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title: "ARGENT"
description: "自社ドキュメントから回答する AI エージェントを構築する — モデルを設定し、ファイルソースを追加し、エージェントを作成して、公開後の利用状況を確認する"
canonical_url: "https://docs.ardge.com/ja/guide/ai-applications/argent"
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# ARGENT

> 自社ドキュメントから回答する AI エージェントを構築する — モデルを設定し、ファイルソースを追加し、エージェントを作成して、公開後の利用状況を確認する

## 概要

ARGENT は、自社のドキュメントを AI が検索できる企業ナレッジに変え、その内容にもとづいて質問に回答する AI エージェントを作成します。

たとえば、製品マニュアル、SOP、契約書、FAQ、NAS 上の共有ドキュメントを ARGENT に渡しておけば、ユーザーはそのまま質問できます。ARGENT は指定されたドキュメントから関連する内容を探し、それを AI に渡して回答を組み立てます。

**ドキュメント / NAS → 検索可能なナレッジを作成 → エージェントを作成 → 質問応答をテスト → 公開**

すべての処理は ARX デバイス上で実行されます。ARGENT が利用するモデルは同じマシンの [AI Model Center](https://docs.ardge.com/ja/guide/use-ai/ai-model-center) にデプロイされているため、ドキュメントがデバイスの外に出ることはありません。

![ARGENT のダッシュボード](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/argent.webp)

![ドキュメントから AI エージェントまでの流れ図](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/ja/arg-01.webp)

## 事前準備

ARGENT は必要な AI モデルをすべて内蔵しているわけではありません。開始する前に、ARGENT が必要とするモデル（大規模言語モデルと埋め込みモデル）が AI Model Center にデプロイされていることを確認してください。PDF、Office、画像ファイルを処理する場合は、OCR モデルと補正モデルを追加でデプロイして、テキスト認識の品質を高めることもできます。

どれを選ぶか判断がつかない場合は、App Market が提示する推奨のモデルの組み合わせを優先して採用してください。

## 手順 1: モデル接続を設定する

ARGENT の **モデル接続** ページで、モデルソースに接続できることを確認し、大規模言語モデル、埋め込み、OCR、補正の 4 つの用途に、AI Model Center で実行中のモデルを選択します。ここが正しくないと、以降の機能はどれも動作しません。

詳しい手順は [ARGENT のモデル接続を設定する](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/model-connection) を参照してください。

## 手順 2: データの取得元を決める

- **手動アップロード** — 初回のテスト、ドキュメント数が少ない場合、PoC を早く作りたい場合に向いています
- **NAS から選択** — 社内ドキュメントがもともと NAS に集約されていて、ファイルが継続的に更新され、スケジュールに従って自動で同期したい場合に向いています

2 つの方法の比較は [ファイルソースは「手動アップロード」と「NAS から選択」のどちらを使うべきですか？](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/local-or-remote) を参照してください。

<note>

アップロードする前に [ARGENT が対応するファイル形式と制限](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/formats-and-limits) を確認しておくと、変換の失敗を 1 往復分減らせます。

</note>

## 手順 3: 最初の AI エージェントを作成する

通常は、エージェント名、説明、プロンプト、使用するファイルソースを設定します。

まずは代表的なドキュメントを少数だけ使ってテストし、回答の方向性が正しいことを確認してから、対象データを広げてください。

全体の流れは [初めての AI エージェントを作成する](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/first-ai-agent) を参照してください。

## 手順 4: 本当に自社データを参照しているか検証する

回答の文章がなめらかかどうかだけで判断しないでください。次の点を確認します。

- 質問に対して、関連するドキュメントが実際に検索されているか
- 回答がモデルの一般知識ではなく、自社データにもとづいているか
- 検索されたドキュメントの出典が正しいか
- ドキュメントを更新したあと、再同期されているか

エージェントの **ファイルソース** タブで **ファイルの内容を検索** を使って検索結果を確認し、**設定** タブの **テストチャット** で実際に質問してみてください。

## 手順 5: NAS に接続する（必要な場合）

1 つずつ手動でアップロードする代わりに、CIFS/SMB フォルダーを ARGENT に指定します。同期スケジュールを設定すると、同期のたびに変更されたファイルが自動で処理されます。

設定方法は [NAS 共有フォルダーをファイルソースとして接続する](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/nas-file-source) を参照してください。

## 手順 6: エージェントを公開する

回答の品質が要件を満たしたら、公開アクセスを有効にし、チャットウィンドウの外観を整えて、埋め込みコードを Web ページに貼り付けます。

手順は [AI エージェントを Web サイトに埋め込む](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/embed-on-website) を参照してください。

## 手順 7: 利用状況を確認する

すべてのエージェントが受け付けた質問の数、消費したトークンの量、各会話の内容は、[ARGENT の利用状況とチャット履歴を確認する](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/usage-analytics) を参照してください。

## 想定どおりに動かないとき

- モデルは実行中のままか
- ファイルソースの同期は成功したか — [ファイルソースの処理ステータスは何を意味しますか？](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/source-statuses)
- ファイル形式は対応しているか — [ファイルの変換に失敗した場合はどうすればよいですか？](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/conversion-failures)
- 検索が正しい内容を見つけているか
- 埋め込みモデルを変更した後にナレッジの再生成が必要ではないか — [埋め込みモデルを変更した後にナレッジを再生成する必要があるのはなぜですか？](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/regenerate-knowledge)


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