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）との統合を提供し、AIコパイロットやアシスタントを多様な方法で利用できるようになりました。mindzieの組み込みプロキシモデルを使用したり、ご自身のAPIキーで人気のクラウドプロバイダーに接続したり、オンプレミスモデルを展開して完全なコントロールを実現することができます。

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が標準で提供する高速モデルや思考モデルにアクセス
  • ご自身のモデルを利用：OpenAI互換APIにお持ちの認証情報で接続
  • クラウドプロバイダーの利用：OpenAI、OpenRouter、Grok、Geminiなど主要なAIプロバイダーを使う
  • オンプレミス展開：LM StudioやOllamaなどのローカルプラットフォームを使ったモデル展開
  • 自動検出：mindzieStudioがモデルの機能、トークン制限、特徴を自動で検出
  • 複数モデル対応：用途に応じて必要なだけ複数モデルを設定可能

AIモデル設定を行うタイミング

以下のような場合にAIモデルを設定します：

  • 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AIプロバイダーを切り替えるとき
  • 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
  • 特定のタスクに特化したモデルを利用するとき（高速モデルで高速応答、思考モデルで複雑な解析）
  • セキュリティ要件により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デフォルトにする前に検証するとき

前提条件

AIモデルを設定する前に：

  • 管理者権限：mindzieStudio設定への管理者アクセスが必要
  • APIキー：選択したプロバイダーからAPIキーを取得（OpenAI、OpenRouterなど）
  • プロバイダーアカウント：外部サービスを使う場合はプロバイダーでアカウント作成
  • オンプレミス環境構築：ローカルモデルを使う場合はLM StudioやOllamaなどのソフトウェアをインストール・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に移動します。

設定画面のナビゲーション、左サイドバーにあるmindzieコパイロット項目

  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. 左サイドバーでコパイロットをクリック

するとmindzieコパイロット設定ページが表示され、主に以下の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：プロバイダーから提供されるモデルの設定

コパイロット設定ページ、LLMプロバイダーとLLMモデルのセクションを表示

AIプロバイダーの追加

プロバイダーはモデルをホスティングするAIサービスです。複数のプロバイダーを追加して切り替えることができます。

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プロバイダー追加ボタンをクリック
  2. プロバイダー追加ダイアログが開きます

プロバイダー追加ダイアログ、設定項目が表示された状態

ステップ2：プロバイダータイプ選択

プロバイダータイプドロップダウンから選択：

  • OpenAI：公式のOpenAI API（GPT-4、GPT-3.5など）
  • AzureOpenAI：Microsoft Azure上のOpenAIモデル
  • Anthropic：Anthropic社のClaudeモデル
  • Google：GoogleのGeminiモデル
  • OpenRouter：OpenRouter経由で複数モデルにアクセス
  • LMStudio：LM Studioによるローカル展開
  • その他：OpenAI互換APIの任意サービス（OllamaやxAI Grokなどもここに該当。ベースURLを入力）

注意：よく知られたプロバイダーはmindzieStudioがベースURLを自動認識します。ローカル展開やカスタムプロバイダーの場合はその他を選択し、ベースURLを入力してください。

ステップ3：プロバイダー詳細設定

プロバイダー名：このプロバイダーを識別しやすい名前を入力（例：「OpenAI本番」や「ローカルLM Studio」）

APIキー：プロバイダーから取得したAPIキーを入力

  • クラウドプロバイダーの場合はダッシュボードから取得
  • ローカル展開の場合は不要か空欄でも可

組織ID（任意）：OpenAIなど一部プロバイダーで課金・アクセス管理用に使用可能

ベースURL（任意）：カスタムまたはローカル環境用

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

ステップ4：プロバイダーの状態設定

有効：チェックするとプロバイダーが有効化されます

  • オフにすると一時的に無効化しつつ設定は保持できる
  • APIキー保持したまま使用停止したい場合に便利

デフォルトプロバイダーに設定：チェックすると新規モデル登録時のデフォルトプロバイダーに設定

  • 主に一つのプロバイダーを使う場合に設定しておくと便利

ステップ5：接続テスト

保存前に設定に問題がないかテストします。

  1. 接続テストボタンをクリック
  2. mindzieStudioが認証情報を使ってプロバイダーに接続を試行
  3. 成功またはエラーメッセージが表示される

