Azure Logic Apps で人間の操作を行わずに自律的なエージェント ワークフローを作成する

適用対象: Azure Logic Apps (従量課金 + 標準)

個別に実行される AI を利用した自動化が必要な場合は、Azure Logic Apps で 自律的なエージェント ワークフローを作成します。 これらのワークフローでは、エージェント ループ と 大きな言語モデル (LLM) を使用して、人間の介入なしに意思決定を行い、タスクを完了します。 これらのワークフローは、長時間実行される可能性がある自動化、より強力なガバナンス、分離、または自動ロールバックまたは補正戦略のサポートを必要とする場合にも適しています。

次のワークフロー例では、自律エージェントを使用して現在の天気を取得し、電子メール通知を送信します。

このガイドでは、 自律エージェント ワークフローの種類を使用する従量課金または標準ロジック アプリを作成する方法について説明します。 このワークフローは人間の操作なしで実行され、作成したツールを使用してタスクを完了します。 エージェント ワークフローの概要については、 Azure Logic Apps の AI エージェント ワークフローに関するページを参照してください。

[前提条件]

従量課金ロジック アプリと Standard ロジック アプリのどちらを作成するかに基づいて、次の前提条件が適用されます。

• この例に従うには、電子メールを送信するための電子メール アカウントが必要です。

  このガイドの例では、Outlook.com アカウントを使用します。 独自のシナリオでは、Office 365 Outlook、Microsoft Teams、Slack など、Azure Logic Apps でサポートされている任意の電子メール サービスまたはメッセージング アプリを使用できます。 他のメール サービスまたはアプリのセットアップは例に似ていますが、小さな違いがあります。

エージェント ワークフローでサポートされている Azure OpenAI サービス モデル

次の一覧では、エージェント ワークフローで使用できる AI モデルを指定します。

Billing

• 従量課金: 課金には従量制モデルが使用されます。 エージェント ループの価格は、各エージェント アクションが使用し、請求書にエンタープライズ ユニットとして表示されるトークンの数に基づいています。 特定の価格情報については、 Azure Logic Apps の価格に関するページを参照してください。

• 標準: エージェント ワークフローには追加料金は発生しませんが、AI モデルの使用には料金が発生します。 詳細については、Azure 料金計算ツールを参照してください。

制限事項と既知の問題

次の表では、ロジック アプリのリソースの種類に基づいて、現在の制限事項と、このリリースの既知の問題について説明します。

自律エージェント ワークフローを作成する

次のセクションでは、自律エージェント ワークフローの作成を開始する方法を示します。

AI モデルを設定または表示する

エージェントの AI モデルを設定または表示するには、ロジック アプリの種類に基づいて次の手順に従います。

エージェントの名前を変更する

次の手順に従って、エージェントの目的を明確に識別するようにエージェント名を更新します。

1. デザイナーで、エージェントのタイトル バーを選択して、エージェント情報ウィンドウを開きます。

2. 情報ウィンドウでエージェント名を選択し、新しい名前を入力します (例: Weather agent)。

   

3. 次のセクションに進み、エージェントに指示を提供します。

エージェントのセットアップ手順

エージェントには、エージェントが実行できるロールと、エージェントが実行できるタスクを説明する手順が必要です。 エージェントがこれらの責任を学習して理解できるように、次の情報を含めることもできます。

• ワークフロー構造
• 使用可能なアクション
• 制限事項または制約事項
• 特定のシナリオまたは特殊なケースの相互作用

最良の結果を得るには、規範的な命令を提供し、命令を繰り返し調整する準備をします。

1. [ エージェントの手順 ] ボックスに、エージェントがその役割とタスクを理解するために必要な手順を入力します。

   この例では、気象エージェントの例では、次のサンプル手順を使用します。この例では、後でテスト用に独自のメール アドレスをサブスクライバー リストに指定します。

   You're an AI agent that generates a weather report, which you send in email to each subscriber on a list. This list includes each subscriber's name, location, and email address to use.
   
   Format the weather report with bullet lists where appropriate. Make your response concise and useful, but use a conversational and friendly tone. You can include suggestions like "Carry an umbrella" or "Dress in layers".
   

