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概要

ABBYY Vantage の LLM Connections を使用すると、OpenAI や Microsoft Foundry などのプロバイダーが提供する強力な言語モデルを、ドキュメント処理ワークフローに直接統合できます。これらの接続により、Document Skill は最先端の AI を活用して、複雑なドキュメントの抽出、分類、理解をより高精度に行えるようになります。 このセクションで行うこと:
  • Connections の設定にアクセスする
  • 新しい LLM connection を追加する
  • 接続の認証情報と設定を構成する
  • 接続をテストする
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: LLM connection は現在、ABBYY Advanced Designer を介してのみ Document Skill で使用できます。

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前提条件

作業を開始する前に、次の項目を準備してください。
  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 アカウントの API キー
    • Microsoft Foundry: API キー、完全なエンドポイント URL（/chat/completions パスおよび 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. ご利用の LLM プロバイダーとの有効なサブスクリプション。
注記: LLM 接続はテナント単位で管理され、組織内のすべての Skill Designer 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、左側のサイドバーにある ADMIN セクションを探します。
  2. Configuration（歯車アイコン）をクリックします。
Accessing Configuration 左側のメニューにいくつかのオプションが表示された Configuration ページが表示されます。
  • General
  • Connections（ここで操作を行います）
  • Identity Provider
  • Public API Client
  • Security Log
  • Environment Variables
  • IP Restrictions

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ステップ 2: Connections に移動します

Connections の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。テナント内で Skill を設計するすべてのユーザーは、これらの接続を自分の Skill で使用できます。

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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る OpenAI およびその他の AI モデル
  3. 使用する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。
注: プロバイダーごとに設定要件は異なります。自社の LLM サブスクリプションに対応するプロバイダーを選択してください。

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ステップ 4: 接続詳細を設定する

LLM 接続に必要な情報を入力します。 接続の設定

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一般設定

Name
  • この接続の一意な識別子です。
  • 例: Microsoft Foundry や 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
  • 任意項目ですが、入力を推奨します。
  • 接続に関する有用な情報や背景を記載します。
  • 例: “Microsoft Foundry Connection 1” や “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 Designer を使用するユーザーが、用途に応じてどの接続を使用すべきかを理解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

必須となる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 を使用する場合:

Api Key
  • Azure portal で取得した Microsoft Foundry の API キー。
  • 確認先: Azure Portal → 該当の Microsoft Foundry リソース → Keys and Endpoint。
  • 形式: 長い英数字の文字列。
  • プレースホルダー例: [API Key Here]
Url
  • Microsoft Foundry のエンドポイント URL。
  • 確認先: Azure Portal → 該当の 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。
  • 確認先: Azure Portal → 該当の Microsoft Foundry リソース → Deployments。
  • 例: gpt-4.1-nano, gpt-35-turbo, gpt-4
  • デプロイしたモデルのデプロイ名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 キー
  • platform.openai.com から取得した OpenAI の API キー。
  • 参照場所: OpenAI Platform → API Keys
  • 形式: sk- で始まる
モデル
  • 使用する特定のモデル (例: gpt-4, gpt-3.5-turbo)
警告: API キーを他人と共有したり、説明文やソースコードに含めたりしないでください。これらの認証情報が第三者に知られると、LLM サービスを不正に利用され、費用が発生するおそれがあります。

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ステップ 5: 接続をテストする

保存する前に、接続が正しく構成されていることを確認します。
  1. すべての必須情報を入力したら、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みます。
  2. テスト結果を確認します。結果は次のいずれかになります:
    • Success（緑のチェックマーク）: 接続は正常に機能しています。
    • Failure（赤い X またはエラーメッセージ）: 認証情報を確認して、もう一度試してください。

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テスト結果

テスト成功:
  • 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 で使用する準備が整いました。
テスト失敗:
  • 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。
  • よくある原因:
    • API キーが正しくない
    • エンドポイント URL が無効
    • モデル名が間違っている
    • ネットワーク接続の問題
    • 権限またはクォータ不足
注: 常に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事前に確認できます。

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ステップ 6: 接続を保存する

接続のセットアップを完了します。
  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] リストに表示されます。
  3. この接続は、テナント内のすべての Skill Designer でただちに利用可能になります。
[Connections] ページには次の項目が表示されます:
  • Connection name: 指定した名前
  • Description: 入力した説明
  • 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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既存の接続を管理する

接続は作成後に管理できます。

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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（鉛筆アイコン）をクリックします。
  3. 必要な項目を更新します。
  4. 接続を再度テストします。
  5. Save ボタンをクリックします。
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機能していることを確認します。
  4. この操作は、トラブルシューティングや認証情報の検証に役立ちます。

