レッスン 3：ワークフローの頭脳（LLM ノード）¶
Note: ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、英語版を参照してください。
レッスン 2 では、材料（開始ノード）とお皿（出力ノード）を準備しました。
開始ノードが下ごしらえ担当だとすれば、LLM ノードはまさにシェフ長です。ワークフローの頭脳であり、中核となる存在です。
思考、分析、クリエイティブな文章作成など、あらゆる知的作業を担当します。記事の要約、コードの作成、メールの下書きなど、重要な処理はすべてこのノードが行います。
モデルの設定¶
始める前に、モデルプロバイダーに接続する必要があります。
設定を開く¶
右上のアバターをクリックし、**設定**を選択します。
OpenAI プロバイダーをインストール¶
左側のメニューから**モデルプロバイダー**をクリックします。OpenAI を見つけて、**インストール**をクリックします。
キャンバスに戻る¶
インストールが完了したら、準備完了です。右上の **ESC**（または **X**）をクリックして、「キャンバス」に戻りましょう。
タグを理解する¶
パティシエはケーキが得意でもお寿司は作れません。同じように、AI モデルにもそれぞれ得意分野があります。
FlexAI でモデルを選択するとき、名前の横にタグが表示されます。適切なモデルを選ぶために、これらのタグの意味を理解しましょう。
CHAT（会話型）
AI の最も基本的な機能です。以下のようなタスクに最適です： - 対話 - 記事の作成 - テキストの要約 - 質問への回答128K（大容量メモリ）
この数値は**コンテキストウィンドウ**を表しています。短期記憶のようなものだと考えてください。 K は「千」を意味します。**128K** は、モデルが 128,000 トークン（おおよそ単語や音節に相当）を保持できることを意味します。この数値が大きいほど、記憶力が優れています。 > **Info:** > 大量の PDF レポートや一冊の本全体を分析する必要がある場合は、この数値が大きいモデルが必要です。マルチモーダル（進化した知覚能力）
「モーダル」とは**情報の種類**を意味します。初期の AI モデルはテキストしか読めませんでしたが、マルチモーダルモデルは進化しており、目や耳のような*知覚*を備えています。 **VISION（目）** このタグを持つモデルは、テキストを読むだけでなく、画像を見ることもできます。夕焼けの写真をアップロードして「*この写真にはどんな色がありますか？*」と質問したり、冷蔵庫の中身の写真をアップロードして「*これで何が作れますか？*」と尋ねたりできます。 **AUDIO（耳）** このタグを持つモデルは、音声を聞くことができます。会議や講義の録音をアップロードすると、テキストに書き起こしたり、要約を作成したりできます。 **VIDEO（動画アナリスト）** このモデルは動画コンテンツを視聴して理解できます。人間が映画を観るように、動画クリップの内容を分析できます。 **DOCUMENT（リーダー）** このモデルは優秀な読み手です。テキストをコピー＆ペーストする代わりに、ファイル（PDF や Word 文書など）をそのままアップロードできます。モデルがファイルを直接読み取り、書かれている内容に基づいて質問に回答します。今回のメールアシスタントには、CHAT タグが付いた LLM がまさに必要なものです。
実践 1：LLM ノードを追加する¶
ワークフローに頭脳を組み込みましょう。
アプリを開く¶
レッスン 2 で作成した **AI メールアシスタント**ワークフローに戻ります。
ノードを追加する¶
開始ノードと出力ノードの間の空白部分を右クリックし、新しい **LLM** ブロックをクリックします。右側のパネルで**モデル**を探し、**gpt-4o-mini** を選択します。
ノードを接続する¶
開始ノードから LLM ノードへ線をドラッグします。次に LLM ノードから出力ノードへ線をドラッグします。フローは次のようになります：**開始 → LLM → 出力**。
次に、LLM に具体的な指示を送る必要があります。これをプロンプトと呼びます。
重要な概念：プロンプト（指示書）¶
プロンプトとは？ プロンプトは、注文票に添える具体的なメモのようなものです。AI に何をすべきか、どのようにすべきかを正確に伝えます。
最も重要なポイントは、プロンプト内で開始ノードの変数を直接使用できることです。これにより、毎回異なる材料を提供するたびに、AI が出力を柔軟に変化させることができます。
FlexAI では、customer_name のような変数をプロンプトに挿入すると、AI に「Customer Name というラベルの箱を見て、中に入っているテキストを使ってください」と指示していることになります。
実践 2：プロンプトを書く¶
では、実際にやってみましょう。指示と変数を組み合わせたプロンプトを作成します。
指示を作成する¶
LLM ノードをクリックしてパネルを開き、**system** ボックスを見つけます。**System 指示**は、モデルがどのように応答すべきか（役割、トーン、行動のガイドライン）のルールを設定します。
まず、指示を書きましょう。以下のテキストをコピー＆ペーストできます。
```plaintext wrap
You are a professional customer service manager. Based on the customer's email, please draft a professional reply.