プロバイダー編集ダイアログ、接続テスト結果を表示

注意：「認証失敗：無効なAPIキー」と表示されたらAPIキーが正しいか、有効期限切れでないか確認してください。

ステップ6：プロバイダーを保存

作成ボタンを押してプロバイダー設定を保存。

保存後はLLMプロバイダーテーブルに表示されます。

コパイロット設定画面、OpenAIプロバイダーが表示されている状態

既存プロバイダーの管理

プロバイダーの編集

設定変更（APIキーのローテーション等）をしたい場合：

  1. 操作列の編集アイコン（鉛筆）をクリック
  2. プロバイダー編集ダイアログで現在の設定が表示される
  3. 変更を加える（例：APIキーの更新）
  4. 接続テストをクリックして新しい認証情報を検証
  5. 更新をクリックして保存

プロバイダー編集ダイアログ、マスクされたAPIキーと接続テストボタンを表示

よくあるケース：APIキーは情報システム部門のポリシーで定期ローテーションが求められることがあります。設定を削除せずキーだけ更新したい場合にこの機能を使います。

プロバイダーの削除

プロバイダーを削除する場合：

  1. 操作列の削除アイコン（ゴミ箱）をクリック
  2. 削除を確認

警告：プロバイダーの削除は関連モデルを削除しませんが、有効なプロバイダーがなくなるためそのモデルは機能しなくなります。

モデルの追加

少なくとも1つプロバイダーを設定したら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モデル追加ボタンをクリック
  2. モデル追加ダイアログが開きます

モデル追加ダイアログ、「モデル設定」と「テスト＆検証」セクションを表示

ダイアログは以下の2つの主要パネルがあります：

  • モデル設定（左）：基本設定
  • テスト＆検証（右）：機能の自動検出

ステップ2：プロバイダー選択

ドロップダウンメニューからプロバイダーを選択。

設定済みで有効化されているプロバイダーが一覧表示されます。

ステップ3：モデル名選択または入力

モデルの指定には2つの方法があります：

方法A：リストから選択（推奨）

  1. プロバイダーモデル名欄横のモデル選択ボタンをクリック
  2. 検索ボックス付きのモデル選択ダイアログが開く
  3. mindzieStudioがプロバイダーAPIから利用可能モデルを取得

プロバイダーからモデルを取得中のモデル選択ダイアログ

  1. 利用可能なモデルのリストが表示される

OpenAIの複数モデルを示すモデル選択リスト（例：o4-mini、o3-proなど）

  1. 選択したいモデルをクリック（例：gpt-5-search-api-2025-10-14）

注意：すべてのモデルがチャット用途に適しているわけではありません。OpenAIには音声や埋め込みモデルも存在し、mindzieStudioのコパイロットでは動作しません。不適合モデルを選択すると利用時にエラーとなります。

方法B：手動入力

正確なモデル名が分かっている場合はプロバイダーモデル名欄に直接入力してください。

例：

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

ステップ4：モデル表示名の設定

モデル表示名：ユーザーに見せる任意のわかりやすい名前を入力

  • 例：GPT-4 Turbo (高速・コスパ良)
  • コパイロット画面のモデル選択時に表示されます

ステップ5：デフォルト温度の設定

デフォルト温度：0〜2の範囲で設定

  • 低め（0〜0.3）：より決定的で焦点を絞った応答
  • 中間（0.7〜1.0）：創造性と整合性のバランス
  • 高め（1.0〜2.0）：より創造的で多様な応答

推奨値：多くの場合は1が良いスタートポイントです。

ステップ6：機能の自動検出

mindzieStudioはモデルのサポート機能を自動検出可能です。

  1. テスト＆検証セクションの機能を自動設定ボタンをクリック
  2. mindzieStudioがプロバイダーに接続しモデルのテストを実施

機能自動検出中、「機能を検出しています...」表示

  1. 数秒で以下情報を検出・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：対応する機能
    • 温度設定対応：温度パラメータの有無
    • システムメッセージ：対応しているか
    • ツール呼び出し：外部ツール呼び出しが可能か

