自動化で AI を使用する際のベスト プラクティス

自動化で AI を使用する際の成果を向上させるには、次のベスト プラクティスを適用します。

• AI を活用する際のベスト プラクティス
• AI を使用してアプリを構築する際のベスト プラクティス
• AI タスクへの入力に関するベスト プラクティス

AI を活用する際のベスト プラクティス

以下は、AI を活用する際に使用する一般的なベスト プラクティスの一部です。

• 期待値を設定し、影響を測定する
• 自動化で AI を使用すべきかどうか検討する
• 人間が結果を確認し、予期しない動作に対処する

期待値を設定し、影響を測定する

自動化で AI を使用する場合は、期待値を設定し、AI の影響を測定することが重要です。これは、AI が常に正しい結果を返すとは限らないためです。エラーが散見されたとしても、AI が全体として期待どおりに機能し、それが有益であることを周囲に説明できるようにする必要があります。

まず、次のことを検討してください。

• 自動化で AI を使用して達成したいことは何か
• 期待される結果はどのようなものか
• AI の影響をどのように測定するか。例: コストや時間の節約、生産性の向上などを追跡する。  
• AI が適切に機能した場合の影響
• AI が適切に機能しなかった場合の影響
• AI が適切な処理を行う頻度はどのくらいかAI が適切な処理を行わない頻度はどのくらいか

自動化で AI を使用すべきかどうか検討する

アプリ作成者は、事前定義された AI 機能をタスクとして自動化に組み込むことができます。これらの AI タスクは、Google の Gemini モデルを使用しています。AI タスクはトレーニングの必要はありませんが、一方で使用されるデータに合わせてカスタマイズされていないことも意味しています。

AI タスクが適しているかどうかを判断するには、まず少数のデータで試してから、さらに多くのデータで試すことをおすすめします。

一般的なガイドラインとして、次の点を考慮してください。

• 専門性の高い知識が必要ない場合は、AI タスクが役立つ可能性があります。
• 正しいレスポンスを適切に得るために必要な知識が、オンラインでは簡単に見つけられないものである場合、AI タスクから良好な結果が得られない可能性があります。たとえば、タスクが業界固有の知識を必要とする場合、結果の質に影響が及ぶことがあります。

人間が結果を確認し、予期しない動作に対処する

次のように、AI と人間の専門知識を連携させて使用するように自動化を設定すると、結果の精度を確保できます。

1. AI 生成の結果を、人間がアプリですぐに確認できるようにします。
2. AI タスクの予期しない動作に対応するための手順を、自動化フローに追加します。

たとえば、未定義の値を取得するために「Other」という名前の Enum 値を定義している場合は、値が設定されたときに自分に通知を送信する手順を追加することで、Enum 列を更新して欠落している値を含めるようにすることができます。

AI を使用してアプリを構築する際のベスト プラクティス

AI を使用してアプリを構築する際のベスト プラクティスは以下のとおりです。

• 詳細情報を追加する
• 列の説明を追加する

詳細情報を追加する

各 AI タスクには [Additional details] フィールドがあります。AppSheet では、このフィールドを使用して、タスクと期待される結果について詳細情報を入力することをおすすめしています。

以下に、各 AI タスクタイプに固有のガイドラインを示します。

AI タスク	推奨される追加情報	例
分類	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。 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 型の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。	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
抽出	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。	メーカー、モデル、年式が不明な場合は、最良の推測を行う 色が不明な場合は、「その他」に設定する
行の抽出	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。	PDF ファイルから、領収書の項目のうち 50 ドルを超えるものを抽出してください
要約	要約に含めたい情報を詳しく記述します。	お客様のフィードバックを要約し、改善の余地がある主な領域を強調表示します。

列の説明を追加する

AI タスクの出力の保存または一時保存に使用する列については、列の説明を追加して、Gemini がデータ評価で使用できる詳細情報を提供することをおすすめします。列のプロパティを設定するをご覧ください。

列の説明には、自動化の AI タスクでの使用を目的とした式は使用しないでください。列の説明では式は評価されず、結果の質に影響を及ぼす可能性があります。  

AI タスクへの入力に関するベスト プラクティス

AI タスクへの入力には、次のベスト プラクティスを使用します。

• 高品質の画像を使用する
• PDF ドキュメントを最適化する

このベスト プラクティスのガイダンスをアプリのユーザーと共有することをおすすめします。

高品質の画像を使用する

以下は、AI を活用した自動化で画像を使用する際のガイドラインです。

• より良い結果を得るために、高解像度の画像を使用し、ぼやけた画像は避けてください。
  画像のアップロード サイズを「High」に設定するよう検討します。詳細は画像サイズを制御するをご覧ください。
• 画像内のテキストのサイズが画像全体に対して小さい場合は、結果の質に影響を及ぼす可能性があります。
• 可能であれば、次のように画像を修正します。
  • 画像の回転や切り抜きを行い、関連する対象物のみを含めるようにします。
  • 画像をマークアップして、関連する対象物を強調します。
• 業界固有の知識が必要となる画像は、結果の質に影響を及ぼす可能性があります。

画像の制限事項と報告されている問題もご覧ください。

PDF ドキュメントを最適化する

以下は、AI を活用した自動化で PDF ドキュメントを使用する際のガイドラインです。

• PDF ドキュメントが長い場合は複数のファイルに分割することを検討します。
• テキストについては、スキャンした画像ではなく、テキストとしてレンダリングされたものを含む PDF を使用します。
• PDF ドキュメントに低解像度の画像や小さい画像を含めないようにします。

PDF ドキュメントの制限事項と報告されている問題もご覧ください。