設定を構成する

このページでは、Mainframe Assessment Tool の全般設定を構成し、新しい評価のデフォルトの AI 機能を変更する方法について説明します。

変更した設定は、既存の評価には適用されません。変更した設定を使用するには、新しい評価を作成します。

全般設定の構成

評価の全般設定を構成する手順は次のとおりです。

  1. [settings][Settings] アイコンをクリックします。

  2. Cloud Logging と Google アナリティクスの設定を編集するには、[全般設定] セクションで次の操作を行います。

    • Logging を無効にするには、[Cloud Logging を有効にする] をオフに切り替えます。この設定はデフォルトで有効になっています。

      詳細については、Cloud Logging のドキュメントをご覧ください。

    • Google アナリティクスを無効にするには、[Google アナリティクスを有効にする] をオフに切り替えます。デフォルトでは、Google アナリティクスは有効になっています。この設定の変更は、ページを再読み込みした後にのみ有効になります。

  3. [Google Cloud プロジェクト] フィールドで、 Google Cloud プロジェクト ID を確認します。このフィールドは UI で編集できません。 別のプロジェクトを使用するには、 プロジェクトをオーバーライドする Google Cloud をご覧ください。

  4. [**サービング階層**] で、Gemini Enterprise Agent Platform サービング階層を選択します。デフォルトは Standard です。

    サービング階層の設定により、メインフレームの評価中に Gemini モデルの呼び出しに適用される推論モデルと消費モデルが決まります。Gemini Enterprise Agent Platform のサービング階層の詳細については、PayGoをご覧ください。

  5. [Save Settings] をクリックします。

プロジェクトをオーバーライドする Google Cloud

デフォルトでは、Mainframe Assessment Tool はインスタンスがデプロイされている Google Cloud プロジェクトを使用します。評価に使用するプロジェクトをオーバーライドするには、デプロイ環境の手順に沿って操作します。

始める前に

プロジェクトをオーバーライドする準備として、次のタスクを完了します。 Google Cloud

Compute Engine VM インスタンスでプロジェクトをオーバーライドする

Compute Engine VM インスタンスで Google Cloud プロジェクトをオーバーライドするには、 MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE メタデータキーを追加し、次の gcloud コマンドを実行して値をターゲット プロジェクト ID に設定します。

gcloud compute instances add-metadata INSTANCE_NAME \
    --metadata=MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE=PROJECT_ID \
    --zone=ZONE

オーバーライドを削除するには、次の gcloud コマンドを実行してメタデータキーを削除します。

gcloud compute instances remove-metadata INSTANCE_NAME \
    --keys=MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE \
    --zone=ZONE

次のように置き換えます。

  • INSTANCE_NAME: VM インスタンスの名前。
  • PROJECT_ID: 実際のターゲット Google Cloud プロジェクト ID。
  • ZONE: VM インスタンスが配置されているゾーン。

Mainframe Assessment Tool は、保存されたプロジェクト ID（存在する場合）またはインスタンスがデプロイされているプロジェクトにフォールバックします。実行中の VM でメタデータキーを設定または削除する場合は、変更を有効にするために VM を再起動する必要があります。

GKE クラスタでプロジェクトをオーバーライドする

GKE デプロイで Google Cloud プロジェクトをオーバーライドするには、 MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE 環境変数を backend コンテナに設定します。

kubectl set env deployment/mat-apps --containers=backend \
    MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE=PROJECT_ID --namespace=VERSION

オーバーライドを削除するには、ハイフン（-）を追加して環境変数の設定を解除します。

kubectl set env deployment/mat-apps --containers=backend \
    MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE- --namespace=VERSION

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: 実際のターゲット Google Cloud プロジェクト ID。
  • VERSION: クラスタにデプロイされた Mainframe Assessment Tool のバージョン（mainframe-assessment-3-5-0 など）。

Mainframe Assessment Tool は、保存されたプロジェクト ID（存在する場合）またはインスタンスがデプロイされているプロジェクトにフォールバックします。環境変数を更新すると、プロジェクトのオーバーライドが適用されたポッドが再起動します。Mainframe Assessment Tool は単一のポッドとして実行されるため、新しいポッドの起動中は一時的に使用できなくなります。

新しい評価のデフォルトの AI 機能を構成する

Mainframe Assessment Tool では、評価の AI 分析情報のデフォルト パラメータをカスタマイズできます。デフォルトでは、AI 分析情報は有効になっています。

