すぐに使えるAIモデル
お知らせ：当社は、お客様により充実したサポート情報を迅速に提供するため、本ページのコンテンツは機械翻訳を用いて日本語に翻訳しています。正確かつ最新のサポート情報をご覧いただくには、本内容の英語版を参照してください。
AI モデルはメジャーアップデートにより刷新され、名称がAI Modelerに変更されました。これにより、アプリ全体で使用できるモデルを作成・トレーニング・公開できるようになりました。このアップデート以前にモデルを作成している場合は、こちらをクリックして詳細をご確認ください。
すぐに利用できるAI モデルを使用すると、機械学習のスキルがなくても、Zoho Creator アプリケーションで人工知能を活用できます。法人でよく利用される AI モデルの多くは、すでに構築され、データが投入され、トレーニング済みで、アプリケーションにすぐにデプロイできる状態になっています。どの AI モデルでも、精度を維持しドリフトを防ぐには継続的な再学習が重要です。この部分も Zoho 側で処理されるため、ユーザー側で再トレーニングを行う必要はありません。
現在、すぐに利用できる AI モデルが4種類用意されており、非構造化データを機械可読な構造化データに変換するのに役立ちます。
- Keyword Extraction - 指定したテキストから主要なエンティティを抽出します
- Sentiment Analysis - 指定したテキストを解析し、その文面のトーン（ポジティブ／ネガティブ／ニュートラル）を判定します
- OCR (Pre-Built) - デジタル画像や PDF 内のテキストを認識します
- Object Detection (Pre-Built) - 基本的なオブジェクトを検出します
- モデルの出力結果は、他の AI と同様、常に正確であるとは限りません。Zoho では精度向上のため、継続的にモデルの改善を行っています。
- モデルの出力結果は動的です。同じ入力であっても、学習状況に応じて異なる結果が返される場合があります。これは、時間ごとにモデル固有の最適化を行っており、モデルが目的により適合するよう継続的に学習していることを意味します。
すぐに利用できる AI モデルに加えて、Creator ではニーズに合わせたカスタム AI モデルを作成することもできます。詳細はこちら
すぐに利用できる AI モデルのデプロイ
Keyword Extraction
キーワード抽出モデルは、非構造化データである入力から、単語やフレーズなどの主要な要素を抽出します。理想的には、明細書内のすべての名詞がキーワードとして扱われます。
法人での利用例:レビューから抽出したキーワードをもとに、値下げを要望している顧客がどれくらいいるかをすばやく把握できます。
メモ:
- キーワード抽出 AI モデルは、テキストデータ型でのみ動作します。
- このモデルが抽出できるデータ量は最大 64KB です。
- 現在サポートされている言語は日本語のみです。
アプリケーションでキーワード抽出モデルを使用するには:
- Microservicesタブに移動し、ページ右上の+ 新規作成ボタンをクリックします。
- AI Models カードにカーソルを合わせ、作成をクリックします。
- Deploy - Ready to Use Modelsのセクションで、Keyword Extractionを選択します。
- キーワード抽出モデルをデプロイするアプリケーションとフォームを選択します。選択したアプリケーションの編集モードにリダイレクトされます。
- 表示されるポップアップで、必要なデータソース項目を選択します。この項目には、キーワード抽出を実行する対象のテキストが格納されます。
- ［フィールドを追加］ボタンをクリックします。 キーワード抽出フィールドが選択したアプリケーションに追加されます。ユーザーが選択したデータソースフィールドにテキストを入力すると、そのテキストから抽出された値が自動入力されます。
メモ:
- キーワード抽出フィールドはデフォルトで無効になっており、その値を変更することはできません。
- Delugeを使用すると、キーワード抽出フィールドの値を取得することはできますが、更新することはできません。
- ユーザー入力時アクションワークフローは、このフィールドには設定できません。代わりに、同じワークフローを選択したデータソースフィールドに対して設定できます。
感情分析
感情分析モデルは、入力されたテキストの態度（感情）を理解するためのモデルです。
ビジネスでの利用例: 顧客フィードバックで「This session is great」と記載されている場合、このモデルはそのフィードバックの感情を「Positive（肯定的）」と予測します。
ただし前述のとおり、機械学習モデルは継続的に学習しているため、結果が常に正確とは限りません。例えば、「session was good」という入力は「Neutral（中立）」と予測され、「session was great」という入力は「Positive（肯定的）」と予測されます。このことから、モデルは感情を判定する際に、より強い感情を表す単語を必要としていると考えられます。一方で、「the sessions were good」という入力は「Positive（肯定的）」と予測されます。これは、1 回ではなく複数のセッションが良かったため、全体としてポジティブなメッセージであると判断している可能性があります。このように、多くの要因がモデルの結果に影響し、その解釈は利用者の判断に委ねられます。
メモ :
- 感情分析 AI モデルは、テキストデータ型の入力に対してのみ動作します。
- このモデルで検出できる態度は、negative（否定的）、positive（肯定的）、neutral（中立）のいずれかです。
- 現在サポートされている言語は日本語のみです。
アプリケーションで感情分析モデルを使用するには:
- ［Microservices］タブに移動し、ページ右上の［+ 新規作成］ボタンをクリックします。
