AIモデル設定

mindzieStudioは、大幅に改善された大規模言語モデル（LLM）統合を提供し、AIコパイロットやアシスタントを強化する柔軟なオプションを提供します。mindzieの組み込みプロキシモデルを利用することも、独自のAPIキーで人気のクラウドプロバイダーに接続することも、オンプレミスのモデルを導入して完全な制御を行うことも可能です。

概要

AIモデル設定システムでは、以下が可能です：

  • mindzieプロキシモデルの利用：mindzieStudioによりすぐに使える高速・思考モデルにアクセス
  • 独自モデルの持ち込み：OpenAI互換APIに独自の認証情報で接続
  • クラウドプロバイダーの利用：OpenAI、OpenRouter、Grok、Geminiなど主要なAIプロバイダー
  • オンプレミス展開：LM Studio、Ollamaなどを使ったローカルモデルの展開
  • 自動検出：mindzieStudioがモデルの能力、トークン制限、機能を自動検出
  • 複数モデル：用途に応じて必要なだけモデルを設定

AIモデル設定が必要な場面

以下のような場合にAIモデルの設定を行います：

  • コパイロットアシスタントを初めて設定するとき
  • コストやパフォーマンスに応じて異なるAIプロバイダーに切り替えるとき
  • データのプライバシーやセキュリティのためにオンプレミスモデルを展開するとき
  • 特定タスク向けに専門のモデルを利用するとき（高速モデルで素早く回答、思考モデルで複雑分析）
  • セキュリティ規則に合わせてAPIキーをローテーションするとき
  • 新しいモデルをテストしてからデフォルトに設定するとき

前提条件

AIモデルを設定する前に：

  • 管理者権限：mindzieStudioの設定に管理者アクセスが必要
  • APIキー：選択したプロバイダー（OpenAI、OpenRouterなど）からAPIキーを取得
  • プロバイダーアカウント：外部サービスを利用する場合はAIプロバイダーのアカウントを作成
  • オンプレミスセットアップ：ローカルモデルを使う場合はLM Studio、Ollamaなどをインストール・設定

コパイロット設定へのアクセス

管理パネルからコパイロット設定へ移動します。

左サイドバーにmindzieコパイロットオプションを示す設定ナビゲーション

  1. 右上のプロフィールアイコンをクリック
  2. ドロップダウンメニューから設定を選択
  3. 左サイドバーでmindzie Copilotをクリック

mindzie Copilot設定ページには主に2つのセクションがあります：

  • LLMプロバイダー：AIサービスプロバイダーの管理
  • LLMモデル：プロバイダーからの特定モデルの設定

LLMプロバイダーとLLMモデルセクションを示すコパイロット設定ページ

AIプロバイダーの追加

プロバイダーとはモデルをホストするAIサービスのことです。複数追加して切り替え可能です。

ステップ1：プロバイダー追加ダイアログを開く

  1. LLMプロバイダーセクションのAdd Providerボタンをクリック
  2. Add Providerダイアログが開きます

プロバイダー設定フィールドがあるAdd Providerダイアログ

ステップ2：プロバイダー種別を選択

Provider Typeドロップダウンから選択：

  • OpenAI：公式OpenAI API（GPT-4、GPT-3.5など）
  • OpenRouter：OpenRouterを通じた複数モデルへのアクセス
  • Grok：xAIのGrokモデル
  • Gemini：GoogleのGeminiモデル
  • LM Studio：LM Studioを使ったローカル展開
  • Ollama：Ollamaを使ったローカル展開
  • Other：その他OpenAI互換API

注意：有名プロバイダーの場合、mindzieStudioが自動的にベースURLを認識します。ローカル展開やカスタムプロバイダーはベースURLの入力が必要です。

ステップ3：プロバイダー詳細を設定

Provider Name：このプロバイダーの説明名を入力（例：「OpenAI Production」「Local LM Studio」）

API Key：プロバイダーから取得したAPIキーを入力

  • クラウドの場合、プロバイダーダッシュボードから取得
  • ローカル展開では不要または空欄で可

Organization ID（任意）：OpenAIなど一部プロバイダーは組織IDをサポート。請求やアクセス管理に使用

Base URL（任意）：カスタムまたはローカル展開用

  • LM Studio例：http://localhost:1234/v1
  • Ollama例：http://localhost:11434/v1
  • カスタムAPI：サーバーのAPIエンドポイント