機能検出成功ダイアログ、128,000コンテキストトークンと16,000出力トークンを表示

  1. 成功ダイアログの閉じるをクリック
  2. 検出結果がフォームに自動入力されます

自動入力された機能情報が反映されたモデル追加ダイアログ

自動入力される情報例：

  • 最大コンテキストトークン数：128,000（例）
  • 最大出力トークン数：16,000（例）
  • 検出されたレベル：該当モデルの推奨層（Small、Agent、Thinking）
  • モデル機能：システムメッセージ（チェック済）、温度設定（例では未チェック）

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変更できます。

注意：自動検出が誤っている場合のみ上書きしてください。誤った機能設定は利用時にエラーとなります。

例：

  • 対応していないモデルに温度設定を有効にするとAPI呼び出しが失敗
  • トークン制限を過剰に高く設定すると要求が拒否される場合がある

ステップ8：モデルの状態設定

有効：チェックでモデルを使用可能にする

  • チェック解除で一時無効化（削除はしない）

テナントデフォルトモデルに設定：チェックで全テナント共通のデフォルトモデルに指定

  • デフォルトモデルは1つだけ設定可能
  • 新しいデフォルトに設定すると同時にそ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. 作成ボタンを押す
  2. モデル追加成功の情報ダイアログが表示

モデルが正常に追加されたことを示す情報ダイアログ

  1. 閉じるをクリック
  2. LLMモデルテーブルに追加したモデルが表示される

更新されたLLMモデルリストに新規モデルが表示されている状態

モデルテーブルの理解

LLMモデルテーブルには以下が表示されます：

列名 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で使われる技術的なモデル識別名
階層 モデルの層：Small（高速ルーティング用）、Agent（複雑推論用）、Thinking（拡張推論用）、Disabled
状態 有効／無効
テナントデフォルト テナント共通のデフォルトモデルなら「DEFAULT」と表示
操作 編集や削除

モデルの管理

モデルの編集

モデル設定を変更する手順：

  1. 操作列の編集アイコンをクリック
  2. モデル編集ダイアログで設定を変更
  3. 更新ボタンを押して保存

デフォルトモデルの変更

デフォルトモデルを変更するには：

  1. 変更したいモデルを編集
  2. テナントデフォルトモデルに設定にチェック
  3. 更新をクリック

既存のデフォルトは自動で解除されます。

モデルの削除

モデルを削除するには：

  1. 操作列の削除アイコンをクリック
  2. 確認して削除

注意：現在テナントデフォルトになっているモデルは削除できません。先に他のモデルをデフォルトに設定してください。

設定のテスト

プロバイダーとモデルを設定したら次のように動作検証を行います：

  1. コパイロット対応機能（例：調査画面、AIチームメイト画面）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ことを確認
  4. テスト問い合わせを送りモデルが正常に応答するかチェック

対応プロバイダー

クラウドプロバイダー

mindzieStudioはOpenAI互換APIであれば以下を含むほぼすべての主要プロバイダーに対応：

  • OpenAI：GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-3.5、将来的にGPT-5など
  • OpenRouter：複数プロバイダーの数百モデルにアクセス
  • Anthropic Claude（OpenRouter経由または同等プロキシ）
  • Grok（xAI）
  • Google Gemini（対応API経由）
  • Azure OpenAI Service
  • カスタムAPI：OpenAI API仕様に準じたあらゆるサービス

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のためにローカル展開も可能：

  • LM Studio：使いやすいローカルモデル展開
  • Ollama：軽量なローカルモデルサービング
  • vLLM：高速推論サーバー
  • Text Generation Inference：Hugging Face社製推論サーバー
  • LocalAI：OpenAI互換ローカル推論

オンプレミス環境構築のポイント：

  1. 選んだローカル推論ソフトウェアをインストール
  2. 好みの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またはlocalhost:11434）
  4. mindzieStudioでローカルベースURLを使ってプロバイダー登録
  5. ローカルプロバイダーを使いモデル登録

ベストプラクティス

APIキーのセキュリティ

  • 定期的なローテーション：セキュリティポリシーに基づきAPIキーを定期的に変更
  • 組織IDの活用：利用可能な場合は組織IDで使用状況や費用を管理
  • 権限を絞る：最低限必要な権限のAPIキーを使用
  • キーの共有禁止：ユーザーやチーム毎に固有の認証情報を用意

