【Alteryx】大規模言語モデル (LLM) をワークフローに統合するGenAI (生成AI) の全ツールを触ってみた【Part1】

こんにちは。NI+C Alteryxチームです。
本Blogでは、AlteryxのGenAI (生成AI) の全ツールを簡易的なシナリオで検証してみたので結果をご紹介します。

目次

1. Alteryx GenAIについて
2. 接続設定
3. 各GenAIツールの検証・紹介
4. さいごに

Alteryx GenAIについて

Alteryx GenAIは、Alteryx Designer のワークフロー内から大規模言語モデル（LLM）に直接かつ安全に接続できるようにする機能です。Alteryxが得意とするデータ加工・分析に、Google Vertex AIやOpenAIなどのLLMの力を組み込めるイメージです。
そのため、「ルールベース」では難しかった曖昧な処理や、創造的なタスクが可能になります。

GenAIには、大きく分けて「生成AIツール (LLMを直接操作するためのツール)」と「生成AI支援ツール (LLMにて特定のデータ処理タスクを行うツール)」があります。

【生成AIツール】
・LLM Override Tool (LLM上書き設定ツール)：
　ワークフロー内のGenAIツールが使用するLLMの接続先を設定するツール。
・Prompt Tool (プロンプトツール)：
　LLMに自由に指示（プロンプト）を送信し、モデルからの応答を出力する万能ツール。

【生成AI支援ツール】
・Invoice Extractor Tool (請求書抽出ツール)：
　請求書（PDFや画像）を読み込み、項目とメタデータを自動的に抽出するツール。
・Precision Match Tool (表記標準化ツール)：
　ファジーマッチツールのような機能で、表記ゆれのあるデータを文字の類似度だけでなく「意味の近さ」で名寄せ・標準化してくれるツール。
・Schema Fit Tool (スキーマ変換ツール)：
　バラバラなデータを、ターゲットとなるデータの形式に合わせて整形してくれるツール。
・Synthetic Input Tool (合成入力ツール)：
　本番データを使えない場合などに、ダミーデータ等の合成データを生成してくれるツール。
※生成AI支援ツールは、LLM Override Tool (LLM上書き設定ツール)と接続する必要があります。
※生成AI支援ツールは、2026年3月時点ではパブリックプレビューのツールになります。

【利用可能なLLMモデル (重要な変更点)】
Alteryxが提供するデフォルトモデルはトライアルでのみの試用となりました。 (2026年3月時点)
そのため、有償ライセンスの本番環境ではユーザー側でLLMを用意する必要があります。
Alteryx One上の「Connections（接続）」にてLLMとの接続設定を作成することで、様々なLLMをセキュアに連携させて利用することが可能です。

公式ヘルプドキュメント：Alteryx GenAI (生成AI)

接続設定

GenAIを使用するための「接続設定」についても簡単に紹介いたします。
仕組みとしては、「①Alteryx One側でLLMへの接続設定を作成」「②Alteryx Designer側でAlteryx Oneとの連携」「③Alteryx Designer 側で作成したLLMを選択」の3ステップになります。

【① Alteryx OneにてLLM接続設定の作成】
Alteryx Oneにアクセスし、使用したいLLMプロバイダーへの接続を作成します。
2026年3月時点の設定可能なLLMは以下になります。
・Amazon Bedrock
・Anthropic
・Azure OpenAI Service
・Cohere
・Databricks
・DeepSeek
・Google Vertex AI
・Groq
・Hugging Face
・Mistral
・Open AI
・Open AI (Compatible)
・Perplexity
・xAI
※各LLM接続の設定要件は、LLM自体で必要となるセットアップ、およびAlteryx One側での設定内容の双方において異なります。詳細については、公式ヘルプドキュメントをご確認ください。
今回は「GenAI_test」という接続名で、Amazon Bedrock を接続してみました。
Amazon BedrockのLLM接続設定内容：

※Amazon Bedrockの場合、アクセスキーIDやシークレットアクセスキーの取得、対象のIAMユーザまたはIAMロールに必要な権限を付与する必要があります。詳細については、公式ヘルプドキュメントをご確認ください。
詳細な作成手順は、公式ヘルプドキュメント（LLM接続設定）に記載されています。