ステップ4：プロバイダー状態を設定

Active：チェックするとプロバイダーを有効化

  • チェック解除で一時無効化（削除せず保存可能）
  • 一時停止したいがAPIキーは保持したい場合に便利

Set as Default Provider：チェックするとこのプロバイダーをデフォルトに設定

  • 新規モデル追加時にデフォルトとして使用
  • 主に一つのプロバイダーを使う場合に設定を簡素化

ステップ5：接続テスト

保存前に接続が正しく設定されているかテストします。

  1. Test Connectionボタンをクリック
  2. mindzieStudioが認証情報でプロバイダーに接続を試みる
  3. 成功またはエラーメッセージが表示される

接続テスト失敗の結果を示すEdit Providerダイアログ

注意：「Authentication failed: Invalid API key」の場合、APIキーが正しいか期限切れでないか確認してください。

ステップ6：プロバイダーの保存

Createをクリックして設定を保存。

プロバイダーがLLMプロバイダーテーブルに表示されます。

プロバイダー一覧にOpenAIが表示されているコパイロット設定

既存プロバイダーの管理

プロバイダーの編集

APIキーのローテーションなど設定変更は以下で行います：

  1. Actions列の編集アイコン（鉛筆）をクリック
  2. Edit Providerダイアログが現在の設定で表示
  3. 変更を行う（例：APIキー更新）
  4. Test Connectionで新しい認証情報を確認
  5. Updateをクリックして保存

APIキーがマスクされテスト接続ボタンがあるEdit Providerダイアログ

よくあるケース：ITポリシーによりAPIキーの定期的ローテーションが必要な場合、設定を削除せずに更新だけ行えます。

プロバイダーの削除

削除するには：

  1. Actions列の削除アイコン（ゴミ箱）をクリック
  2. 確認ダイアログで削除を確定

警告：プロバイダーを削除しても関連モデルは削除されませんが、そのモデルは機能しなくなります。

モデルの追加

プロバイダーを少なくとも1つ設定したら、AIモデルを追加できます。

ステップ1：モデル追加ダイアログを開く

  1. LLMモデルセクションのAdd Modelボタンをクリック
  2. Add Modelダイアログが開きます

モデル設定とテスト＆検証セクションがあるAdd Modelダイアログ

ダイアログは二つの主要セクション：

  • モデル設定（左）：基本設定
  • テスト＆検証（右）：自動能力検出

ステップ2：プロバイダーを選択

ドロップダウンからProviderを選択

  • これまでに設定したすべての有効プロバイダーがリストされる

ステップ3：モデル名を選択または入力

モデルを指定するには2つの方法があります。

方法A：リストから選択（推奨）

  1. Provider Model Name横のSelect Modelボタンをクリック
  2. Select Modelダイアログが検索ボックス付きで表示される
  3. mindzieStudioがプロバイダーAPIに問い合わせて利用可能モデルを取得

プロバイダーから利用可能モデルを読み込むSelect Modelダイアログ

  1. 読み込み完了後、利用可能モデル一覧を表示

OpenAIのモデル例（o4-mini、o3-proなど）を示すSelect Modelリスト

  1. モデルを選択（例：gpt-5-search-api-2025-10-14）

注意：プロバイダーが提供するすべてのモデルがコパイロット用途に適しているわけではありません。たとえばOpenAIには音声や埋め込みモデルがあり、これらはmindzieStudioのコパイロットで動作しません。非対応モデルを選択すると使用時にエラーになります。

方法B：手動入力

モデル名がわかる場合はProvider Model Nameフィールドに直接入力

例：

  • gpt-4-turbo
  • gpt-4o-mini
  • claude-3-opus-20240229

ステップ4：モデル表示名を設定

Model Display Name：ユーザー向けのわかりやすい名前を入力

  • 例：GPT-4 Turbo (高速・低コスト)
  • コパイロットのインターフェースでモデル選択時に表示

ステップ5：デフォルト温度を設定

Default Temperature：0〜2の範囲で設定

  • 低い値（0〜0.3）：より決定論的で焦点を絞った回答
  • 中間値（0.7〜1.0）：創造性と安定性のバランス
  • 高い値（1.0〜2.0）：より創造的で多様な回答

デフォルト：多くの用途で1が適切な初期値

ステップ6：能力の自動検出

mindzieStudioはモデルが対応する機能を自動で検出可能

  1. Testing & ValidationセクションのAuto-Configure Capabilitiesボタンをクリック
  2. mindzieStudioがプロバイダーに接続しモデル検出を実施

「Detecting Capabilities...」と表示されている能力自動検出中の画面

  1. 数秒で以下を検出・設定
    • トークン制限：最大コンテキストトークン数、出力トークン数
    • モデル機能：利用可能な機能
    • 温度設定の対応有無
    • システムメッセージの対応有無
    • ツール呼び出しの対応有無