Requirements:
1. Start by addressing the customer name with a friendly tone.
2. Thank them for their email.
3. Let them know we have received it.
4. Sign off as Anne.
```
ユーザーメッセージを追加する¶
ユーザーメッセージは、モデルに送信する内容です。質問、リクエスト、またはモデルに処理してほしいタスクを入力します。
このワークフローでは、顧客名とメール内容は毎回変わります。手動で入力する代わりに、ユーザーメッセージに変数を追加します。
1. system ボックスの下にある **Add Message** ボタンをクリックします。
2. User Message ボックスに **customer name:** と入力します。
3. キーボードで `/` を押します。
4. 変数選択メニューが表示されるので、`customer_name` をクリックします。
5. Enter を押して改行し、**email content:** と入力します。再度 `/` キーを押して `email_content` をクリックします。
Tip:
波括弧を手動で入力する必要はありません。`/` を押して、メニューから変数を選ぶだけで OK です。
4. 最終的なプロンプトは次のようになります：
おめでとうございます！ FlexAI で初めての AI ワークフローが完成しました！
実行とテスト¶
材料は準備完了、シェフもスタンバイ、指示も整いました。しかし、料理の味はどうでしょうか？お客様に提供する前に、まずは味見をしてみましょう。
テストは安定したワークフローを作るための秘訣です。本番稼働前に、見落としがちな小さな問題を見つけるのに役立ちます。
クイック概念：チェックリスト¶
チェックリストは、ワークフロー専属の健康診断ドクターだと考えてください。
リアルタイムで作業を監視し、不完全な設定やミス（接続されていないノードなど）を自動的に検出します。
公開ボタンを押す前にチェックリストを確認することが、不要なエラーを早期に発見する最善の方法です。
実践 3：テストとデバッグ¶
事前チェック¶
「キャンバス」の右上を見てください。**チェックリスト**アイコンに小さな数字 **1** が表示されていませんか？ これは FlexAI が「*ちょっと待ってください！まだ 1 つ足りないところがあります。*」と教えてくれています。
警告を分析する¶
クリックすると、**output variable is required（出力変数が必要です）**という警告が表示されます。出力ノードが何も受け取っていないことを意味しています。
シェフ長（LLM）が料理を完成させたのに、ウェイター（出力ノード）が手ぶらのままだと想像してください。
問題を修正する¶
1. **出力ノード**をクリックします。
2. **Output Variable（出力変数）**を探し、横にある**プラス（+）**アイコンをクリックします。
3. **Variable Name** フィールドに `email_reply` と入力します。
4. 値を選択します：変数セレクターをクリックし、LLM ノードから `{x} text` を選択します。
テスト実行¶
チェックリストのポップアップ数字が消えました。テスト実行をしてみましょう。
「キャンバス」の右上にある**テスト実行**をクリックします。顧客名とメール内容を入力し、**開始**をクリックします。
```text テスト用サンプルメール
顧客名：Amanda
メール原文：
Hi there,
I'm writing to ask for more information about FlexAI. Could you please tell me more on it?
Best regards,
Amanda
```
成功！¶
今度は、各ノードに緑のチェックマークが表示され、AI が生成した返信メールが確認できます。
よくできました！
ワークフローを構築しただけでなく、チェックリストの使い方や、公開前の確認方法も習得しました。
ミニチャレンジ¶
同じ構造を使って、旅行プランナーを作ってみましょう。
Tip:
プロンプトジェネレーターを活用して、より良いプロンプトを作成してみましょう！
