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概要

ABBYY Vantage の LLM Connection を使用すると、OpenAI や Microsoft Foundry などのプロバイダーが提供する高性能な言語モデルを、文書処理ワークフローに直接統合できます。これらの Connection により、Document Skill は最先端の AI を活用して、複雑な文書のより高精度な抽出、分類、および理解を行うことができます。 このセクションで行うこと:
  • Connection 設定へのアクセス
  • 新しい LLM Connection の追加
  • Connection の認証情報と各種設定の構成
  • Connection のテスト
所要時間: 10〜15 分 サポートされている LLM プロバイダー:
  • OpenAI ChatGPT
  • Microsoft Foundry
注意: 現在、LLM Connection を Document Skill で利用できるのは、ABBYY Advanced Designer 経由の場合のみです。

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前提条件

開始する前に、次の項目を用意してください:
  1. ABBYY Vantage Configuration への管理者アクセス権。
  2. 選択した LLM プロバイダーからのAPI 認証情報:
    • OpenAI: OpenAI アカウントから取得した API キー
    • Microsoft Foundry: API キー、完全なエンドポイント URL（/chat/completions パスと API バージョンを含む）、および Azure 上の Microsoft Foundry から取得したモデル名
  3. LLM プロバイダーとの有効なサブスクリプション。
注: LLM 接続はテナント レベルで管理され、組織内のすべての Skill の設計者が利用できます。現在、LLM 接続は ABBYY Advanced Designer を通じてのみ Document Skill に統合できます。

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ステップ 1: 設定にアクセスする

LLM 接続を管理するための Configuration エリアに移動します。
  1. ABBYY Vantage のインターフェースで、左サイドバーの ADMIN セクションを見つけます。
  2. Configuration（歯車アイコン）をクリックします。
Accessing Configuration 左メニューにいくつかのオプションが表示された Configuration ページが開きます。
  • General
  • Connections（ここで作業を行います）
  • Identity Provider
  • Public API Client
  • Security Log
  • Environment Variables
  • IP Restrictions

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手順 2: Connections に移動する

Connections 管理インターフェースにアクセスします。
  1. 左側の Configuration メニューで、Connections をクリックします。
Connections Page Connections ページには、次の内容が表示されます。
  • 既存の接続の一覧（存在する場合）
  • 接続の詳細（Name、Description、Used in Skills、Last Updated）
  • 管理ボタン（Add Connection、Test、Edit、Delete）
  • 特定の接続を検索するための検索機能
注: Connections は共有リソースです。テナント内のすべての Skill 作成者は、自分の Skill でこれらの Connections を使用できます。

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Step 3: 新しい LLM 接続を追加する

LLM プロバイダーへの新しい接続の作成を開始します。
  1. Connections ページ上部の + Add Connection ボタンをクリックします。
  2. 利用可能な LLM プロバイダーが表示された Add Connection ダイアログが開きます:
    • OpenAI ChatGPT - OpenAI の API への直接接続
    • Microsoft Foundry - Microsoft の Azure インフラストラクチャ上でホストされている OpenAI およびその他の AI モデル
  3. 利用したいプロバイダーを選択します（この例では Microsoft Foundry を使用します）。
  4. Next をクリックします。
Note: プロバイダーごとに設定要件が異なります。自社の LLM サブスクリプションに合ったプロバイダーを選択してください。

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ステップ 4: 接続の詳細を構成する

LLM 接続に必要な情報を入力します。 接続の構成

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一般設定

Name
  • この接続を一意に識別するための名前
  • 例: Microsoft Foundry または Production GPT-4
  • この名前は Document Skills で接続を選択する際に表示されます。
Description
  • 任意ですが、入力することを推奨します。
  • 接続に関する有用な情報を記載します。
  • 例: “Microsoft Foundry Connection 1” または “GPT-4 Production API”
  • 重要: 説明には機密性の高い認証情報を含めないでください。
Note: Skill を設計・構成する担当者が、用途に応じてどの接続を使用すべきか判断しやすくなるような、わかりやすい名前を選択してください。

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接続設定

必須の field は、使用する LLM プロバイダーによって異なります。

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Microsoft Foundry の場合:

API Key
  • Azure ポータルで取得した Microsoft Foundry の API キー。
  • 場所: Azure Portal → 対象の Microsoft Foundry リソース → Keys and Endpoint
  • 形式: 長い英数字の文字列。
  • プレースホルダーの例: [API Key Here]
Url
  • Microsoft Foundry のエンドポイント URL。
  • 場所: Azure Portal → 対象の Microsoft Foundry リソース → Keys and Endpoint
  • 形式: https://[resource].cognitiveservices.azure.com/openai/deployments/[model-name]/chat/completions?api-version=2025-01-01-preview
  • 例: https://[redacted]resource.cognitiveservices.azure.com/openai/deployments/gpt-4.1-nano/chat/completions?api-version=2025-01-01-preview
Model Name
  • Microsoft Foundry 上でデプロイしたモデルの名前。
  • 場所: Azure Portal → 対象の Microsoft Foundry リソース → Deployments
  • 例: gpt-4.1-nano, gpt-35-turbo, gpt-4
  • デプロイメントの名前と完全に一致している必要があります。