   次に例を示します。

   

2. 必要に応じて、エージェントがプロンプトとして使用するユーザー命令を指定できます。

   最適な結果を得るには、次に例を示す特定のタスクに各ユーザー命令を集中させます。

   1. [エージェント情報] ウィンドウの [ ユーザーの指示 ] セクションの [ ユーザー指示項目 - 1 ] ボックスに、エージェントのプロンプトを入力します。

   2. 別の命令を追加するには、[ 新しい項目の追加] を選択します。

   3. [ ユーザー指示項目 - 2 ] ボックスに、エージェントの別のプロンプトを入力します。

   4. 必要なすべてのプロンプトの追加が完了するまで繰り返します。

3. これで、ワークフローを保存できます。 デザイナーのツール バーで、 [保存] を選択します。

エラーを確認する

この段階でワークフローにエラーがないことを確認するには、次の手順に従います。

天気取得ツールを作成する

エージェントが Azure Logic Apps で使用できる事前構築済みアクションを実行するには、エージェントが使用する 1 つ以上のツールを作成する必要があります。 ツールには、少なくとも 1 つのアクションとアクションのみを含める必要があります。 エージェントは、特定の引数を使用してツールを呼び出します。

この例では、エージェントには天気予報を取得するツールが必要です。 このツールは、次の手順に従ってビルドできます。

1. デザイナーで、エージェント内と [追加] ツールでプラス記号 (+) を選択し、使用可能なアクションを参照できるウィンドウを開きます。

2. [ アクションの追加 ] ウィンドウで、ロジック アプリの 一般的な手順 に従って、シナリオに最適なアクションを追加します。

   この例では、現在の天気を取得という名前の MSN Weather アクションを使用 します。

   アクションを選択すると、 ツール コンテナーと選択したアクションの両方がデザイナーのエージェントに表示されます。 両方の情報ウィンドウも同時に開きます。

   

3. ツール情報ウィンドウで、目的を説明するようにツールの名前を変更します。 この例では、Get weather を使用します。

4. [ 詳細 ] タブの [ 説明] に、ツールの説明を入力します。 この例では、 Get the weather for the specified location.

   

   [ 説明] の [ エージェント パラメーター] セクションは、特定のユース ケースにのみ適用されます。 詳細については、「 エージェント パラメーターの作成」を参照してください。

5. 次のセクションに進み、これらのユース ケースに基づいて、エージェント パラメーターとそのユース ケース、および作成方法の詳細を確認します。

"現在の天気を取得する" アクションのエージェント パラメーターを作成する

通常、アクションには、使用する値を指定する必要があるパラメーターがあります。 ツールのアクションは、1 つの違いを除いてほぼ同じです。 エージェントがツールのアクションのパラメーター値を指定するために使用するエージェント パラメーターを作成できます。 モデル生成の出力、モデル以外のソースからの値、または組み合わせを指定できます。 詳細については、「 エージェントパラメーター」を参照してください。

次の表では、エージェント パラメーターを作成するためのユース ケースと、そのユース ケースに基づいてそれらを作成する場所について説明します。

モデル生成の出力のみを使用する

モデルで生成された出力のみを使用するアクション パラメーターの場合は、次の手順に従ってエージェント パラメーターを作成します。

1. ツールで、アクションを選択して情報ウィンドウを開きます。

   この例では、アクションは [現在の天気を取得] です。

2. [ パラメーター ] タブで、パラメーター ボックス内を選択して、パラメーター オプションを表示します。

3. [ 場所 ] ボックスの右端にある星ボタンを選択します。

   このボタンには、次のヒントがあります。 エージェント パラメーターを生成する場合に選択します。

   

   [ エージェント パラメーターの作成 ] ウィンドウには、[ 名前]、[ 種類]、[ 説明] フィールドが表示され、ソース アクション パラメーターから事前に設定されます。

   次の表では、エージェント パラメーターを定義するフィールドについて説明します。

   パラメーター	価値	Description
   名前	< agent-parameter-name>	エージェント パラメーター名。
   タイプ	< エージェントパラメータデータ型>	エージェント パラメーターのデータ型。
   説明	< agent-parameter-description>	パラメーターの目的を簡単に識別するエージェント パラメーターの説明。

   注

   Microsoft では、アクションの Swagger 定義に従うことをお勧めします。 たとえば、グローバルなマルチテナント Azure でホストおよび管理されている MSN Weather "共有" コネクタからの現在の天気の取得アクションについては、MSN Weather コネクタのテクニカル リファレンス記事を参照してください。