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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. Delete ボタン（ごみ箱アイコン）をクリックします。
  3. 表示されるダイアログで削除を確認します。
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。先にすべての 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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接続テストが失敗する

問題: 接続テストを実行するとエラーが返されます。 解決策:
  • 無効な API キー:
    • キー全体を正しくコピーできているか確認します。
    • 余分なスペースや文字が含まれていないか確認します。
    • 必要に応じて、プロバイダーのポータルでキーを再生成します。
  • 無効なエンドポイント URL:
    • URL が完全で、正しい形式になっていることを確認します。
    • URL が Azure リソースと一致していることを確認します。
    • デプロイメント パスにタイプミスがないか確認します。
  • 誤ったモデル名:
    • デプロイメントが Azure ポータル上に存在することを確認します。
    • スペルと大文字・小文字（大文字と小文字を区別します）を確認します。
    • デプロイメントがアクティブで、利用可能な状態であることを確認します。
  • ネットワークの問題:
    • インターネット接続を確認します。
    • 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します。
    • Vantage インスタンスから LLM プロバイダーへ到達できることを確認します。
  • クォータまたはアクセス許可:
    • サブスクリプションが有効であることを確認します。
    • レート制限を超過していないことを確認します。
    • API キーに必要なアクセス許可が付与されていることを確認します。

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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 で接続を利用できない。 解決方法:
  • 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 のエラーログを確認し、具体的なエラーメッセージを確認します。
  • Skill が公開済みで、下書きモードでは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プロバイダーから想定外の料金が発生する。 解決策:
  • どのSkillがその接続を利用しているか確認する。
  • 処理量と処理頻度を確認する。
  • レート制限（rate limiting）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

  • 平文のメールやチャットで API キーを決して共有しないでください。
  • 認証情報を定期的にローテーションしてください（90 日ごとを推奨）。
  • 開発環境と本番環境で 接続を分けて使用してください。
  • 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。
  • 最小権限アクセスを実装してください - 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

  • 目的や環境が分かるようなわかりやすい名前を使用します
    • 良い例: “Production GPT-4”, “Development Microsoft Foundry”
    • 避ける例: “Connection 1”, “Test”
  • 各接続の用途を説明欄に記載しておきます
    • 記載する内容: 環境、ユースケース、オーナーの連絡先
    • 記載しない内容: 資格情報、機密情報
  • 問題を早期に発見するために接続を定期的にテストします
    • 月次のレビュー スケジュールを設定します。
    • 資格情報を変更した後は必ずテストします。
  • どの接続がアクティブか把握するために利用状況を追跡します
    • “Used in Skills” 列を確認します。
    • 未使用の接続はアーカイブまたは削除します。

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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。
    • シンプルなタスクには、小型で高速なモデルを使用します。
    • 複雑な抽出には、高度なモデルを使用します。
  • プロバイダーがサポートしている場合は、レート制限を実装します。
    • 予期しないコストの急増を防ぎます。
    • 制御不能な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。
    • 月間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。
    • 最小限のコストで最高の結果を得られるようにテストおよび改善します。

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ワークフローの最適化

  • 類似したドキュメント種別をグループ化する
  • ユースケースに合わせて適切な Document skill を構成する
  • 本番利用の前にサンプルドキュメントでテストする
  • チームで参照できるようにワークフローを文書化する

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接続タイプについて

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OpenAI ChatGPT

適しているケース:
  • 最新の OpenAI モデルへ直接アクセスしたい場合
  • API キーだけで完結するシンプルなセットアップを求める場合
  • 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 のインフラストラクチャ上で処理される
  • 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 へのアクセス権が必要

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Microsoft Foundry

最適な対象:
  • Azure インフラストラクチャを用いたエンタープライズ導入
  • データレジデンシー制御が必要な組織
  • 他の Azure サービスとの統合
  • 強化されたセキュリティおよびコンプライアンス機能
  • Azure を通じた OpenAI およびその他の AI モデルへのアクセス
  • 既に Azure サブスクリプションを保有している組織
考慮事項:
  • 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
  • 追加の設定が必要（エンドポイント URL（フルパス）、モデル名、API バージョンの指定）
  • 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 には次の完全なパスを含める必要がある: /openai/deployments/[model-name]/chat/completions?api-version=...
  • 専用機能やカスタムモデルホスティングを提供している場合がある

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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:
  • ✅ Configuration（設定）にアクセスしました
  • ✅ Connections 管理に移動しました
  • ✅ 新しい LLM 接続を追加しました
  • ✅ 接続の認証情報と設定を構成しました
  • ✅ 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、LLM 接続はお使いの ABBYY Vantage の Document Skills で高度な AI 機能を実現する準備が整いました。