自動化で抽出 AI タスクを使用する

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自動化に抽出 AI タスクを追加することで、アップロードされた画像（写真など）、ファイル（PDF）、テキスト（Text または LongText の説明など）から AI を使用して情報を抽出できます。

AI を使用した情報抽出の例:

技術者に機器の写真を撮影してもらい、AI を使用してシリアル番号、モデル番号、メーターの値などを AppSheet テーブルに自動抽出する。
アップロードされた注文書（PDF）や配送ラベルの写真から PO 番号、会社名、追跡番号、住所などを抽出する。
インシデントレポートから場所、日付、名前などの重要な情報を抽出する。

以下のセクションでは、AI を使用して情報を抽出する方法について説明します。

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抽出 AI タスクを追加して構成する

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抽出 AI タスクの使用を開始するには:

抽出 AI タスクを追加して構成する

アップロードされた画像（写真など）、ファイル（PDF）、テキスト（説明）からデータを抽出するには、次の手順で抽出 AI タスクを追加して構成します。

bot にタスクを追加するの説明に沿って、bot に抽出 AI タスクを追加します。
次の表で説明されている設定を使用して、抽出 AI タスクを構成します。
アプリを保存します。

設定	説明
タスクのタイプ	[AI task] を選択します。
テーブル	イベント内で定義され、このタスクで使用されるテーブル。テーブルの詳細については、テーブル: 基礎をご覧ください。
AI task	AI タスクのタイプ。[Extract] を選択します。
Input column	AI タスクへの入力として使用されるテーブル内の列。抽出タスクの場合は、`Drawing`、`File`、`Image`、`LongText`、`Text`、`Thumbnail` のいずれかのタイプにする必要があります。
Output	次のいずれかを選択します。 [Save to table]: 抽出された情報をデータソースのテーブルに保存します。 [Return value]: 結果をデータソースに保存せずに AI の回答をガイドします。返された値は、後の手順で `[AI-step].[column]` の形式で使用します。次に、抽出する情報を定義する列を 1 つ以上選択します。指定できるのは最大 12 個です。プルダウンから列を選択します。[Add] をクリックして列を追加します。注: ブール値（Yes / No）、数値、日付、時間、テキストの型がサポートされています。これには、これらのサブタイプのいずれかを含む Enum 型が含まれます。現時点では、バーコードと QR コードのスキャンはサポートされていません。コンテンツを保存する際のベストプラクティスについては、複数の bot による行データの更新を管理するをご覧ください。
Additional instructions	使用をおすすめします。手順は次のとおりです。抽出する情報を詳しく説明してください。結果が不明な場合に設定する値を指定します。最良の結果を得るには、推奨される値が列の型と形式と一致していることを確認してください。最大 2,000 文字に対応します。例: If not sure of Make, Model, or Year, make best guess（メーカー、モデル、年式が不明な場合は、最善の推測を行う） If not sure of Color, set to "Other"（色が不明な場合は、「その他」に設定する） For Description, add 2 to 3 sentences（説明に 2～3 文を追加する）

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