128,000コンテキストトークン・16,000出力トークンでモデル設定完了を示す成功ダイアログ

  1. 成功ダイアログでCloseをクリック
  2. フォームに自動検出した能力情報が入力される

トークン制限や対応機能が自動入力されたAdd Modelダイアログ

自動入力情報例：

  • Max Context Tokens：128,000（例）
  • Max Output Tokens：16,000（例）
  • モデル機能：システムメッセージ（オン）、温度パラメータ（この例ではオフ）

ステップ7：手動上書き（任意）

必要に応じて自動検出結果を手動で編集可能

警告：自動検出が正しいことを確信できない場合のみ上書きしてください。誤設定はモデル利用時にエラー発生の原因となります。

例：

  • 対応していないのに温度を有効にするとAPI呼び出しでエラー
  • トークン制限を実際より大きく設定するとリクエストが拒否される可能性あり

ステップ8：モデル状態を設定

Active：チェックでモデルを有効に

  • チェック解除で一時無効にでき削除はしない

Set as Tenant Default Model：テナント全体のデフォルトモデルに設定

  • デフォルトは1つのみ
  • 新規デフォルト設定するとそのモデルのプロバイダーもデフォルトになる

ステップ9：モデルを作成

  1. Createボタンをクリック
  2. 完了確認の情報ダイアログが表示される

「モデルが正常に追加されました」と表示された情報ダイアログ

  1. Closeをクリック
  2. 新しいモデルがLLMモデルテーブルに表示される

新規追加モデルが一覧に表示されたLLMモデルテーブル

モデル一覧テーブルの理解

LLMモデルテーブルには以下が表示されます：

列 説明
モデル名 設定したユーザー向け表示名
プロバイダー このモデルをホストするプロバイダー名
プロバイダーモデル名 APIで使われる技術的モデル識別子
ファミリー モデルファミリー（例：GPT4o、GPT5）
状態 有効または無効
テナントデフォルト テナント全体のデフォルトモデルなら「DEFAULT」表示
操作 編集または削除

モデル管理

モデルの編集

モデル設定の変更は以下で行います：

  1. Actions列の編集アイコンをクリック
  2. Edit Modelダイアログで設定を変更
  3. Updateをクリックして保存

デフォルトモデルの変更

デフォルトに使うモデルを変えたいとき：

  1. 変更したいモデルを編集
  2. Set as Tenant Default Modelにチェック
  3. Updateをクリック

以前のデフォルトは自動的に解除されます。

モデルの削除

モデルを削除するには：

  1. Actions列の削除アイコンをクリック
  2. 削除の確認を行う

注意：テナントのデフォルトモデルは削除できません。別モデルをデフォルトに設定してから削除してください。

設定のテスト

プロバイダーとモデルを設定したら動作をテストします：

  1. コパイロット対応機能（例：Investigations、AI Teammate）に移動
  2. コパイロットインターフェースを開く
  3. デフォルトモデルがモデルセレクターに表示されているか確認
  4. テストクエリを送信し、正しく応答するかをチェック

対応プロバイダー

クラウドプロバイダー

mindzieStudioはOpenAI互換API全般に対応：

  • OpenAI：GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-3.5、GPT-5（利用可能時）
  • OpenRouter：数百のモデルに複数プロバイダー経由でアクセス
  • Anthropic Claude（OpenRouterまたは互換プロキシ経由）
  • Grok（xAI）
  • Google Gemini（互換API経由）
  • Azure OpenAI Service
  • カスタムAPI：OpenAI仕様を実装する任意のサービス

オンプレミスソリューション

データプライバシーやセキュリティ確保のためローカルモデル展開が可能：

  • LM Studio：簡単に使えるローカルモデル展開
  • Ollama：軽量なローカルモデル提供
  • vLLM：高性能推論サーバー
  • Text Generation Inference：Hugging Faceの推論サーバー
  • LocalAI：OpenAI互換ローカル推論

オンプレミスセットアップ手順：

  1. 選択したローカル推論ソフトウェアをインストール
  2. 希望するモデルをダウンロード・ロード
  3. ローカルサーバーを起動（通常はlocalhost:1234やlocalhost:11434）
  4. mindzieStudioでローカルベースURLでプロバイダーを追加
  5. ローカルプロバイダーでモデルを追加

