Model connectionsの作成および管理

Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI、OpenAIなどのハイパースケーラー ベンダーの基盤モデルの厳選リストに接続し、generative AIのパワーをあなたのオートメーションに統合します。

オートメーション管理者は、基盤モデルに接続して Model connections を作成およびテストし、プロ開発者が AI Skills を作成する際にこれらの接続を利用できるようにします。 Model connections は AI Skills でプロンプトを送信し、モデルからの応答を受信するために使用されます。

さらに、Automation Adminはカスタムロールを作成し、これらのModel connectionsをカスタムロールに割り当てます。 これらのカスタム ロールは、Model connections にアクセスできるユーザーに割り当てられます。

Model connection を作成するには、以下の手順に従ってください。

前提条件

オートメーション管理者は、ビジネス組織のための Model connections を作成および管理するために、これらのロールと権限が必要です。
  • ロール: AAE_Basic、オートメーション管理者カスタムロール
  • 権限: Attended Bot (クライアントで実行を指示する Bot) Runner
  • 設定: AI データ管理は、オートメーション管理者によって有効にされ、ユーザーがAIスキルのログを無効にすることを許可するチェックボックスが選択されている必要があります。
    • Bot Creator ライセンスを持つユーザーがAIスキルを使用する際にデータログを無効にできるようにする.

オートメーション管理者のカスタム ロール権限については、ロールおよび権限をご覧ください。

重要: AI Agent Studioで外部の生成 AIモデルに接続するには、APIキー、アクセスキー、トークンなど、各モデルプロバイダーからのライセンスを自分で用意する必要があります。
その他の要件:
  • 認証情報を資格情報コンテナーに保存したい場合は、その情報を手元に用意してください。 Credential Vault による安全な資格情報ストアを参照してください。
  • Model connectionをテストするには、Bot Agent 22.60.10 以降に接続する必要があります。 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 Agent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。 このタスクのために、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。
  • 接続のテストを成功させるには、Recorder パッケージと AI Skills パッケージへのアクセスが必要です。 テスト Promptは、Model connection をテストするために実行されます。
Model connectionを使用する際のプロキシに関する重要な考慮事項については、以下の表をご確認ください。
プロキシ タイプ 内容 ステータス
認証済み Control Room URL と Model connection API エンドポイントで同じプロキシ設定 サポート対象
Control Room URL と Model connection API エンドポイントで異なるプロキシ資格情報 サポート対象外
Control Room URL の認証済みプロキシおよび Model connection API エンドポイントの認証済みプロキシ設定をバイパスする サポート対象外
未認証 Control Room URL と Model connection API エンドポイントで同じ設定 サポート対象
Control Room URL と Model connection API エンドポイントで異なるプロキシ設定 サポート対象
認証済みと未認証の組み合わせ Control Room URL の認証済みプロキシと Model connection API エンドポイントの未認証プロキシ設定 サポート対象
Control Room URL の未認証プロキシと Model connection API エンドポイントの認証済みプロキシ設定 サポート対象外
なし Bot Runner マシンにプロキシが見つからない サポート対象

手順

  1. Control Room 環境で、AI > モデル接続 に移動し、モデル接続の作成 をクリックします。
  2. モデル接続の作成 画面で、これらの 接続設定 を構成します。
    Model connections を作成
    1. モデル接続名: Model connection を簡単に識別するための名前を入力します。
    2. 説明 (任意): 接続を定義する意味のある短い説明を追加します。
    3. ベンダーの選択: サポートされているベンダーのリストから、Automation Anywhere、Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI、またはOpenAIのような基盤モデルのベンダーを選択してください。
    4. タイプを選択: ドロップダウン リストからモデルを選択すると、タイプの選択 フィールドが表示されます。 ドロップダウンリストから接続したいモデルのタイプを選択します。
      注: Automation Anywhere がベンダーとして選択され、タイプが 標準 に設定されると、認証情報 セクションが リージョンを選択 に変更されます。
    5. モデルの選択: ドロップダウン リストからモデルを選択します。 ベンダー選択に応じた関連モデルのリストが表示されます。
      各基盤モデルベンダーのサポートされているモデルの完全なリストについては、一般的なよくある質問を参照してください。
    6. 次へ をクリックします。
  3. 次のいずれかを実行します。
    1. Automation Anywhere モデルを提供しました - Automation Anywhere のために - 標準 タイプのモデルについては、地域を選択してください。 利用可能な地域はアメリカ合衆国とヨーロッパです。 デプロイメントが米国地域にある場合でも、コンプライアンスやその他の理由からEU地域にトラフィックをルーティングすることができます。 デプロイメントの特定の地域がない場合、米国またはヨーロッパを経由することを選択できます
      注: これらのモデルは、Automation Anywhere クラウド インフラストラクチャ上でホスティングされています。
    2. 認証詳細 セクションで、パラメータ設定を構成します。これは、Model connection を定義する際に選択したモデルに基づいて異なります。
      注: 各モデルの認証の詳細については、認証 モデル接続 を参照してください。
  4. 認証詳細 セクションで、パラメータ設定を構成します。これは、Model connection を定義する際に選択したモデルに基づいて異なります。
    注: 各モデルの認証の詳細については、認証 モデル接続 を参照してください。
  5. 次へ をクリックして 接続テスト セクションに進み、Model connection をテストしてください。
  6. テスト接続 をクリックして、すべての接続の詳細が正しく定義されていることを確認し、接続が機能しているかどうかをチェックします。
    これは Bot Agent を使用したデスクトップ操作です。 Bot Agent 22.60.10 以降を使用して、テストを成功させてください。
    • 接続が期待通りに機能すれば、システムはリクエストを処理し、システムが生成した成功メッセージが表示されます。
    • 接続が期待通りにいかなかった場合、接続に失敗した理由を記したシステム生成のメッセージが表示されます。 たとえば、サポートされている基礎モデルパッケージをワークスペースにダウンロードしていない場合、エラーメッセージが表示されます。 パッケージをダウンロードし、Model connection を再度テストする必要があります。
    • Model connection のテストがうまくいかなかったり、タスクを未完成のままにしておいたりすると、Model connection が保存されず、Model connection の作成プロセスをやり直さなければなりません。
  7. 次へ をクリックして、ユーザーにカスタムロールを割り当てるための 招待ロール セクションに進んでください。
    オートメーション管理者はカスタム ロールを作成し、そのロールに Model connections を割り当て、さらにユーザーに割り当てることができます。 このカスタム ロールに割り当てられているユーザーだけがこの Model connection を使用できます。

