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# ARIA を使用した自動研究

> W&B の AI 研究・反復処理エージェントである ARIA の使い方を学び、結果の分析や実験の実行に活用します。

<Note>
  [W\&B Multi-tenant Cloud](/ja/products/wandb/platform/hosting#wb-multi-tenant-cloud) でのみ利用できます。
</Note>

W\&B の AI 研究・反復処理エージェントである ARIA を研究アシスタントとして使用すると、実験の分析、結果の説明、run 全体のパターンの特定、次のステップの提案、可視化の作成などを行えます。

ARIA は過去の run に基づいて、新しい実験を提案し、実行できます。

ARIA は W\&B Launch を使用して、サンドボックス環境で実験を実行します。ARIA が project で実験を実行できるようにするには、まず [ARIA を使用して W\&B Launch を設定してください](/ja/products/aria/autoresearch#set-up-wb-launch-with-aria)。

<h2 id="set-up-wb-launch-with-aria">
  ARIA で W\&B Launch を設定する
</h2>

ARIA は、チャットから W\&B Launch を設定するお手伝いができます。たとえば、ARIA に次のように依頼します。

```text title="User prompt" theme={"system"}
W&B Launch の設定を手伝ってもらえますか？
```

ARIA は、project で利用できる [W\&B Launch の構成要素](/ja/products/aria/autoresearch#launch-components)を確認し、残りの設定手順を案内します。

次の例は、"W\&B Launch の設定を手伝ってもらえますか？" というプロンプトに対する ARIA の応答の一部です。

<Accordion title="ARIA の応答">
  ```text theme={"system"}
  ## 1. Decide where jobs will actually run

  Pick one:

  ### Option A — Kubernetes / cluster setup
  Use this if you want shared GPU/CPU infrastructure and a
  persistent Launch agent.

  Recommended for “real” team usage.

  ### Option B — Local Docker setup
  Use this if you want jobs to run on your own machine,
  e.g. local workstation with Docker and possibly a GPU.

  Good for testing Launch quickly.

  I’d usually start with **Kubernetes** if
  you have cluster access. If not, start with **Local Docker**.

  ## 2. Create a Launch queue in the W&B UI

  Go to the Launch page for the entity: https://wandb.ai/wandb/launch

  Then:

  1. Click **Create Queue**.
  2. Select entity: `wandb`.
  3. Give the queue a name.
  4. Choose the queue resource type:
     - **Kubernetes** for cluster execution.
     - **Docker** for local execution.
  5. Add the queue resource configuration.
  6. Click **Create Queue**.

  ## 3. Kubernetes path: install a Launch agent with Helm

  If using Kubernetes, you need:

  - A Kubernetes cluster.
  - `kubectl` access to the cluster.
  - `helm` installed locally.
  - A W&B **service account API key**.
  - Permission to create/update/delete Kubernetes resources in the target namespace.

  Do **not** use your personal API key for the agent if this is a real
  setup. Use a W&B service account key.
  ```
</Accordion>

<h3 id="launch-components">
  Launch の構成要素
</h3>

W\&B Launch には、3 つの主要な構成要素があります。

* **Launch job**: ML ワークフローでタスクを設定して実行するための、再利用可能なひな形です。
* **Launch queue**: Kubernetes クラスターなどのコンピュート対象にジョブを送信する、先入れ先出しのキューです。
* **Launch エージェント**: キューをポーリングし、そのキューに設定されたコンピュート対象でジョブを実行するプロセスです。

キューと稼働中の Launch エージェントが利用可能になると、ARIA は W\&B 側の Launch ワークフローを管理できます。通常、ARIA はローカルマシン、Kubernetes クラスター、SageMaker 環境、Vertex AI 環境で継続的に稼働する Launch エージェントを起動できません。ユーザーまたは管理者が、コンピュート環境、認証情報、稼働中のエージェントを用意する必要があります。

次の表に、ARIA が W\&B Launch で実験を実行できるようにするためのステップと、通常の担当者をまとめます。

| ステップ | 通常の担当者 | 詳細 |
| - | - | - |
| Launch queue を作成する | ARIA またはチーム管理者 | 必要な権限と対象のバックエンドが明確であれば、ARIA はキューの作成を支援できます。チーム管理者の権限が必要になる場合があります。 |
| コンピュートバックエンドを選択またはプロビジョニングする | チームメンバーまたはインフラストラクチャーの所有者 | ARIA には、Docker ホスト、Kubernetes クラスター、SageMaker 環境、Vertex AI 環境へのアクセスが必要です。W\&B Launch を通じてすでにアクセスできる場合を除き、ARIA はインフラストラクチャーをプロビジョニングできません。 |
| Launch エージェントを起動する | チームメンバーまたはインフラストラクチャーの所有者 | Launch エージェントは、W\&B の認証情報を使用して、マシンまたはクラスター上で継続的に稼働する必要があります。 |
| サービスアカウントまたは APIキーを設定する | チーム管理者 | サービスアカウントのキーを作成し、安全に保管してください。詳細は、[シークレットの管理](/ja/products/wandb/platform/secrets#manage-secrets)を参照してください。 |
| 実験をキューに送信する | ARIA | キューに稼働中のエージェントがあると、ARIA はジョブの送信、設定のオーバーライドを適用した run の再起動、結果の監視、障害のデバッグ、メトリクスの比較を行えます。 |