ベストプラクティス

APIキーのセキュリティ

  • 定期的にキーをローテーション：セキュリティポリシーに応じて
  • 組織IDの利用：可能なら組織IDで使用状況と費用を管理
  • キーの権限を最小化：必要最小限の権限を持つキーを使用
  • キーの共有禁止：ユーザーやチームごとに別々の認証情報を持つ

モデル選択

  • 高速モデルはリアルタイム対応用に：gpt-4o-miniなど速い応答向け
  • 思考モデルは複雑分析用に：gpt-5-search-apiなど大規模で高性能なもの
  • デフォルト化前に十分テスト：問題を未然に防ぐため
  • 費用管理を徹底：高コストモデル使用時に利用状況を監視

プロバイダー管理

  • プロバイダーは必要時のみ無効化：混乱防止のため有効なまま保つ
  • わかりやすい名前を付ける：例「OpenAI Production」「Local LM Studio Dev」
  • 接続テストは必須：追加・編集後は必ず接続を確認
  • 複数プロバイダーを用意：プライマリに障害があった場合に備える

能力設定

  • 自動検出を信頼：可能な限り自動設定を使う
  • 推測は禁物：検出失敗時は必ずモデルドキュメントを参照
  • トークン制限を確認：誤設定で回答の切り捨てやエラーの原因になる
  • 定期的に更新：API変更に伴いモデル能力が変わることがある

トラブルシューティング

接続テストが失敗する場合

  1. APIキー再確認：プロバイダーダッシュボードから直接コピー
  2. ベースURLを確認：プロトコル（http://またはhttps://）を含め正しいか
  3. ネットワークアクセス：プロバイダーへの接続可能か確認
  4. プロバイダーのステータス：API障害が起きていないか確認
  5. 組織IDの取り扱い：不要なら削除して試す

コパイロットにモデルが表示されない

  1. 有効状態の確認：プロバイダー・モデルが両方とも有効か
  2. プロバイダーの状態確認：プロバイダーの有効性を確認
  3. インターフェースの再読み込み：更新反映のため再読み込み
  4. 権限確認：AI機能利用に必要なアクセス権があるか

自動検出が失敗する場合

  1. プロバイダー接続を先にテスト
  2. モデル名が正しいか確認
  3. API権限：能力問い合わせに特殊な権限が必要かチェック
  4. 手動設定を試す：モデルドキュメントを見て手動で入力

利用中にモデルがエラーを返す場合

  1. 能力設定を再確認：実際のモデル対応と照合
  2. トークン制限が正しいか確認：高すぎると拒否される可能性
  3. 温度設定対応を見直す：対応外なら温度オフに
  4. APIクォータの確認：利用上限に達していないか

設定例

例1：OpenAIで複数モデル運用

プロバイダー設定：

  • Provider Type: OpenAI
  • Provider Name: 「OpenAI Production」
  • API Key: sk-...（実際のキー）
  • Active: 有効
  • Default Provider: 有効

モデル：

  1. 高速応答用モデル

    • Model Name: 「GPT-4o Mini (速い＆低コスト)」
    • Provider Model Name: gpt-4o-mini
    • Default Temperature: 0.7
    • Tenant Default: 有効

  2. 複雑分析用思考モデル

    • Model Name: 「GPT-5 Search API (高度)」
    • Provider Model Name: gpt-5-search-api-2025-10-14
    • Default Temperature: 1.0
    • Tenant Default: 無効

例2：LM Studioを使ったオンプレミス

プロバイダー設定：

  • Provider Type: LM Studio
  • Provider Name: 「Local LM Studio」
  • API Key: 空欄またはダミー値
  • Base URL: http://localhost:1234/v1
  • Active: 有効
  • Default Provider: 有効

モデル：

  • Model Name: 「Llama 3.1 70B (ローカル)」
  • Provider Model Name: llama-3.1-70b-instruct
  • Default Temperature: 0.8
  • Tenant Default: 有効

例3：クラウドとオンプレミスの混在

用途に応じて複数プロバイダーを利用：

プロバイダー：

  1. OpenAI（クラウド） - 本番環境用
  2. LM Studio（ローカル） - 開発・センシティブデータ用

モデル：

  • デフォルト：OpenAI GPT-4o Mini（本番用）
  • サブ：Local Llama 3.1（開発・テスト用）

関連ドキュメント

サポート

AIモデル設定で問題が発生した場合：

  • メール：support@mindzie.com
  • ドキュメント：AIプロバイダーのAPIドキュメントでモデル名や能力を確認
  • テスト：プロバイダー接続とモデル応答を必ずテストしてからデフォルト設定を行うこと