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OpenAI ChatGPT の場合:

Api Key
  • platform.openai.com で取得した OpenAI API キー。
  • 取得場所: OpenAI Platform → API Keys
  • 形式: sk- で始まります
Model
  • 使用するモデルを指定します（例: gpt-4, gpt-3.5-turbo）
警告: API キーを他者と共有したり、説明文やドキュメントの中に記載したりしないでください。これらの認証情報により、LLM サービスへのアクセスおよびその利用に伴う費用の発生を許可することになります。

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ステップ 5: 接続をテストする

保存する前に、接続が正しく設定されていることを確認します。
  1. 必須情報をすべて入力したら、Test ボタンをクリックします。
Testing Connection
  1. Vantage は、指定した認証情報を使用して LLM プロバイダーへの接続を試行します。
  2. テスト結果を確認します：
    • Success（緑のチェックマーク）: 接続は正常に確立されています。
    • Failure（赤い X またはエラーメッセージ）: 認証情報を確認し、もう一度お試しください。

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テスト結果

テスト成功の場合:
  • 接続の横に緑色のチェックマークが表示されます。
  • 接続を保存できます。
  • 接続は Document Skills で使用できる状態になります。
テスト失敗の場合:
  • エラーメッセージを確認して、具体的な問題点を特定します。
  • よくある問題例:
    • API キーが正しくない
    • エンドポイント URL が無効
    • モデル名が誤っている
    • ネットワーク接続の問題
    • 権限またはクォータが不足している
注意: 必ず保存前に接続をテストしてください。これにより、Document Skills が LLM プロバイダーを正常に利用できることを確認できます。

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ステップ 6: 接続を保存する

接続の設定を完了します。
  1. テストが成功したら、Add ボタンをクリックします。
  2. 接続が Connections の一覧に表示されるようになります。
  3. この接続は、テナント内のすべての Skill Designer ユーザーがすぐに利用できるようになります。
Connections ページには次の情報が表示されます:
  • Connection name: 指定した名前
  • Description: わかりやすい説明
  • Used in Skills: この接続を使用している Skill が表示されます
  • Last Updated: 現在のタイムスタンプ

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既存の接続の管理

作成済みの接続を管理できます。

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接続を編集する

  1. 一覧から接続を選択します。
  2. Edit ボタン（鉛筆のアイコン）をクリックします。
  3. 必要なフィールドを更新します。
  4. 接続を再度テストします。
  5. Save をクリックします。
警告: 接続を編集すると、それを使用しているすべての Skill に影響します。変更を加えた後は十分にテストしてください。

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接続をテストする

  1. 一覧から接続を選択します。
  2. Test ボタン（更新アイコン）をクリックします。
  3. 接続が引き続き正常に動作していることを確認します。
  4. これは、トラブルシューティングや認証情報の確認に役立ちます。

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接続を削除する

  1. 一覧から接続を選択します。
  2. 削除 ボタン（ごみ箱アイコン）をクリックします。
  3. 削除を確定します。
警告: 現在アクティブな Skill で使用されている接続は削除できません。まず、すべての Skill からその接続を削除してください。

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トラブルシューティング

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接続テストに失敗する

問題: 接続テストでエラーが返される。 解決策:
  • API キーが無効:
    • キー全体を正しくコピーしたか確認する。
    • 余分なスペースや文字がないか確認する。
    • 必要に応じてプロバイダーのポータルでキーを再生成する。
  • エンドポイント URL が無効:
    • URL が完全で、正しい形式になっていることを確認する。
    • URL が Azure リソースと一致していることを確認する。
    • デプロイメント パスにタイプミスがないか確認する。
  • モデル名の誤り:
    • デプロイメントが Azure ポータル上に存在することを確認する。
    • スペルと大文字・小文字の区別（ケースセンシティブ）を確認する。
    • デプロイメントが有効で、利用可能な状態であることを確認する。
  • ネットワークの問題:
    • インターネット接続を確認する。
    • ファイアウォール設定で送信 HTTPS 接続が許可されていることを確認する。
    • Vantage インスタンスから LLM プロバイダーに到達できることを確認する。
  • クォータまたは権限の問題:
    • サブスクリプションが有効であることを確認する。
    • レート制限を超過していないことを確認する。
    • API キーに必要な権限が付与されていることを確認する。