4. 準備ができたら、 [作成] を選択します。

   次の例は、Location エージェント パラメーターを使用した現在の天気の取得アクションを示しています。

   

5. ワークフローを保存します。

モデル以外のソースの値を使用する

モデル以外の値のみを使用するアクション パラメーター値の場合は、ユース ケースに最適なオプションを選択します。

ワークフローで以前の操作からの出力を使用する

これらの出力から参照して選択するには、次の手順に従います。

1. パラメーター ボックス内を選択し、稲妻アイコンを選択して動的コンテンツ リストを開きます。

2. 一覧の [トリガーまたはアクション] セクションで、目的の出力を選択します。

3. ワークフローを保存します。

式の結果を使用する

式を作成するには、次の手順に従います。

1. パラメーター ボックス内を選択し、関数アイコンを選択して式エディターを開きます。

2. 使用可能な関数から選択して式を作成します。

3. ワークフローを保存します。

詳細については、 Azure Logic Apps のワークフロー式関数のリファレンス ガイドを参照してください。

モデル出力とモデル以外の値を使用する

一部のシナリオでは、モデルで生成された両方の出力と非モデル値を使用するアクション パラメーター値を指定する必要がある場合があります。 たとえば、静的テキスト、ワークフロー内の以前の操作からのモデル以外の出力、モデルによって生成された出力を使用する電子メール本文を作成できます。

これらのシナリオでは、次の手順に従って、ツールでエージェント パラメーターを作成します。

1. デザイナーで、エージェント パラメーターを作成するツールを選択します。

2. [ 詳細 ] タブの [ エージェント パラメーター] で、[ パラメーターの作成] を選択します。

3. [ 新しいエージェント パラメーター] を展開し、次の情報を指定しますが、アクション パラメーターの詳細と一致します。

   この例では、アクションの例は Get current weather です。

   注

   Microsoft では、アクションの Swagger 定義に従うことをお勧めします。 たとえば、 現在の天気の取得 アクションに関するこの情報を確認するには、 MSN Weather コネクタのテクニカル リファレンス記事を参照してください。 このアクションの例は、グローバルなマルチテナント Azure でホストおよび実行される MSN Weather マネージド "共有" コネクタによって提供されます。

   パラメーター	価値	Description
   名前	< agent-parameter-name>	エージェント パラメーター名。
   タイプ	< エージェントパラメータデータ型>	エージェント パラメーターのデータ型。
   説明	< agent-parameter-description>	パラメーターの目的を簡単に識別するエージェント パラメーターの説明。 次のオプションから選択するか、それらを組み合わせて説明を指定できます。 - パラメーターの目的、許可される値、制限、制限などの詳細を含むプレーン リテラル テキスト。 - ワークフロー内の以前の操作からの出力。 これらの出力を参照して選択するには、[ 説明 ] ボックス内を選択し、稲妻アイコンを選択して動的コンテンツ リストを開きます。 一覧から、目的の出力を選択します。 - 式の結果。 式を作成するには、[ 説明 ] ボックス内を選択し、関数アイコンを選択して式エディターを開きます。 使用可能な関数から選択して式を作成します。

   完了すると、[ エージェント パラメーター] の下に新しいエージェント パラメーターが表示されます。

4. デザイナーのツールで、アクションを選択してアクション情報ウィンドウを開きます。

5. [ パラメータ ]タブで、パラメータボックス内を選択してパラメータオプションを表示し、ロボットアイコンを選択します。

6. [エージェント パラメーター] ボックスの一覧から、前に定義したエージェント パラメーターを選択します。

   完成した [現在の天気の取得] ツールは、次の例のようになります。

   

7. ワークフローを保存します。

[電子メールの送信] ツールを作成する

多くのシナリオでは、通常、エージェントには複数のツールが必要です。 この例では、エージェントには、天気予報を電子メールで送信するツールが必要です。

このツールをビルドするには、次の手順に従います。

1. デザイナーのエージェントで、既存のツールの横にあるプラス記号 (+) を選択してアクションを追加します。

2. [ アクションの追加 ] ウィンドウで、次の 一般的な手順 に従って、新しいツールの別のアクションを選択します。

   この例では、電子メールの送信 (V2) という名前の Outlook.com アクションを使用します。

   前と同様に、アクションを選択すると、新しい ツール とアクションの両方がデザイナーのエージェント内に表示されます。 両方の情報ウィンドウが同時に開きます。

   

3. ツール情報ウィンドウで、目的を説明するようにツールの名前を変更します。 この例では、Send email を使用します。

4. [ 詳細 ] タブの [ 説明] に、ツールの説明を入力します。 この例では、 Send current weather by email.

