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284_vd0w0bv edited this page Jun 11, 2026 · 3 revisions

管理者セットアップ＆接続テスト

対象読者：管理者（環境を用意し、翻訳者へ配る人） 目的：インストール後の実行先・AIプロバイダの設定 → 接続テスト → 動作確認 → 翻訳者への配布までを、順番どおりに済ませる。

翻訳者が日々の作業をする手順は 操作マニュアル、各設定の意味は 上級設定リファレンス、設定が決まらない/直したいときは チューニング＆トラブルシュート を参照。

アプリのインストール自体は Getting Started を済ませてある前提です。本ページは「管理者が環境を確定し、翻訳者へ配るまで」を扱います。

全体の順路

Step 1  実行先を決める（このPC / リモート）
Step 2  AIプロバイダとAPIキーを入れる
Step 3  接続テスト（実行先に届くか）
Step 4  AI Gateway 接続チェック（Chat / Embedding / Vision が使えるか）
Step 5  短い動画で1本だけ通して動作確認
Step 6  共有用JSONを書き出して翻訳者へ配布

設定はすべて 設定タブ（歯車） で行います。接続設定が「接続設定」セクション、モデルや品質は「上級者向け設定」セクションです。

Step 1：実行先を決める

設定タブ →「接続設定」→ 実行先。書きおこし（WhisperX）とパイプラインをどこで動かすかを選びます。

実行先 何が必要か 補足
このPC（ローカル） このPCで WhisperX を動かす準備 ローカル実行に必要なサービスはアプリが自動起動します。GPUでのローカル書きおこしは ローカルWhisperXセットアップ
リモート（Managed Service） 構築済みバックエンドの Service URL と Service Auth Token サーバー構築は AWS バックエンド設定マニュアル

リモートを選んだときだけ、Service URL / Service Auth Token の入力欄が出ます。

Step 2：AIプロバイダとAPIキー

設定タブ →「接続設定」→ 接続先AIプロバイダ。翻訳・補正・短縮・分割などのLLM処理すべてに使われます。

プロバイダ 入れるもの 備考
OpenAI APIキー（sk-...）
Gemini APIキー（AIza...）
OpenAI互換 APIキー（任意）＋ Base URL LM Studio / Ollama / Azure OpenAI / Groq 等。Base URL は接続設定（OpenAI互換選択時に表示。LM Studio / Ollama のショートカットあり）

APIキー・トークンはこのPCに保存され、共有用JSONには含まれません（Step 6）。各自が入力します。

OpenAI互換の Base URL の目安：

  • LM Studio：http://127.0.0.1:1234/v1
  • Ollama：http://127.0.0.1:11434/v1
  • いずれも /v1 まで含めます。

Step 3：接続テスト（実行先に届くか）

「接続設定」の 接続テスト ボタンを押します。これは 実行先（Step 1）への疎通を確認します。

  • ローカル実行：アプリ内サービスが応答するか
  • リモート実行：Service URL / Auth Token で到達できるか

失敗する場合は、URL・トークン（リモート）、またはローカルサービスの起動状態を確認してください。直らないときは 接続・実行のトラブル へ。

Step 4：AI Gateway 接続チェック（Chat / Embedding / Vision）

「接続設定」の AI Gateway 接続チェック ボタンを押します。これは AIプロバイダの各能力を実際に叩いて、パイプラインが使えるかを個別に確認します。失敗した項目には「確認する設定」の案内が画面に表示されます。

確認項目 何を見るか 主に使う工程
Connection（/models） サーバーに届き、モデル一覧を返すか 接続の土台
Chat Text テキスト生成（翻訳・補正・短縮など）が通るか パイプラインの中心
Embeddings 意味の近さチェック用のベクトル化が通るか セマンティックチェック（任意機能）
Chat Vision 画像入力が通るか PDF辞書のVision抽出（任意機能）

EmbeddingsやVisionは、その機能を使わないなら通らなくても字幕生成自体は動きます。各項目が失敗したときの対処は AI Gateway 接続チェックが一部失敗する を参照。

重要（ローカルLLM）：接続チェックが通っても、本番プロンプトは長いため context length 不足で失敗することがあります。LM Studio / Ollama 側でモデルの context length を十分（推奨32k〜）に設定してください。→ Getting Started §3

Step 5：短い動画で1本だけ動作確認

設定が通っているかは、数分程度の短い動画で1本だけ字幕生成を実行して確かめます。長い動画は処理に時間がかかるので、まずは短いもので「最後まで通るか」を見るのが目的です。

  1. 左パネルで短い動画を読み込む
  2. 「字幕生成」タブ → 字幕生成を実行
  3. 進捗が最後まで進み、字幕編集タブにブロックが並べばOK

ここで出来上がりの品質（細切れ・CPS・要確認の多さなど）が気になったら、長い動画を本格的に処理する前に チューニング＆トラブルシュート で調整します。

Step 6：共有用JSONを書き出して配布

設定タブ →「上級者向け設定 > 設定の共有」→ 共有用JSONを出力。整備したプロンプト・モデル・閾値・プロファイルを1ファイルにまとめ、翻訳者へ配ります。

  • 含まれない：APIキー・Service Auth Token・HuggingFace Token・ワークログ保管場所（各自入力）。
  • OpenAI互換 Base URL は、出力時に含めるか選べます。
  • 翻訳者側は接続設定の「共有設定の読み込み」で一括適用 → 自分のAPIキーだけ入力（Getting Started §3-a）。

配布前に Step 5 の動作確認を済ませておくこと。JSON・プロンプトの書式を直接編集する場合は 設定ファイルリファレンス。

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