【②Alteryx Designer側でAlteryx Oneとの連携】
Alteryx DesignerとAlteryx Oneのワークスペースを紐づける「Alteryxリンク」の作成が必要です。
DesignerのDCM（データ接続マネージャー）を開き、Alteryx Oneにサインインして連携の許可を行います。設定手順は少しステップが多いのですが、一度完了してしまえば以下のような状態になります。
＜重要ポイント＞
1つ注意点です。新しくAlteryxリンクを作成する場合はもちろん、「すでにAlteryxリンクが設定されている場合」でも、設定画面で『SDKへの接続を許可』のチェックボックスを必ずオンにする必要があります。
DCM設定内容：

詳細な作成手順は、公式ヘルプドキュメント（Alteryx OneでAIモデルサービスに接続する）に記載されています。

【③Alteryx Designer 側で作成したLLMを選択】
GenAIのツールパレットからLLMへの接続設定ができる「LLM上書き設定ツール」または「プロンプトツール」をキャンバスに配置し、「設定」にてドロップダウンからLLMプロバイダーと使用するLLMモデルを指定します。
今回は、接続設定しましたAmazon BedrockのGoogle Gemma3 12b を選択してみました。
Designerワークフロー：

各GenAIツールの検証・紹介 (生成AIツール編)

ここからは、実際にAlteryx Designer上で「GenAI (生成AIツール)」を配置しどのような処理ができるのか、簡易的なシナリオを想定して検証した結果をご紹介します。
※LLMモデルの性能やプロンプトの書き方によって精度は変化します。
※GenAIは確率的に出力を返すため、ハルシネーションや同じ入力でも必ず同様の結果になるとは限りません。

①LLM Override Tool (LLM上書き設定ツール)

ワークフロー内のGenAIツールが使用するLLMモデルの接続先を設定するツールです。

【使用方法】
「接続設定」の「③Alteryx Designer 側で作成したLLMを選択」と同様の手順になります。
「プロンプトツール」はLLM上書き設定ツールを接続せずLLMモデルを選択できますが、「生成AI支援ツール」はLLM上書き設定ツールと接続してLLMモデルを選択する必要があります。
※プロンプトツールにLLM上書き設定ツールを接続してLLMモデルを選択することも可能です。
※詳細な設定手順は、公式ヘルプドキュメント（LLM上書き設定ツール）に記載されています。

②Prompt Tool (プロンプトツール)

LLMに自由に指示（プロンプト）を送信し、モデルからの応答を出力する万能ツールです。

【検証シナリオ】
営業担当者が記入した「日報（フリーテキスト）」から次のアクションを抽出する処理
【入力データ：営業日報メモ】

【プロンプトツールの設定】

LLM上書き設定ツールを接続したので「LLM Provider」と「Model」は選択済みになっています。
設定内の「Prompt Template」に上記のプロンプトを記述しました。
その他の設定項目はデフォルトになります。
※詳細な設定手順は、公式ヘルプドキュメント（プロンプトツール）に記載されています。
【出力結果】

出力された結果 (LLM Response)を見ると、「A社：予算取りは来期」という文脈から「予算：なし」と判定するなど、日報メモから解釈して判定結果を得ることができました。
また、プロンプトで出力形式を指定したことにより非構造化データから構造化データに変換されました。
この後に標準ツールの「列分割ツール」をつなげれば「企業名」「確度」ごとの列に分割できるなどGenAIツールと標準ツールによる相乗効果が期待できます。

次回予告（【Part2】へ続く）

今回は、Alteryx GenAIの全体像と接続設定、「生成AIツール」の「LLM Override Tool (LLM上書き設定ツール)」と「Prompt Tool (プロンプトツール)」の検証結果をご紹介しました。
LLMの力をAlteryxのワークフローに組み込めることを少しでもお伝えできていれば幸いです。

次回【Part2】では、「生成AI支援ツール (LLMにて特定のデータ処理タスクを行うツール)」の検証結果をご紹介します。

次回もぜひお楽しみにしていただければ幸いです。最後までお読みいただき、ありがとうございました。

Alteryxは、データ加工・分析や自動化を簡単に行えるセルフサービス分析プラットフォームになります。
詳細については、ぜひAlteryx（アルテリックス）の概要をご紹介のブログをご参照ください。
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