   

5. ワークフローを保存します。

"電子メールの送信 (V2)" アクションのエージェント パラメーターを作成する

電子 メールの送信 (V2) アクションに設定するさまざまなエージェント パラメーターを除き、このセクションの手順は 、[現在の天気の取得] アクションのエージェント パラメーターの作成とほぼ同じです。

1. 前の一般的な手順に従って、[ 電子メールの送信 (V2)] アクションでパラメーター値のエージェント パラメーターを作成します。

   アクションには、 To、 Subject、 Body という名前の 3 つのエージェント パラメーターが必要です。 アクションの Swagger 定義については、「 メールの送信 (V2)」を参照してください。

   完了すると、アクションの例では、次に示すように、前に定義したエージェント パラメーターが使用されます。

   

   完成した 電子メール送信 ツールは、次の例のようになります。

   

2. ワークフローを保存します。

サブスクライバー リスト ツールを作成する

最後に、この例では、 Get サブスクライバー という名前のツールを作成して、使用するエージェント パラメーター値のサブスクライバー リストを提供します。 このツールでは、 Compose アクションを使用して、サブスクライバー名、メール アドレス、および場所を指定します。 または、BLOB ストレージまたはデータベースからこれらの入力をソースにすることもできます。 Azure Logic Apps には、データ ソースとして使用できる多くのオプションが用意されています。

この例に対して、次の手順に従います。

1. ツールの名前を Get subscribersに変更します。

2. サブスクライバーの 取得 ツールで、次の説明を使用します。

   Get the list of subscribers, including their name, location, and email address. To generate the weather report, use the location for each subscriber. To send the weather report, use the email address for each subscriber.

3. 新規作成アクションの名前をSubscriber listに変更します。 [入力] ボックスで、次の JSON 配列を使用しますが、サンプル サブスクライバー データをテストに使用するデータに置き換えます。 たとえば、メールアドレスを自分のものに置き換えると、異なる場所の天気情報を取得できます。

   [
       {
           "Name": "Fabrikam",
           "Email": "FabrikamGoods@outlook.com",
           "Location": "Boston"
       },
       {
           "Name": "Contoso",
           "Email": "ContosoGoods@outlook.com",
           "Location": "Jaipur"
       },
       {
           "Name": "Sophie Owen",
           "Email": "sophieowen@outlook.com",
           "Location": "Seattle"
       }
   ]
   

   完成した サブスクライバーの取得 ツールは、次の例のようになります。

   

4. ワークフローを保存し、ワークフローをテストして、すべてが期待どおりに動作することを確認します。

   場所ごとに天気が記載されたメールが届きます。

エージェントとツールのベスト プラクティス

次のセクションでは、より優れたエージェントとツールの構築に役立つ推奨事項、ベスト プラクティス、およびその他のガイダンスについて説明します。

Agents

次のガイダンスでは、エージェントのベスト プラクティスを示します。

"Compose" アクションを使用したエージェントとツールのプロトタイプ作成

実際のアクションとライブ接続を使用してエージェントとツールのプロトタイプを作成するのではなく、 Compose アクション を使用して実際のアクションを "モック" またはシミュレートします。 この方法には次のような利点があります。

• 作成 アクションでは副作用が発生しないため、これらのアクションはイデーション、設計、テストに役立ちます。

• エージェントの指示、プロンプト、ツール名、説明に加えて、エージェントのパラメーターと説明を下書きして調整できます。ライブ接続を設定して使用する必要はありません。

• エージェントとツールが Compose アクションでのみ動作することを確認すると、実際のアクションを入れ替える準備が整います。

• 実際のアクションに切り替えるときは、エージェント パラメーターを再ルーティングまたは再作成して、実際のアクションを操作する必要があります。時間がかかる場合があります。