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テストでは接続できるが Skill では失敗する

問題: テストは成功するが、Skill がその接続を使用できない。 解決策:
  • Skill Designer のページを再読み込みします。
  • Skill の設定で接続を再選択します。
  • Skill のエラーログで具体的なメッセージを確認します。
  • Skill が公開済みで、ドラフトモードになっていないことを確認します。

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APIコストが予想以上に高い

問題: LLMプロバイダーからの予想外の請求。 解決策:
  • どのSkillがその接続を利用しているかを確認する。
  • 処理量と頻度を確認する。
  • レート制限の導入を検討する。
  • プロバイダーのダッシュボードで利用状況を監視する。
  • テストには、よりコスト効率の高いモデルを使用する。

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ベストプラクティス

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セキュリティ

  • プレーンテキストのメールやチャットで API キーを共有しないでください。
  • 認証情報は定期的に更新してください（90 日ごとを推奨）。
  • 開発環境と本番環境で別々の接続を使用してください。
  • LLM プロバイダーのダッシュボードでアクセスログを監視してください。
  • 最小権限の原則を適用し、必要な権限のみを付与してください。
  • 緊急時に備えてバックアップ用の認証情報を安全に保管してください。

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接続管理

  • 用途や環境が分かるようなわかりやすい名前を使用する
    • よい例: “Production GPT-4”, “Development Microsoft Foundry”
    • 避ける例: “Connection 1”, “Test”
  • 各接続の用途は説明欄に記載しておく
    • 記載する内容の例: 環境、ユースケース、オーナーの連絡先
    • 記載しない内容の例: 認証情報、機密情報
  • 問題を早期に検知できるように定期的に接続をテストする
    • 月次のレビューをスケジュールする。
    • 認証情報を変更した後は必ずテストを実施する。
  • 利用状況を把握して、どの接続がアクティブか確認する
    • “Used in Skills” 列を確認する。
    • 未使用の接続はアーカイブまたは削除する。

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コスト管理

  • 各ユースケースごとに適切なモデルを選択します。
    • 単純なタスクには小規模で高速なモデルを使用します。
    • 複雑な抽出には高度なモデルの利用を限定します。
  • プロバイダーが対応している場合はレート制限を実装します。
    • 想定外のコスト急増を防止します。
    • 暴走した処理から保護します。
  • 利用パターンを監視します。
    • プロバイダーのダッシュボードで課金アラートを設定します。
    • 毎月のコストと利用状況を確認します。
  • Document Skills 内のプロンプトを最適化します。
    • 効率的なプロンプトはトークン使用量を削減します。
    • 最小コストで最良の結果を得られるようテストと改善を行います。

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ワークフローの最適化

  • 類似したドキュメントタイプをグループ化する
  • ユースケースに合わせて適切な Document skill を設定する
  • 本番利用の前にサンプルドキュメントでテストする
  • チームが参照できるようにワークフローを文書化する

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接続タイプを理解する

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OpenAI ChatGPT

最適な用途:
  • 最新の OpenAI モデルへの直接アクセス
  • API キーだけで行えるシンプルなセットアップ
  • すでに OpenAI プラットフォームを利用している組織
考慮事項:
  • データは OpenAI のインフラ上で処理される
  • OpenAI の利用規約およびデータポリシーが適用される
  • OpenAI アカウントと API アクセスが必要

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Microsoft Foundry

最適な利用シナリオ:
  • Azure インフラストラクチャを利用したエンタープライズ導入
  • データレジデンシー要件がある組織
  • 他の Azure サービスとの統合
  • セキュリティおよびコンプライアンス機能を強化したい組織
  • Azure を経由して OpenAI およびその他の AI モデルにアクセスしたい組織
  • すでに Azure サブスクリプションを保有している組織
検討事項:
  • Azure サブスクリプションおよび Microsoft Foundry のセットアップが必要
  • より多くの設定が必要（エンドポイント URL のフルパス、モデル名、API バージョン）
  • 利用可能なモデルは、OpenAI に直接接続する場合と異なる可能性がある
  • URL には次のような完全なパスを含める必要がある: /openai/deployments/[model-name]/chat/completions?api-version=...
  • 特化した機能やカスタムモデルホスティングが提供される場合がある

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追加リソース

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まとめ

次の操作を正常に完了しました:
  • ✅ 構成設定にアクセスしました
  • ✅ 接続の管理画面へ移動しました
  • ✅ 新しい LLM 接続を追加しました
  • ✅ 接続の認証情報と設定を行いました
  • ✅ 接続をテストしました
  • ✅ 接続の管理方法を学びました
これで、お使いの LLM 接続は ABBYY Vantage の Document Skills に高度な AI 機能を提供する準備が整いました！