はじめに

本記事では UiPath Automation Suite 2.2510.2 (EKS / AKS / OpenShift) をインストールした後、新たに追加されたエージェント関連のサービス(Agent Builder / Maestro / Autopilot for Developers)を設定する手順について説明します。
Automation Suite 2.2510.2 EKS/AKS のインストール手順は次の記事をそれぞれご参照ください。

前提

Automation Suiteでの生成AIサービスはパブリッククラウドの生成AIサービス(Azure OpenAI / Amazon Bedrock / Google Vertex AI)でホストされた大規模言語モデル(LLM)を利用します。

UiPath製品ごとに利用可能なLLMは下記の通りです。利用するLLMに応じてパブリッククラウドのアクセスアカウントを準備します。最新および詳細な情報は製品の LLM を設定するをご参照ください。

UiPath製品	LLM (パブリッククラウド)
コード化されたエージェント	GPT (Azure OpenAI) Claude (Amazon Bedrock) Gemini (Google Vertex AI)
Agents	GPT (Azure OpenAI) Claude (Amazon Bedrock) Gemini (Google Vertex AI)
Autopilot for Everyone	FASTモデル: - GPT (Azure OpenAI) - Gemini (Google Vertex AI) MAINモデル: - Claude (Amazon Bedrock) - Gemini (Google Vertex AI)
GenAI アクティビティ	GPT (Azure OpenAI) Claude (Amazon Bedrock) Gemini (Google Vertex AI)
コンテキストグラウンディング	埋め込みモデル: - text-embedding-3-large (Azure OpenAI) - gemini-embedding-001 (Google Vertex AI) 高度な抽出: - gemini-2.5-flash (Google Vertex AI)
Test Manager	GPT (Azure OpenAI) Claude (Amazon Bedrock) Gemini (Google Vertex AI)
Autopilot for Developers	Chat: - Claude (Amazon Bedrock) - Gemini (Google Vertex AI) Generation: - Gemini (Google Vertex AI)
UI オートメーション	ScreenPlay: - GPT (Azure OpenAI) - Claude (Amazon Bedrock) - Gemini (Google Vertex AI) Semantic Selectors: - Gemini (Google Vertex AI)
Healing Agent	Gemini (Google Vertex AI)

パブリッククラウド生成AIサービスのアカウント準備

まずパブリッククラウドの生成AIサービスごとにAutomation Suiteと連携するためのアクセスアカウント準備の手順を説明します。

Azure OpenAI
Amazon Bedrock
Google Vertex AI

Azure OpenAI

Amazon Bedrock

AWSマネジメントコンソールにログインし、IAMサービス画面にアクセスします。
IAMユーザーを新規作成します。
許可ポリシーとして AmazonBedrockFullAccess をアタッチしてユーザーを作成します。
アクセスキーを作成 をクリックします。
その他を選択して次へをクリックします。
説明を入力して アクセスキーを作成 をクリックします。
.csvファイルをダウンロード をクリックして、CSVファイルをローカルに保存します。CSVファイルにてアクセスキーとシークレットアクセスキーを確認します。

Google Vertex AI

Google Cloudコンソールにログインし、適切なプロジェクトを選択するか新規作成します。
APIとサービス > 有効なAPIとサービスに移動し、 Vertex AI API が有効化されていることを確認します。
IAMと管理 > サービスアカウントを選択し、まだ存在しない場合は サービスアカウントを作成 をクリックしてサービスアカウントを作成します。
サービスアカウントを選択し、鍵 > キーを追加 > 新しい鍵を作成 を選択します。
キーの種類としてJSONを選択して作成をクリックし、ローカルにJSONファイルを保存します。

Automation SuiteでのLLM設定手順

Automation Suite管理画面にてLLMを設定する手順について説明します。

Automation Suiteライセンス確認

Automation Suiteの default 組織に管理者でログインします。
ライセンスアクティベーションがまだの場合にはオンラインまたはオフラインにてアクティベーションを実行します。ライセンスアクティベーション画面には管理 > ライセンスからもアクセスできます。
Default組織 > AI Trust Layerにて LLMの設定 タブが表示されるか確認します。
表示されない場合にはライセンス要件を満たしていない可能性があります。UiPath社の担当営業にご相談ください。

注: LLM の設定は、以下のライセンスプランで利用できます。
ユニファイドプライシング: Enterprise Platform、Standard Platform、Basic Platform
フレックス: Advanced Platform、Flex Standard Platform

Integration Service設定

テナントDefaultTenant を選択し、サービス画面から サービスを追加 をクリックします。
Integration Service を追加します。
Integration Serviceが追加されましたら起動をクリックします。
Integration Service > コネクタ > カタログを管理 をクリックして、生成AIサービスのコネクタをアクティブ化します。

ブラウザー環境によってはIntegration Serviceの画面が正しく表示されないことがあります。その場合はサポートされているブラウザーの種類(Chrome / Edge / Firefox)を変更してみることをお勧めします。

利用するUiPath製品に応じて Microsoft Azure OpenAI, Amazon Web Services, Google Vertex をそれぞれインストールします。

Amazon Bedrock というコネクターもありますが、こちらでは後述のLLM設定で正しく動作しませんでした。代わりに Amazon Web Services のコネクターを使用します。

Sharedフォルダー > コネクションをクリックします。

Azure OpenAI コネクタ設定

Sharedフォルダー > コネクション > コネクションを追加 をクリックし、接続先として Microsoft Azure OpenAI を選択します。
Azure OpenAIで作成してメモしたリソース名とAPIキーを指定して接続をクリックします。

