ユーザーがMistral Le Chatでカスタム指示とナレッジファイルを使ってカスタムエージェントを作成・設定する方法

Mistral Le Chat を使用すると、ユーザーは会話型インターフェース内および Mistral AI Studio 経由で、特化型 AI アシスタント（カスタムエージェント）を直接構築、カスタマイズ、デプロイできます。ルーチンタスクのたびにプロンプトの指示を繰り返し貼り付けたり、参照ドキュメントを再アップロードしたり、ツールを切り替えたりする代わりに、カスタムエージェントは選択した Mistral 基底モデル、明示的なシステムガイドライン、永続的なドキュメントライブラリ、およびネイティブツールへのアクセスを再利用可能なアシスタントとしてパッケージ化します。本ガイドでは、Le Chat のエージェント作成ワークフローの操作方法、カスタマイズされたシステム指示の構築、検索拡張生成（RAG）のためのドキュメントライブラリ経由での参照ファイルの接続、実行ツールの装備、および直接メンションを使用したチーム会話へのデプロイ方法を詳しく解説します。

Mistral カスタムエージェントのコアアーキテクチャ

Mistral Le Chat のカスタムエージェントは、汎用的な大規模言語モデルを特定の役割を担うデジタルの同僚へと変革します。行動規範、独自の知識、および実行機能を単一の永続的な構成に統合することで、エージェントは繰り返しのセットアップを排除し、複数ターンのセッションにおけるプロンプトドリフト（指示のブレ）を低減します。

各カスタムエージェントは、相互に関連する 4 つのコンポーネントで構成されています：

• 基底モデル（Foundation Model）：推論能力、コンテキストウィンドウのサイズ、レイテンシ、および運用コストを決定する基盤エンジン。
• システム指示（System Instructions）：トーン、分析フレームワーク、出力フォーマット、および運用の境界線を規定する行動規範と役割の定義。
• ドキュメントライブラリ（Document Libraries）：ベクトル検索と正確な引用のためにインデックス化された、アップロード済みナレッジファイル（企業ポリシーハンドブック、コードベースのドキュメント、研究論文など）の永続的なコレクション。
• ツールコネクタ（Tool Connectors）：リアルタイム Web 検索、サンドボックス化された Python コード実行、Model Context Protocol（MCP）統合などのネイティブ機能であり、エージェントがリアルタイム情報を取得したり計算タスクを実行したりすることを可能にします。

以下の表は、主要な Mistral モデルがさまざまなエージェントのユースケースにどのように対応しているかを示しています：

Le Chat でのエージェント作成ステップバイステップガイド

Mistral Le Chat でのカスタムエージェント構築には、プログラミングなどの技術的経験は不要です。ユーザーは Web ワークスペース内で直接アシスタントを構成、テスト、保存できます。

ステップ 1：エージェントワークスペースへのアクセス

1. 組織または個人のアカウントを使用して Mistral Le Chat にログインします。
2. 左側のナビゲーションサイドバーで、Agents タブをクリックします。
3. エージェントディレクトリの右上隅にある Create Agent ボタンをクリックします。
4. 白紙の状態から開始するか、ベースラインとして事前構築されたスターターテンプレート（コーディングヘルパー、クリエイティブアイデア発想、ドキュメント要約など）を選択します。

ステップ 2：エージェントのアイデンティティとコアメタデータの定義

1. Name：明確で特徴的な名前（例：Financial-Auditor-Bot や Docs-Reviewer）を指定します。エージェントはチャット内で @ 記号を使用して呼び出されるため、特殊文字を含まない簡潔な識別子を選択してください。
2. Description：エージェントの担当領域に関する簡単な概要を入力します。この説明はチームのエージェントカタログに表示され、コラボレーターがアシスタントを呼び出すタイミングを判断するのに役立ちます。
3. Avatar：マルチエージェントのチャットスレッドでエージェントを瞬時に認識できるように、アイコンを選択するかビジュアルバッジをアップロードします。

ステップ 3：エンジンとパラメータの選択

モデル構成設定の下で：

1. 必要な分析の深さに基づいて、ドロップダウンメニューから適切な Mistral モデルを選択します。
2. Mistral AI Studio または詳細設定経由で構成する場合は、Temperature パラメータを調整します。低い値（例：0.1 〜 0.3）にすると、エージェントの決定論性と事実性が高まり、ドキュメント分析やコード監査において極めて重要になります。高い値（例：0.7 〜 0.9）にすると、コピーライティングやブレインストーミングに適した創造的な多様性が促進されます。

カスタマイズされたシステム指示の作成

Instructions フィールドは、エージェントがクエリをどのように解釈し、応答を構造化し、エッジケースをどのように処理するかを定義するシステムプロンプトとして機能します。正確な指示を作成することで、エージェントが目標に集中し続け、ブランドや組織の基準を遵守できるようになります。

