Adobe LLM Apps – 概要 adobe-llm-apps-an-overview
Adobe LLM Appsとは
Adobe LLM Appsでは、ChatGPTなどのAI アシスタント内で、製品の発見、可用性チェック、サービス予約などの有用なアクションを企業が提供できます。
LLM Appsはexperience.adobe.comで利用できます。
LLM Appsでできること
- ブランド所有のLLM アクションを作成 — AI アシスタント内でアクティブ化する特定のビジネスフローを定義します（例：テストドライブのスケジュール、製品の比較、サービスを予約）。
- インタラクティブ LLM ウィジェットを作成 — GitHub リポジトリでAEM コンポーネントとして管理されるビジュアル UI コンポーネント（製品カード、予約フォーム、ストアロケータ）を作成します。
- 一元的なブランドガバナンスの維持 – 作成者と開発者は、LLM プラットフォーム内で公開されるあらゆるコンテンツ、コピー、ビジュアルを完全に制御でき、承認はAEMで管理されます。
- ステージングおよび実稼動環境へのデプロイ – 管理されたデプロイメントパイプラインを使用すると、実稼動環境にプロモートする前に、ステージング環境でエクスペリエンスをテストできます。
- アクションレベルでの可視性を制御 — デプロイメント後、アプリ全体を再デプロイすることなく、個々のアクションのオンとオフを切り替えることができます。
- 意思決定を促進する要因を測定 – 組み込みの分析機能（Adobe Customer Journey Analyticsを搭載）により、アクションのトリガー数、成功率、放棄率、上位のユーザープロンプト、可視性スコアが表示されます。
LLM Appsが重要な理由
LLMのインタラクションは、従来の検索とは根本的に異なります。 LLMの平均セッションは、従来の検索セッションの4倍の長さで動作します。 消費者の40%以上が、複雑な購入決定をAI ツールで行っています。 LLM Appsがなければ、メンションに勝っても顧客を失う可能性があります。 LLM Appsは、ブランドが表示されるだけでなく、ユーザーが決定する準備ができた正確な瞬間に実用的であることを保証します。
主な概念 key-concepts
LLM アプリ
ユーザーがChatGPTまたはその他のLLM プラットフォーム内で操作するブランド アシスタント。 すべてのアクションをグループ化し、1つのユニットとしてデプロイします。
アクション actions
アプリが提供する機能（ディストリビューターの検索または 製品の参照 など）。 LLM プラットフォームは、リクエストが説明と一致するとアクションを呼び出します。 アクションメタデータはLLM Appsで管理されますが、そのハンドラーはGitHub リポジトリ内のコードです。
アクションハンドラー
アクションが呼び出されたときに実行されるサーバーサイド関数。 入力を検証し、APIを呼び出し、テキストと構造化データを返すことができます。
ウィジェット widgets-eds
カード、カルーセル、テーブルなど、LLMの返信が表示される視覚的な応答。 生成されたウィジェットは、自分が所有するEdge Delivery Services （EDS） リポジトリ内のブロックです。
MCP サーバー
デプロイメント後に公開されたエンドポイント。 サポートされているLLM プラットフォームがこのエンドポイントに接続し、アクションを検出して呼び出します。
仕組み
次の図は、UIでのアプリの定義から、LLM プラットフォームでの結果の確認まで、各要素の組み合わせを示しています。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LLM Apps UI │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────────────────┐ │
│ │ App │──▶│ Actions │──▶│ Metadata + Widget cfg │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └───────────┬───────────┘ │
└─────────────────────────────────────────── │ ────────────-──┘
│ deploy
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Adobe I/O Runtime │
│ MCP Server (auto-generated) │
│ ┌───────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ search- │ │ get-product- │ │ find-where- │ │
│ │ products │ │ details │ │ to-buy │ │
│ └───────────────┘ └──────────────────┘ └───────────────┘ │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│ MCP protocol
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ChatGPT │
│ Conversation │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ EDS Widget │ │
│ │ Product carousel, store locator, detail card ... │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
要件 requirements
アプリを作成する前に、次のすべての要件を満たしてください。
Adobe 開発者コンソール
Adobe IMS組織はApp Builderへのアクセス権を持っている必要があります。 開発者または システム管理者 の役割が必要です。
アクセスを確認するには、Adobe Developer Consoleを開きます。 クイックスタート画面で、必要なアクセス権があることを確認します。
制限付きアクセスが表示された場合は、IMS組織管理者に連絡し、開発者の役割をリクエストしてください。
GitHub
canが次の操作を行うには、GitHub アカウントが必要です。 これは権限の確認です。まだ何もインストールしないでください。
- アカウントまたは組織内で、アプリを所有する2つのリポジトリを作成します。
- GitHub アプリをセットアップ プロセスの後半でインストールするか、それらを承認できる組織管理者を設定します。
リポジトリ作成アクセス権を確認するには、github.com/newを開き、目的のアカウントまたは組織が 所有者 の下に表示されていることを確認します。
組織が所有するリポジトリの場合、組織管理者はGitHub アプリを承認する必要がある場合があります。
Web サイト
アプリがサポートする必要がある製品、サービス、タスクを表すパブリック HTTPS web サイトが必要です。 プラットフォームは、このウェブサイトを分析して行動を提案し、代表的なサンプルデータを作成します。
機密情報やアクセス制御情報を公開するweb サイトは使用しないでください。
テスト用のChatGPTまたはClaude
開始チュートリアルを完了するには、開発者モードが有効になっているサポートされているChatGPT プランまたはカスタムコネクタが有効になっているサポートされているClaude プランを使用します。 Workspaceまたは組織の管理者は、アクセスを制限できます。 ChatGPTでのテスト または クロードでのテスト を参照してください。
ジャーニーの選択 choose-your-journey
1. 最初のアプリをビルドして起動する
最初のアプリをビルドして起動します。 このジャーニーは、2つの空のリポジトリから始まり、ChatGPTなどのサポートされているLLM プラットフォームでプラグインとしてテストされた実稼動対応アプリで終了します。
2. 生成されたアプリのカスタマイズ
プラットフォームがアプリを自動的に作成し、サンプル動作を置き換える場合は、このジャーニーを選択します。
- 生成されたハンドラーをカスタマイズして、APIを接続し、各アクションによって返されるデータを定義します。
- 生成されたウィジェット をカスタマイズして、そのデータを使用し、インタラクションとデザインを適用します。
3. 新しいアクションを最初から追加
新しいメタデータを定義し、ハンドラーを記述し、ウィジェットを接続し、テストし、アクションをデプロイするには、から新しいアクションを追加します。
4. 既存のEDS プロジェクトの接続
既にEDS サイトを持っているか、アプリを自動的に構築していない場合は、既存のEDS プロジェクトを接続します。
すべてのジャーニーでは、共有 デプロイメント ステップを使用し、次にChatGPT プラグイン テスト またはClaude コネクタテスト を使用します。