    モデル接続を作成 - 役割を招待

  8. プロ開発者にカスタムロールを介してアクセスを割り当てます（RBAC を使用）、この Model connection を使用して AI Skill を作成します。
  9. モデル接続の作成 をクリックし、Model connection の作成を完了します。
    Model connection を正常に作成した後、プロ開発者はそれを使用して AI Skill を作成します。

    Create AI Skillsをご覧ください。

  10. システム生成の成功メッセージが表示され、Model connectionが作成されたことが示されます。 Model connections 画面に移動すると、モデル接続 のリストが表示されます。
  11. 各接続の横にある縦の 3 点リーダーをクリックすると、接続を表示、接続を編集、ステータスを変更、または 削除 を実行できます。
    Model connectionアクション
    アクション 部門
    接続を表示

    接続の詳細 はモデルの概要を表示します。

    一般的な詳細 は、接続が最後にいつ、誰によって変更されたかが表示されます。

    オートメーション管理者は、このビューから Model connection を編集できます。
    ステータスの変更
    Model connection が Available（利用可能） ステータスで作成されます。 オートメーション管理者は、Model connection のステータスを次のいずれかに変更できます。
    • 利用可能: Model connection を使用して新しい AI Skills を作成し、既存のものを実行できます。
    • 制限付きアクセス: Model connection は既存のものを実行するために利用可能ですが、新しいものには追加できません。
    • 無効: 新しい AI Skills はこれらの Model connections を使用して作成できません。 これらの Model connections を使用しているすべての既存の自動化実行は失敗します。
    接続を編集 Model connectionの詳細を編集できます。
    編集 ボタンはオートメーション管理者のみ有効です。
    注: プロ開発者や市民開発者などのユーザーは、AI > ビュー モデル接続 の権限のみを持っている場合、Model connection の詳細を表示することはできますが、編集することはできません。
    削除

    削除 をクリックすると、確認を求めるメッセージが表示され、その後 Model connection が削除されます。 削除を確認するメッセージが表示されます。

    Model connectionを削除すると、削除されたModel connectionを参照しているすべてのAI Skillsが基盤モデルに接続できなくなり、AI Skillを使用しているすべての自動化が実行に失敗します。

    削除 ボタンはオートメーション管理者のみ有効です。
    注: ユーザー（プロ開発者や市民開発者など）は、AI > ビュー モデル接続 の権限のみを持っている場合、Model connection の詳細を確認できますが、削除することはできません。

次のステップ

Model connectionを作成してテストした後、それをプロの開発者に割り当て、プロの開発者はこの接続を使用してAI Skillsを作成します。 Create AI Skillsを参照してください。
注:
Model connection を作成、テスト、編集、または削除すると、成功または失敗の詳細とモデルの応答がログとして記録され、これらのナビゲーション画面で表示できます。
  • 管理 > AI ガバナンス > AI プロンプトログ
  • 管理 > AI ガバナンス > イベントログ
  • 管理 > 監査ログ
AI Governanceを参照してください。

次のタスクのステップとして、Create AI Skillsに移動してAI Skillを作成し、Model connectionに接続して、それを自動化で使用します。