高性能な指示の主要要素

信頼性を最大限に高めるために、システム指示を明確な運用セクションに分けて整理します：

• 役割とペルソナ（Role and Persona）：エージェントの専門的なアイデンティティ、経験レベル、コミュニケーションスタイルを確立します（例：「あなたはクラウドインフラストラクチャの API ドキュメントを専門とするシニアテクニカルライターです」）。
• タスクの目的（Task Objectives）：エグゼクティブサマリー、コード diff、段階的なトラブルシューティング手順など、エージェントが作成すべき主要な成果物の概要を示します。
• 書式設定と出力ルール（Formatting and Output Rules）：CommonMark Markdown テーブル、箇条書きのアクションアイテム、言語タグ付きコードスニペットなど、正確な出力構造を指定します。
• ネガティブな制約と境界線（Negative Constraints and Boundaries）：対象外のリクエストの拒絶、推測に基づく主張の回避、生の HTML の使用禁止など、エージェントが行ってはならないことを明示します。
• 引用に関する指示（Citation Instructions）：添付されたナレッジファイルから取得した事実を優先し、提供されたドキュメントに情報が存在しない場合はその旨を明記するようエージェントに指示します。

システム指示の設計例

以下は、企業ポリシーアシスタント向けの、本番環境に対応した効果的なシステム指示の例です：

Role & Purpose:
You are the Internal Compliance Assistant for Acme Corp. Your purpose is to help employees understand corporate IT security policies and data governance standards.

Operational Guidelines:
1. Always ground your explanations in the attached Acme Security Handbook documents.
2. When answering policy questions, quote the relevant policy section or document title.
3. If an employee asks a question that is not covered in the attached knowledge files, explicitly state: "This topic is not addressed in current company policy documentation. Please contact the IT Security team at security@acme.internal."
4. Never speculate or invent internal procedures.

Tone and Format:
- Professional, objective, and clear.
- Use bullet points for procedural steps.
- Avoid technical jargon unless explaining specific security protocols.

Few-shot 例の組み込み

指示の中に Few-shot 例（理想的なユーザー入力と期待されるモデル出力の組み合わせのデモンストレーション）を追加すると、フォーマットの一貫性が大幅に向上します：

Example Interaction:

User: Can I use personal USB flash drives on company laptops?
Assistant: According to Section 4.2 of the IT Security Handbook ("Removable Storage Media"):
- Personal USB storage devices are strictly prohibited on all company-issued laptops.
- Data transfers must occur through approved enterprise cloud storage.
- Exceptions require written approval from the IT Security Director.

ドキュメントライブラリによるナレッジファイルの接続

Mistral カスタムエージェントの最も強力な機能の 1 つは、Mistral の**ドキュメントライブラリ（Document Libraries）**とネイティブな検索拡張生成（RAG）を通じて、回答を独自のデータに確固として基づかせる（グラウンディングする）能力です。

ドキュメントライブラリの理解

Mistral では、コンテキストウィンドウが乱雑になりがちな個別のチャットセッションにファイルをアップロードするのではなく、ナレッジを永続的な Document Libraries に整理します。ライブラリが作成され、ソース資料が入力されると、複数のエージェントが同時にそのライブラリに接続できます。

サポートされているファイル形式：

• PDF ドキュメント（.pdf）
• プレーンテキストファイル（.txt）
• Markdown ファイル（.md）
• Word ドキュメント（.docx）
• コードリポジトリおよび技術仕様書

ドキュメントライブラリのセットアップ

1. Le Chat または Mistral AI Studio で、Libraries セクションに移動します。
2. Create Library をクリックし、わかりやすいタイトル（例：Product-Specifications-2026）を入力し、必要に応じて説明を追加します。
3. 参照ドキュメントをアップロードします。Mistral はドキュメントの解析、テキスト抽出、およびベクトル埋め込みを自動的に開始します。
4. ファイルの処理ステータスを確認します：
   • Running：ドキュメントの解析、チャンク化、およびベクトルデータベースへのインデックス化が行われています。
   • Completed：ドキュメントのインデックス化が完了し、検索クエリに対応できる状態です。

カスタムエージェントへのライブラリの紐付け

1. Agents エディタでエージェントを開きます。
2. Knowledge または Tools 構成パネルに移動します。
3. Document Library ツールを有効にします。
4. エージェントに検索させたい特定のライブラリを選択します。
5. システム指示において、「独自の運用手順や製品仕様に関する質問に回答する前に、接続された Document Library を参照してください」とモデルに指示することで、検索動作を強化します。

グラウンディングと検証可能な引用

エージェントが紐付けられた Document Library に問い合わせると、Mistral の検索パイプラインが関連するテキストチャンクを取得し、コンテキストとしてのグラウンディング情報として提供します。エージェントは回答の中で、ソースドキュメントやページ番号に直接リンクする検証可能な引用（tool_reference チャンク）を生成します。この透明性により、ユーザーは一次情報源に照らし合わせて主張を検証でき、AI のハルシネーション（もっともらしい嘘）を排除できます。