Amazon Web Services コネクタ設定

Sharedフォルダー > コネクション > コネクションを追加 をクリックし、接続先として アマゾンウェブサービス を選択します。
Amazon Bedrock用に作成したCSVファイルのアクセスキーとシークレットアクセスキーを指定します。リージョン名を選択し、AWS HTTPSサービス名として bedrock-runime を選択して接続をクリックします。

Google Vertex コネクタ設定

Sharedフォルダー > コネクション > コネクションを追加 をクリックし、接続先として Google Vertex を選択します。
Google Vertex AI用に作成したJSONファイルの中身をサービスアカウントキーにコピー&ペーストし、リージョンとプロジェクトIDを指定して接続をクリックします。

リージョンごとに利用可能なモデルが異なります。詳細は Google モデルエンドポイントのロケーションをご覧ください。

コネクション確認

コネクション一覧にてそれぞれの生成AIサービスのステータスが 接続済み となっていることを確認します。

LLM設定

Default組織 > AI Trust Layerにて LLMの設定 タブをクリックし、テナントを選択します。
設定を追加 をクリックし、利用するUiPath製品と機能を選択します。ここでは Agentsと Autopilot (for Developers) の設定手順を示します。

Agents

機能は 設計、評価、デプロイ が自動選択されます。
置き換え可能なLLMとしてGPT、ClaudeまたはGeminiモデルを選択します。
- GPTモデルを選択した場合、API Typeとして OpenAI Chat Completions を選択します。Microsoft Azure OpenAIのコネクタを選択し、LLMの識別子としてAzure OpenAIのデプロイ名を指定します。
- Claudeモデルを選択した場合、API Typeとして AWS Bedrock Converse を選択します。Amazon Web Servicesのコネクタを選択し、LLMの識別子としてAmazon Bedrockの推論プロファイル IDを指定します。たとえばUSリージョンにホストされたClaude Sonnect 4.6モデルのIDは us.anthropic.claude-sonnet-4-6 となります。詳細は推論プロファイルでサポートされているリージョンとモデルをご参照ください。
- Geminiモデルを選択した場合、API Typeとして Gemini Generate Content を選択します。Google Vertexのコネクタを選択し、LLMの識別子としてVertex AIでのモデルIDを指定します。
テストの設定 をクリックして、LLMへの接続をテストします。もしエラーが発生する場合にはパブリッククラウドの生成AIサービスの設定、Integration Serviceでのコネクタ設定、LLMの設定を再度見直します。
テストが成功しましたら保存をクリックします。

Autopilot (for Developers)

機能は Chat または Generation を選択します。

Chat機能
- 自然言語による対話型インターフェイスで、ワークフローの作成やデバッグ、ドキュメント検索をサポート。
- コンテキストに基づき提案や修正を行う。
- 主にチャット形式でのインタラクションを提供し、Studio WebやAppsなどで利用可能。
Generation機能
- プロンプトベースの自動生成機能で、ワークフローやロジックの作成・改善を自動化。
- コードやワークフローの生成を目的とし、Describe機能を使って望む出力を指示するとAutopilotが自動的に作成。
- StudioやAutomation Suite内で利用され、効率的なオートメーション開発を支援。

置き換え可能なLLMとしてClaudeまたはGeminiモデルを選択します。
- Claudeモデルを選択した場合、API Typeとして AWS Bedrock Invoke を選択します。Amazon Web Servicesのコネクタを選択し、LLMの識別子としてAmazon Bedrockの推論プロファイル ID を指定します。
- Geminiモデルを選択した場合、API Typeとして Gemini Generate Content を選択します。Google Vertexのコネクタを選択し、LLMの識別子としてVertex AIでのモデルIDを指定します。

一覧画面でステータスが 接続済み と表示されることを確認します。

UiPath製品の利用手順

ここまででUiPath製品を利用するためのパブリッククラウド生成AIサービスとの連携設定が完了しましたので、これからはUiPath製品そのものを利用するための手順について説明します。各製品ごとの考慮点は製品の評価を参照してください。

Agent Builder

詳細な確認項目は Agents configuration checklist をご参照ください。

Agent Builderを利用するには Studio Web > 新規作成 > エージェント を選択します。
自律型 を選択して 新規作成 をクリックします。
モデルが選択できることを確認します。
デバッグ をクリックして、エージェントが正常に実行されることを確認します。

Maestro

詳細な確認項目は Maestro Configuration Checklist をご参照ください。

Maestroを利用するには Studio Web > 新規作成 > エージェンティックプロセス を選択します。
BPMNでフローを記述し、エージェントやRPAを呼び出します。
デバッグ をクリックして、正常にフローが実行されることを確認します。

Autopilot for Developers

詳細な確認項目は Autopilot™ を有効化/無効化するをご参照ください。

Autopilot for Developersはエージェントやワークフロー開発時に利用することができます。

Agent Builderでは、新規作成エージェント作成時や右側の✨アイコンから呼び出すことができます。自然言語で指示してエージェントのプロンプトなどを作成・更新できます。
Maestroでは、右側の✨アイコンから呼び出すことができます。自然言語で指示してBPMNワークフローを作成・更新できます。
RPAワークフローでは次のようなケースでAutopilotを利用できます。
- 変数値を代入アクティビティなどで式エディターを起動し、自然言語で指示して式を生成することができます。

おわりに

本記事ではAutomation Suite 2.2510.2にて新機能として実装されたUiPath製品のエージェント関連サービス(Agent Builde / Maestro / Autopilot for Developers) の設定手順について説明しました。これらのサービスはAWS / Azure / OpenShiftのセルフホスト環境で利用可能となりますので、Automation Cloudが利用できない場合の選択肢としてご検討いただけますと幸いです。