モデル選択のポイント

  • リアルタイム用途には高速モデル：例：gpt-4o-miniなど
  • 解析には思考モデル：例：gpt-5-search-apiなど大型モデル
  • デフォルト化前にテスト：新モデルは充分検証してから設定
  • コスト管理：特に高価なモデルの使用状況・費用を追跡

プロバイダー管理

  • プロバイダーは有効維持を基本に：不要時のみ無効化し混乱を防ぐ
  • わかりやすい名前付け：「OpenAI本番」「ローカルLM Studio開発」など
  • 接続テストは必ず実施：追加・編集後に確認
  • 複数プロバイダーの設定：主プロバイダーの障害時に備えバックアップを用意

機能設定

  • 自動検出を信頼：可能な限り自動設定を使う
  • 推測しない：自動検出が失敗したらモデルの公式資料を確認
  • トークン制限は正確に：誤設定は不自然な切断やエラーの原因
  • 定期的な更新：APIやモデル更新に伴い機能情報も見直し

トラブルシューティング

接続テストが失敗する

  1. APIキーの確認：プロバイダーダッシュボードから正確にコピー
  2. ベースURLの確認：プロトコル（http:// または https://）を含め正しいか
  3. ネットワーク接続の確認：プロバイダーへアクセス可能か
  4. プロバイダーの障害確認：APIサービスの稼働状況を確認
  5. 組織IDの有無：不要なら削除して試す

モデルがコパイロットに表示されない

  1. 有効状態の確認：プロバイダーとモデル両方が有効になっているか
  2. プロバイダーの状態確認：モデルのプロバイダーがアクティブか
  3. 画面の再読み込み：コパイロット画面を更新
  4. 権限の確認：AI機能の利用権限があるか

自動検出が失敗する

  1. プロバイダーテストの成功を確認
  2. モデル名の正確さを再確認
  3. API権限の有無：機能検出にAPI側の追加権限が必要な場合あり
  4. 手動設定に切替：モデルの公式資料を参照し機能を手動設定

モデル利用中にエラーが発生する

  1. 機能設定の見直し：対応していない機能を有効にしていないか
  2. トークン制限の確認：過大な設定になっていないか
  3. 温度設定対応：一部モデルは温度パラメータ非対応。無効化する
  4. APIクォータのチェック：利用制限を超えていないか

設定例

例1：OpenAIで複数モデル利用

プロバイダー設定：

  • プロバイダータイプ：OpenAI
  • プロバイダー名：「OpenAI本番」
  • APIキー：sk-...（実際のキー）
  • 有効：はい
  • デフォルトプロバイダー：はい

モデル：

  1. 高速応答用モデル

    • モデル名：「GPT-4o Mini（高速＆低コスト）」
    • プロバイダーモデル名：gpt-4o-mini
    • デフォルト温度：0.7
    • テナントデフォルト：はい

  2. 複雑解析用思考モデル

    • モデル名：「GPT-5 Search API（高度）」
    • プロバイダーモデル名：gpt-5-search-api-2025-10-14
    • デフォルト温度：1.0
    • テナントデフォルト：いいえ

例2：LM Studioを用いたオンプレミス

プロバイダー設定：

  • プロバイダータイプ：LM Studio
  • プロバイダー名：「ローカルLM Studio」
  • APIキー：（空欄またはダミー値）
  • ベースURL：http://localhost:1234/v1
  • 有効：はい
  • デフォルトプロバイダー：はい

モデル：

  • モデル名：「Llama 3.1 70B（ローカル）」
  • プロバイダーモデル名：llama-3.1-70b-instruct
  • デフォルト温度：0.8
  • テナントデフォルト：はい

例3：クラウドとオンプレミスの混在

複数プロバイダーを使い分ける例：

プロバイダー：

  1. OpenAI（クラウド） - 本番処理用
  2. LM Studio（ローカル） - 開発・機密データ用

モデル：

  • デフォルト：OpenAI GPT-4o Mini（本番）
  • セカンダリ：ローカルLlama 3.1（開発・検証）

関連ドキュメント

サポート

AIモデル設定に問題がある場合は：

  • メール：support@mindzie.com
  • ドキュメント参照：プロバイダーのAPIドキュメントでモデル名や機能を調査
  • テスト推奨：プロバイダー接続とモデル応答テストを実施してからデフォルト設定を行うこと