チャット履歴コンテキストの長さを管理する

ワークフロー エージェントは、次の対話のために保持してモデルに渡すトークンまたはメッセージの数に関する現在の制限に基づいて、ツール呼び出しを含むチャット履歴またはコンテキストを保持します。 時間の経過と同時に、エージェントの履歴が拡大し、最終的にモデルの コンテキスト長 の制限または入力トークンの最大数を超えます。 モデルはコンテキストの長さが異なります。

たとえば、 gpt-4o では 128,000 個の入力トークンがサポートされています。各トークンの文字数は 3 から 4 文字です。 エージェント履歴がモデルのコンテキスト長に近づく場合は、古いメッセージまたは無関係なメッセージを削除して制限を超えないようにすることを検討してください。

エージェント履歴を減らす方法を次に示します。

• [作成] アクションを使用して、ツールの結果のサイズを小さくします。 詳細については、「 ツール - ベスト プラクティス」を参照してください。

• エージェントの指示とプロンプトを慎重に作成して、モデルの動作を制御します。

• 試験段階の機能: チャット履歴に保持してモデルに渡すトークンまたはメッセージの最大数を減らすことができるように、チャットの削減を試すことができます。

  ワークフロー エージェントには、 Azure OpenAI 組み込みのサービス プロバイダー コネクタとほぼ同じ高度なパラメーターがあります。ただし、 エージェント履歴の縮小の種類 の高度なパラメーターは、エージェントにのみ存在します。 このパラメーターは、トークンまたはメッセージの最大数に基づいて、エージェントが保持する履歴を制御します。

  この機能はアクティブな開発段階にあり、すべてのシナリオで動作しない場合があります。 [エージェント履歴の削減の種類] オプションを変更して、トークンまたはメッセージの制限を減らすことができます。 次に、必要な数値の制限を指定します。

  この機能を試すには、次の手順に従います。

  1. デザイナーで、エージェントのタイトル バーを選択して情報ウィンドウを開きます。

  2. [ パラメーター ] タブで、[ 高度なパラメーター ] セクションを見つけます。

  3. Agent History Reduction Type という名前のパラメーターが存在するかどうかを確認します。 そうでない場合は、[ 詳細パラメーター ] ボックスの一覧を開き、そのパラメーターを選択します。

  4. [エージェント履歴の削減の種類] ボックスの一覧から、次のいずれかのオプションを選択します。

     Option	Description
     トークン数の削減	[最大トークン数] という名前のパラメーターを表示します。 エージェント履歴に保持し、次の対話のためにモデルに渡すトークンの最大数を指定します。 既定値は、Azure OpenAI サービスで現在使用されているモデルによって異なります。 既定の制限は 128,000 です。
     メッセージ数の削減	Message Count Limit という名前のパラメーターを表示します。 エージェント履歴に保持し、次の対話のためにモデルに渡すメッセージの最大数を指定します。 既定の制限はありません。

Tools

次のガイダンスでは、ツールのベスト プラクティスを示します。

• この名前は、ツールにとって最も重要な値です。 名前が簡潔でわかりやすいものになっていることを確認します。

• ツールの説明では、ツールに役立つ便利なコンテキストが提供されます。

• ツール名と説明の両方に文字制限があります。

  一部の制限は、ワークフロー内のエージェントに変更を保存する場合ではなく、実行時に Azure OpenAI Service のモデルによって適用されます。

• 同じエージェント内のツールが多すぎると、エージェントの品質に悪影響を及ぼす可能性があります。

  適切な一般的なガイドラインでは、エージェントに含まれるツールは 10 個以下にすることをお勧めします。 ただし、このガイダンスは、Azure OpenAI サービスから使用するモデルによって異なります。

• ツールでは、アクションがすべての入力をモデルから取得する必要はありません。

  モデル以外のソースからのアクション入力と、モデルからの入力を細かく制御できます。 たとえば、ツールに電子メールを送信するアクションがあるとします。 プレーンでほとんど静的な電子メール本文を提供できますが、その電子メール本文の一部にはモデル生成の出力を使用します。

• モデルに渡す前に、ツールの結果をカスタマイズまたは変換します。

  作成アクションを使用して、モデルに渡す前にツールから結果を変更できます。 この方法には次のような利点があります。

  • モデルに渡される無関係な コンテキスト を減らすことで、応答の品質を向上させます。 大きな応答から必要なフィールドのみを送信します。

  • モデルに渡されるトークンの課金料金を減らし、モデルに渡されるトークンの最大数である コンテキスト長に対するモデルの制限を超えないようにします。 必要なフィールドのみを送信します。

