  1. 新しい AI スキル を作成します。
    1. Control Room にログインします。
    2. 自動化 > 作成 に移動するか、‘+\'アイコンをクリックして AI スキル を選択します。
    3. 名前と説明を入力し、次に 作成＆編集 をクリックしてください。 患者退院担当者 という名前で例を作成しましょう。
  2. モデル接続 モデル接続 を選択します。 AI スキルエディタの上部で、 モデル接続 の下にある選択...をクリックして、あなたに割り当てられたモデル接続のリストを開きます。
    選択後：

    • モデル接続名、ベンダー、および説明がヘッダーに表示されます。

    • 頻度ペナルティー、出欠ペナルティー N、最大トークン、温度、および トップ P などのパラメータフィールドが編集可能になります。

    これらのデフォルトは選択されたモデルに合わせて調整されていますが、必要に応じて変更できます。

  3. システムプロンプト (任意): これを使用して、高レベルのコンテキストや行動ガイドラインを定義します。 選択した モデル接続 が システム プロンプト をサポートしている場合、システム プロンプト セクションが表示されます。 システム プロンプト の詳細については、[システム プロンプト]を参照してください。 例えば：あなたはかかりつけ医として、包括的な患者の退院計画を作成しています。
  4. ユーザー プロンプト: モデルに対する指示を入力してください。 $variableName$構文を使用して文字列入力を参照します。 ユーザープロンプトは、スクリーンショットに示されているように、複数行のテキスト入力と拡張テキストエリアをサポートしています。 次に例を示します。 詳細な患者退院計画を作成する... 以下の $patientdetails$ を使用して見出しを作成してください…
  5. プロンプト入力：(右側)
    文字列 入力：
    • 入力文字列を追加するには、文字列追加 または + をクリックしてください。 キー と 値 を入力します。
    • テキストベースの入力に対して作成された変数を表示します。
    • 各入力には名前、値、およびアクション（コピー、削除）が含まれています。
    • 例: patientdetails.
    ファイル 入力：
    • ファイル文字列を追加するには、ファイルを追加 または + をクリックしてください。 キー と 値 を入力します。

    • Control Room リポジトリからファイルを選択するか、新しいファイルをアップロードしてください。 サポートされているファイルタイプは次のとおりです。

      • 画像：.jpeg, .jpg, .png, .gif, .webp

      • ドキュメント：.txt, .pdf, .docx, .csv

    AI スキルパラメーター
    注: モデル固有のファイルサイズ、サポートされているタイプ、および最大ファイル数に関する制限が自動的に適用されます。
  6. ファイルプロンプト（任意）: マルチモーダル入力がサポートされている場合にのみ表示されます。 ファイルを追加した場合、ドロップダウンからファイルを選択できるようになります。 モデルに送信される最終リクエストに含まれるファイル入力（右側のファイルパネルから）を制御します。
    注: AI スキル に添付されたファイルは、データマスキングのために AI ガードレール で処理されません。

    ガードレールはテキストプロンプトのみを評価し、マスクします。

    ファイルの内容は、提供された通りにモデルに直接渡されます。

    注: 選択したモデル接続によって、アップロード可能なファイルの最大数および許容されるファイルサイズが異なります。Automation 360 はベンダーの制限を自動的に適用します。
  7. レスポンスを取得: 選択した モデル接続 を使用して、結果をプレビューするには レスポンスを取得 を使用してください。 AI スキル を AI ガードレール でテストできます。 AIガードレールオプションを使用して、選択したガードレールがプロンプトやモデルの応答に与える影響をシミュレートします。 ガードレールが選択されると、プロンプトは毒性やセンシティブなデータについてスキャンされます。 ガードレールが選択されていない場合、プロンプトに対してガードレールの評価は行われません。
    注: AIガードレールでテスト を使用するには、グローバル管理者設定で AI ガードレール を有効にする必要があり、AIガードレールの表示 および 設定の表示 の権限が必要です。 AI ガバナンス内で各テストの詳細な記録を確認できます。

    ガードレールでテストしていると、有毒性がユーザー プロンプトとレスポンスの両方に表示されます。 データマスキングの結果を表示するには、データマスキング実行を表示をクリックしてください。 プロンプトで特定された任意の機密データのトークン化されたマスク値を表示します。

    AI スキル がアクティブなガードレールで定義されたブロッキング ルールに違反するプロンプトを送信した場合、そのスキルを使用した自動化はエラーメッセージと LLM からの応答なしで実行を停止します。 エラーメッセージは通常、プロンプトがガードレールによってブロックされたことを示します。 毒性ルール の設定についての詳細は、AI ガードレールの作成と管理を参照してください。

  8. データ ロギング: 画面の右上にトグルが表示されます： データロギングが無効になりました. .

    有効の場合： トグルはデータロギングが有効に切り替わります。 システムは、プロンプト、応答、モデルパラメーター、およびファイルのメタデータをAI > ガバナンス > AI プロンプトログに記録します。

    無効の場合： 最小限のメタデータのみが取得されます。

    開発者は、コンテンツの機密性に基づいて、どれだけの情報がログに記録されるかを決定できます。

    注: AI ガバナンス は、アップロードされたファイルの内容やそのメタデータを保存しません。

例:

プロの開発者が利用可能なアクションを表示し、アクセスするには、AI スキル の横にある 3 点リーダーをクリックします。

AI スキル アクション

アクション 機能
AI スキルを移動 このアクションをクリックして、フォルダーの権限に従って AI スキル を移動する場所を選択します。
AI スキル にチェックインします。 AI スキル を別のフォルダーにチェックインできます。 のステータスが更新され、AI スキルをチェックインしたフォルダーをAI スキル表示します。 例: AI スキル を公開フォルダーにチェックインした場合、[ステータス] ラベルに公開と表示されます。
AI スキルを表示 詳細を表示するAI スキルを開きます。
AI スキル を編集 AI スキル を編集できます。
注: プロの開発者がこの権限を持っています。
AI スキル をコピー 既存のAI スキルをコピーして、同じ詳細を含んだ新しいものを作成できます。 ただし、AI スキルの重複はできないため、別の名前を提供する必要があります。
注: プロの開発者がこの権限を持っています。
View references (リファレンスを表示) このBotが使用されている現在の Bot に直接依存している他のAI スキルへのリファレンスを表示できます。
削除 AI スキル AI スキルを削除できます。
注: プロの開発者がこの権限を持っています。

次のステップ

次のステップは、AI スキルをチェックインして、AI スキル パッケージから市民開発者が利用できるようにすることです。

AI スキル をチェックインする理由

AI スキルを作成した後、公開 フォルダーにチェックインします。 これにより、プロの開発者および市民開発者は、本番環境でAI スキル パッケージから使用できるようになります。

詳細については、次を参照してください。

1 つまたは複数のタスク Botが埋め込まれたAI スキルは、完全なワークフロー シナリオを実行する、より大きなオートメーションに追加することができます。

注: AI スキルを AI スキル 画面で作成またはテストすると、成功または失敗がモデル レスポンスとともに、[管理] > [監査ログ] および [管理] > [AI ガバナンス] ナビゲーションで表示できます。 [AI ガバナンス]を参照してください。

タスク シーケンスの次のステップとして、AI スキル でのタスク Botの使用 に移動します。