新しい評価で AI 機能を構成する手順は次のとおりです。

  1. 設定アイコン [Settings] をクリックします。

  2. COBOL コードの段落レベルの要約を生成するには、[詳細な要約] を選択します。

    デフォルトでは、AI 分析が有効になっている場合、このオプションが選択されています。

  3. Gemini によって生成された評価仕様のテストケースを生成するには、[テストケース] を選択します。

    デフォルトでは、AI 分析が有効になっている場合、このオプションは選択されていません。

  4. [**追加の生成ガイダンス**] にテキストを入力して、 AI 生成時に Gemini プロンプトに追加します。

  5. [Save Settings] をクリックします。

システム状態を確認する

Mainframe Assessment Tool は、プロジェクトで評価を実行できるかどうかを確認します。このチェックでは、サービス アカウントに必要な IAM ロールが保持されていることと、すべての Gemini モデルが評価で使用できる各エンドポイントで応答することを確認します。Mainframe Assessment Tool は起動時にチェックを実行します。このチェックでは評価はブロックされません。

チェックの結果を確認する手順は次のとおりです。

  1. 設定アイコン [Settings] をクリックします。

  2. [システムの状態] セクションで、次の内容を確認します。

    • チェックされた ID: チェックが実行されたサービス アカウント。

    • IAM 権限: サービス アカウントに必要な ロールが保持されているかどうか。

    • モデル: 各モデルが応答するエンドポイント。応答しないモデルの場合、Mainframe Assessment Tool はエンドポイント、原因、対応策を示します。

  3. 省略可: ロールを付与した後やネットワーク構成を変更した後など、チェックを再度実行するには、[再確認] をクリックします。

チェックで問題が検出された場合、Mainframe Assessment Tool は、問題を修正または無視するまで、すべてのページに通知を表示します。

プロジェクトで Cloud Resource Manager API が有効になっていない場合、Mainframe Assessment Tool は IAM 権限を確認できず、[システムの状態] セクションに報告します。API を有効にするには、 API を有効にするをご覧ください。

省略可: アクションを実行する

このセクションでは、Gemini キャッシュのクリアやログのダウンロードなどのアクションを実行する方法について説明します。

アクションを実行する手順は次のとおりです。

  1. 設定アイコン [Settings] をクリックします。

  2. Gemini キャッシュをクリアするには、[モデル キャッシュをクリア] をクリックします。

  3. Mainframe Assessment Tool のログをダウンロードするには、[サポート バンドルをダウンロード] をクリックします。

    サポート バンドルには、Mainframe Assessment Tool のログが zip ファイルとして含まれています。 このファイルは、 Google Cloud サポートと共有して問題をトラブルシューティングできます。

評価の AI 分析情報を無効にする

AI 分析を無効にすると、[評価] ページに AI 分析情報が表示されなくなります。

評価の AI 分析を無効にする手順は次のとおりです。

  1. [新しい評価のデフォルトの AI 機能] セクションで、[AI 分析情報を有効にする] をオフにします。

  2. [Save Settings] をクリックします。

カスタム メタデータ ラベルを使用して Agent Platform の費用を追跡する

Mainframe Assessment Tool は、すべての Agent Platform リクエストにカスタム メタデータ ラベルを自動的に追加し、費用の追跡と分析に役立てます。 請求レポートでは、これらのラベルを使用して費用をフィルタし、Agent Platform の使用状況を把握して最適化できます。費用は使用後 24 時間以内に請求レポートで更新されますが、それ以上かかる場合もあります。

請求レポートで次のラベルを使用して費用をフィルタします。

  • mat-version: Mainframe Assessment Tool のバージョン。
  • mat-host: Mainframe Assessment Tool インスタンスのホスト環境。たとえば、Compute Engine VM や Google Kubernetes Engine などがあります。
  • mat-action-type: Mainframe Assessment Tool によって実行されるアクションのタイプ。
  • mat-schema: 処理されるアセットのタイプ。たとえば、COBOL や JCL などがあります。
  • mat-target: Mainframe Assessment Tool インスタンスのデプロイ ターゲット。
  • mat-run-id: 評価の一意の ID。

請求レポートでこれらのフィルタを 1 つ以上使用して使用状況を追跡するには、 フィルタを使用してデータを絞り込むをご覧ください。

Agent Platform のラベルの詳細については、 カスタム メタデータ ラベルをご覧ください。

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