自動化で分類 AI タスクを使用する

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自動化に分類 AI タスクを追加することで、事前定義済みのカテゴリセットに基づく情報の分類を、AI を使用して実行できます。

AI を使用した情報分類の例:

• 従業員の支出申請の内容を分析し、種類（旅費、食事代、ソフトウェア費、トレーニング費）別に自動で分類する。
• 受信した施設メンテナンスのリクエストを読み取り、緊急度（高、中、低）または設備の種類（HVAC、配管、電気）に応じて分類する。
• お客様のアンケート回答やフィードバック フォームの送信を「バグレポート」「機能リクエスト」「肯定的なフィードバック」「請求に関する問い合わせ」などの種類別に分類する。

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

• 開始する
• 分類 AI タスクを追加して構成する

関連項目:

• 自動化で AI を使用する際のベスト プラクティス
• 自動化における AI に関する制限事項

開始する

分類 AI タスクの使用を開始するには、クイックスタートの手順に沿って操作するか、アプリ テンプレートを確認してください。

分類 AI タスクを追加して構成する

事前定義された一連のカテゴリに基づいて情報を分類するには、次の手順に沿って分類 AI タスクを追加し、構成します。

1. bot にタスクを追加するの説明に沿って、bot に分類 AI タスクを追加します。
2. 次の表に記載されている設定を使用して、分類 AI タスクを構成します。
3. 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。[Categorize] を選択します。
Input columns	AI タスクへの入力として使用する列を 1 つ以上（最大 10 個）追加します。[Add] をクリックし、プルダウンから列を選択します。 基本的な列のデータ型と仮想列がサポートされています。 次のデータ型はサポートされていません。 コンテンツ型: Drawing、File、Image、Signature、Thumbnail、Video 色  表示型 その他の型: URL、App 注: List 列は、現時点ではサポートされていません。
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。 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。 次に、使用可能なカテゴリ値を定義する列を選択します。Enum 列または Ref 列にする必要があります。 注: Ref 列を選択した場合、既存の値でのみ機能し、少なくとも 1 行が必要です。参照先のテーブルに新しいエントリは作成されません。 たとえば、次のような名前の列が考えられます。費用はどれくらいか？これは Enum 列で、次のような値を持ちます。安価、中程度、高価、その他
Additional instructions	使用をおすすめします。手順は次のとおりです。 各カテゴリ値の要件について詳しく説明します。 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 1,000 文字に対応します。 例: 安価: 10 ドル未満 中程度: 10～50 ドル 高価: 50 ドル超 その他: 価値が不明 注: Enum 列のプロパティ構成時に他の値を許可するように設定していない場合、出力設定で選択した Enum 列または Ref 列で定義されていない値を指定すると、予期しない動作が発生する可能性があります。