クイックスタート: AI を使用して情報を分類する

クイックスタート: AI を使用して画像から情報を抽出するでは、AI を使用して車両の写真から情報を抽出し、自動車販売店の在庫を更新する自動化を構築しました。

このクイックスタートでは、AI を使用した車両在庫更新の自動化を拡張し、ボディスタイル別に分類を行えるようにします。このクイックスタートでは、自動化のステップをテストする方法についても説明します。

ボディスタイル別に車両を分類するように自動化を更新する手順は次のとおりです。

前提条件のクイックスタートを完了する
AppSheet データベースを更新する
アプリでテーブルを再生成する
AI を使用してボディスタイルを分類する自動化ステップを追加する
自動化のステップをテストする

ステップ 1: 前提条件のクイックスタートを完了する

前提条件として、クイックスタート: AI を使用して画像から情報を抽出するを完了しておく必要があります。

ステップ 2: AppSheet データベースを更新する

クイックスタート: AI を使用して画像から情報を抽出するで作成した Car inventory AppSheet データベースを更新します。

AppSheet データベースを更新する手順は次のとおりです。

データベースエディタで Car inventory AppSheet データベースを開くか、そのタブに移動します。
次のように、AppSheet のデータベースエディタで新しいボディスタイル列を追加します。
1. 列ヘッダーの [+ Add column] をクリックします。
2. [Name] フィールドを「Body style」に変更します。
3. [Type] フィールドを [Enum] に設定します。
4. [Item type] フィールドを [Dropdown] に設定します。
5. 最初のオプションフィールドをクリックし、「Sedan」と入力します。
6. [Add option] をクリックし、「Coupe」と入力して、色を白に設定します。
7. ステップ f を繰り返して、「Hatchback」、「SUV」、「Pickup」、「Minivan」、「Other
  」の各オプションを追加します。注: 「Other」は、オプションのリストにないボディスタイルに対応するために使用します。
8. [Save] をクリックします。

次に、Car inventory アプリでアプリのスキーマを再生成します。

ステップ 3: アプリでテーブルを再生成する

クイックスタート: AI を使用して画像から情報を抽出するで作成した、Car inventory アプリの Car inventory テーブルを再作成します。

アプリ内のテーブルを再生成するには、次の操作を行います。

アプリエディタで Car inventory アプリを開くか、そのタブに移動します。
アプリエディタの左側のナビゲーションで、をクリックして [Data] ペインを表示します（まだ表示されていない場合）。

アプリのスキーマがデータソースと同期されていないことを示す警告メッセージが表示されます。
Regenerate schema アイコンをクリックします。
[Regenerate] をクリックして操作を確認します。

AppSheet データベースに加えられた変更と同期するために Car inventory テーブルが再生成され、警告メッセージが表示されなくなります。

ステップ 4: AI を使用してボディスタイルを分類する自動化ステップを追加する

分類 AI タスクを使用してタイプ別に車両を分類するステップを自動化に追加する手順は次のとおりです。

アプリエディタで Automation に移動し、[Update car inventory] bot を選択します。
中央ペインの bot フローで、[+ Add a step] をクリックします。
[Step name] に「Categorize by body style」と入力し、[Create a new step] をクリックします。
右側のペインで、タスクの構成設定を次のように編集します。
1. タスクタイプを [AI task] に設定します。
2. [AI task] プルダウンで [Categorize] を選択します。この AI タスクタイプは、情報を分類します。
3. [Input columns] で、次の操作を行います。
  1. 最初の列が追加され、[Make] に設定されていることに注目してください。
    この列の選択はそのままにします。
  2. [Add] をクリックし、プルダウンで [Model] を選択します（まだ選択されていない場合）。
  3. [Add] をクリックし、プルダウンで [Year] を選択します（まだ選択されていない場合）。
    注: 他の列は選択しないでください。
    
    [Input columns] セクションは次のようになります。
4. [Output] で以下を実行します。
  1. 抽出された情報を AppSheet データベースに保存するために、[Save to table] をオンにします（まだオンになっていない場合）。
  2. クリックしてプルダウンを開き、[Body style] を選択します。
    ボディスタイルは、車両の分類に使用するボディスタイルを定義する Enum 列です。
5. [Additional instructions] フィールドに、「If not sure of body style, set to "Other"（ボディスタイルが不明な場合は「その他」に設定する）」と入力します。
  
  [Settings] ペインは次のようになります。
[Save] をクリックしてアプリを保存します。

ステップ 5: 自動化のステップをテストする

データソースの行を更新せずに、自動化のステップをテストできます。

自動化のステップをテストする手順は次のとおりです。

右側のペインの上部にあるをクリックします。

[Test step] ペインが表示されます。
注: データを更新するよう求められたら、[Refresh] をクリックします。

アプリデータの最初（かつ唯一）の行がテスト入力として選択されます。
注: アプリデータの行が複数ある場合は、[Select row] をクリックして、別の行をテストするよう選択できます。
右側のペインの下部にある [Run test] をクリックして、現在のデータ行をテストします。