  • ツール内の複数のアクションの結果を結合します。

  • ツールの結果をモックして、実際のアクションから予想される結果をシミュレートできます。 モック アクションは、データをソースで変更せず、Azure Logic Apps の外でのリソース使用に対する料金も発生しません。

エージェント パラメーター

次のガイダンスでは、エージェント パラメーターのベスト プラクティスを示します。

• 名前は、エージェント パラメーターの最も重要な値です。 名前が簡潔でわかりやすいものになっていることを確認します。

• エージェント パラメーターの説明は、ツールに役立つ便利なコンテキストを提供します。

問題の診断

このセクションでは、エージェント ワークフローをビルドまたは実行するときに発生する可能性のあるエラーや問題のトラブルシューティングに役立つガイダンスについて説明します。

ツールの実行データを確認する

ワークフロー実行履歴には、特定の実行中に何が起こったかを知るのに役立つ有用な情報が用意されています。 エージェント ワークフローの場合、特定のエージェント ループイテレーションのツール実行の入力と出力を見つけることができます。

1. ワークフロー メニューの [ ツール] で [ 実行履歴 ] を選択し、[ 実行履歴 ] ページを開きます。

2. [ 実行履歴 ] タブの [ 識別子 ] 列で、目的のワークフロー実行を選択します。

   監視ビューが開き、各ステップの状態が表示されます。

3. 検査するエージェントを選択します。 右側に、[ エージェント ログ ] ウィンドウが表示されます。

   このウィンドウには、操作中のツールの実行を含むエージェント ログが表示されます。

4. 特定の時点でツール実行データを取得するには、エージェント ログでそのポイントを見つけて、ツール実行参照を選択します。次に例を示します。

   

   このアクションにより、監視ビューの一致するツールに移動します。 エージェントは現在のイテレーション数を表示します。

5. 監視ビューで、確認する入力、出力、およびプロパティを含むエージェントまたはアクションを選択します。

   次の例は、以前に選択したツールの実行に対して選択したアクションを示しています。

   

   エージェントを選択した場合、モデルに渡され、モデルから返される次の情報を確認できます。たとえば、次のようになります。

   • モデルに渡される入力メッセージ。
   • モデルから返された出力メッセージ。
   • モデルがエージェントに呼び出しを求めたツール。
   • モデルにフィードバックされたツールの結果。
   • 各要求で使用されたトークンの数。

6. 別のエージェント ループイテレーションを確認するには、エージェントで左矢印または右矢印を選択します。

Application Insights のログ

ワークフローの Application Insights または高度なテレメトリを設定した場合は、他のアクションと同様に、エージェント イベントのログを確認できます。 詳細については、「 Azure Logic Apps の標準ワークフローの Application Insights で拡張テレメトリを有効にして表示する」を参照してください。

モデルの最大コンテキスト長を超えました

エージェントのログ履歴がモデルの コンテキスト長または入力トークンの最大数を超えている場合は、次の例のようなエラーが発生します。

このモデルの最大コンテキスト長は 4097 トークンです。 ただし、4927 トークン (メッセージでは 3927、完了時は 1000) を要求しました。 メッセージまたは完了の長さを短くしてください。

エージェントがログに保持し、次の対話のためにモデルに渡すトークンまたはメッセージの数の制限を減らしてみてください。 この例では、[ トークン数の削減 ] を選択し 、[最大トークン数 ] をエラーの指定された最大コンテキスト長 ( 4097) より下の数値に設定できます。

詳細については、「 チャット履歴のコンテキスト長の管理」を参照してください。

サンプル リソースをクリーンアップする

例用に作成したリソースが不要な場合は、引き続き課金されないようにリソースを削除してください。 これらの手順に従って、これらのリソースを含むリソース グループを削除することも、各リソースを個別に削除することもできます。

1. Azure 検索ボックスに「 リソース グループ」と入力し、[ リソース グループ] を選択します。

2. この例のリソースを含むリソース グループを見つけて選択します。

3. [ 概要 ] ページで、[ リソース グループの削除] を選択します。

4. 確認ウィンドウが表示されたら、リソース グループ名を入力し、[削除] を選択 します。

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