チームのアクセス権限と共有

エンタープライズおよび組織のワークスペースでは、Document Libraries はきめ細かなアクセス制御をサポートしています：

• Viewer：ユーザーはライブラリを検索し、個人用エージェントに紐付けることができますが、ドキュメントの追加や削除はできません。
• Editor：チームメンバーは新しいファイルのアップロード、既存ドキュメントの更新、ライブラリメタデータの管理が可能です。
• Org Sharing：組織の管理者はエンタープライズディレクトリ全体でライブラリを共有でき、すべてのチームが同一の最新ドキュメントにアクセスできるようにします。

ネイティブツールの装備

受動的なドキュメント検索にとどまらず、Mistral カスタムエージェントにはアクティブな実行ツールを構成できます：

• Web 検索（web_search）：エージェントが公開 Web をリアルタイムで検索できるようにします。市場動向の追跡、最新の規制変更の確認、業界ニュースの収集を行うエージェントにとって不可欠です。
• コードインタープリター（code_interpreter）：サンドボックス化された Python 実行環境を提供します。エージェントは Python コードの記述、実行、デバッグを行い、統計計算、CSV データセットのクレンジング、数学モデルの生成を実行できます。
• 画像生成（Image Generation）：ユーザーのリクエストに応じて、エージェントが文脈に応じた図表、マーケティングモックアップ、イラストを生成できるようにします。
• コネクタと Model Context Protocol（MCP）：開発者やエンタープライズチーム向けに、Mistral は外部 MCP サーバーの登録やカスタム関数呼び出しをサポートしており、エージェントが社内データベースへの問い合わせ、GitHub プルリクエストのトリガー、CRM レコードの更新などを行えるようにします。

ツールをアクティブにするには、エージェント構成パネルの Tools セクションで目的の機能をオンにするだけです。

エージェントのテスト、検証、およびデプロイ

Mistral Le Chat には、エージェントをより広いチームと共有する前にそのパフォーマンスを検証するための反復テスト機能が組み込まれています。

リアルタイムインタラクティブプレビュー

エージェント構成インターフェースの右側に、Le Chat はライブ Preview パネルを提供します：

1. 一般的なユーザープロンプトを入力して、エージェントがシステム指示に従っているかどうかを確認します。
2. 添付ドキュメントの知識が必要な質問をして、RAG コネクタが関連箇所を取得し正確な引用を出力することを確認します。
3. エッジケース（トピック外の質問や敵対的なプロンプトなど）をテストして、境界のガードレールが機能していることを確認します。
4. システム指示をリアルタイムで調整したり、明確化のためのルールを追加したりします。

自動保存

Mistral Le Chat は、エージェントのメタデータ、システムプロンプト、ツール構成に対するすべての変更をリアルタイムで自動保存します。手動の保存ボタンは不要であり、変更内容は以後の会話に即座に反映されます。

会話内でのカスタムエージェントの呼び出し

構成が完了すると、カスタムエージェントは個人用エージェントドロワーおよび組織カタログに表示されます：

1. @ メンションによる直接呼び出し：新規または既存の Le Chat 会話で、@ の後にエージェント名を入力します（例：@ComplianceBot ソフトウェアライセンスの申請方法を教えてください）。エージェントがその会話ターンの制御を引き継ぎ、カスタマイズされた指示とナレッジベースを適用します。
2. 専用エージェントチャット：Agents タブから直接エージェントカードをクリックし、Start Chat を選択して会話を開始できます。
3. マルチエージェントコラボレーション：1 つの会話スレッド内で、ユーザーは複数の特化型エージェントを連続して呼び出すことができます（例：@DataAnalyst にデータセットの要約を依頼した後、@Copywriter にその結果をエグゼクティブ向けニュースレターに変換するよう指示する）。

エージェント運用のベストプラクティス

カスタムエージェントの正確性と有用性を長期にわたって維持するために、以下の運用上のベストプラクティスに従ってください：

• ドキュメントライブラリを最新に保つ：紐付けられたライブラリ内の古いドキュメントを定期的に確認し、整理します。社内ポリシーや製品機能が変更された場合は、最新のファイルをアップロードし、矛盾する回答を防ぐために古いバージョンを削除してください。
• 反復的に指示を改善する：ユーザーの対話をレビューし、共通のエラーパターンを特定します。エージェントが頻繁に過度に冗長な応答を返す場合は、システム指示に明示的な長さの制約を追加します。
• 汎用的な役割と特化型の役割を分離する：マーケティング、コーディング、コンプライアンスをすべて同時に処理しようとする単一の巨大なエージェントを構築するのではなく、特定のワークフローに特化したエージェントを作成してください。
• ツール権限の監査：エージェントの目的に対して真に必要なツールのみを有効にします。たとえば、社内コンプライアンスエージェントの唯一の真実の情報源が社内ドキュメントである場合、Web 検索を有効にする必要はほとんどありません。