- AI Models カードにカーソルを合わせ、［作成］をクリックします。
- Deploy - Ready to Use Models セクションで、Sentiment Analysis を選択します。
- 感情分析モデルをデプロイするアプリケーションとそのフォームを選択します。選択したアプリケーションの編集モードにリダイレクトされます。
- 表示されるポップアップで、必須のデータソースフィールドを選択します。このフィールドには、感情分析の対象となる入力テキストが格納されます。
メモ:
- 感情分析モデルを適用できるテキスト型フィールドは、1 行テキストフィールドと、複数行テキストフィールドです。データソースフィールドとして選択できるのは、フォーム内に存在する 1 行テキストフィールドと複数行テキストフィールドのみです。
- フォーム内に対応するフィールドタイプが存在しない場合は、感情分析モデルをデプロイする前に、それらのフィールドを作成する必要があります。
- データソースフィールドとして選択できるのは、モデルをデプロイする親フォーム内に存在するフィールドのみです。サブフォームは親フォームとは独立して動作します。そのため、サブフォームフィールドをデータソースフィールドとして使用できるのは、モデルをサブフォーム内に配置した場合のみです。
メモ:
- 感情分析フィールドはデフォルトで無効になっており、その値を変更することはできません。
- Deluge を使用すると、感情分析フィールドの値を取得することはできますが、更新することはできません。
- ユーザー入力時アクションワークフローは、このフィールドには設定できません。代わりに、同じワークフローを選択したデータソースフィールドに対して設定できます。
物体検出
物体検出モデルは、入力画像内のオブジェクトを検出し、あらかじめ定義されたカテゴリに分類して、検出されたすべてのオブジェクトの一覧を返します。
ビジネスでの利用例: 在庫管理アプリケーションで、リンゴの画像をアップロードすると、在庫内の商品数を自動的に特定してカウントできます。
すぐに利用できる AI モデルは、そのままアプリケーションにデプロイできます。このモデルは特定の詳細なデータセットで事前学習されています。カスタム物体検出モデルを使用して、ニーズに合わせて物体検出モデルをカスタマイズすることもできます。
メモ:
- 物体検出 AI モデルは、file データ型でのみ動作します。
- 対応しているファイル形式は .JPEG、.PNG、.BMP、.TIF です。
- 対応しているカテゴリは次のとおりです: person, bicycle, 乗用車, オートバイ, airplane, bus, train, truck, boat, トラフィック ライト, fire hydrant, 停止する sign, parking メートル, bench, bird, cat, dog, horse, sheep, cow, elephant, bear, zebra, giraffe, backpack, umbrella, handbag, tie, suitcase, frisbee, skis, snowboard, sports ball, kite, baseball bat, baseball glove, skateboard, surfboard, tennis racket, bottle, wine glass, cup, fork, knife, spoon, bowl, banana, apple, sandwich, orange, broccoli, carrot, hot dog, pizza, donut, cake, chair, couch, potted plant, bed, dining table, toilet, TV, laptop, mouse, remote, keyboard, cell 電話番号, microwave, oven, toaster, sink, refrigerator, book, clock, vase, scissors, teddy bear, hair drier, toothbrush, bee, butterfly, camera, glasses, guitar, lavender, penguin, strawberry, suit, sunflower。
アプリケーションで物体検出モデルを使用するには:
1. ［Microservices］タブに移動し、ページ右上の［+作成 新規］ボタンをクリックします。
2. ［AI Models］カードにカーソルを合わせ、［作成］をクリックします。
3. Deploy - Ready to 使用する Models セクションで、Object Detection (Pre-Built) を選択します。
4. モデルをデプロイするアプリケーションとフォームを選択します。選択したアプリケーションの編集モードにリダイレクトされます。
5. 表示されるポップアップで、必要なデータ元項目を選択します。この項目には、物体検出を適用する入力画像が保存されます。
メモ:
現在、データ元項目としてサポートされているのは画像項目のみです。そのため、フォーム内で利用可能な画像タイプの項目だけが、データ元項目として一覧表示されます。
フォームに画像項目がない場合は、物体検出モデルをデプロイする前に、先に画像項目を作成する必要があります。
データ元項目として選択できるのは、モデルを配置する親フォーム内に存在する項目のみです。サブフォームは親フォームとは独立して動作するため、サブフォーム内にモデルを配置した場合にのみ、そのサブフォームの項目をデータ元項目として使用できます。
6. ［次］ボタンをクリックし、続けて［追加する 項目］をクリックします。object detection 項目が選択したアプリケーションに追加されます。ユーザーが選択したデータ元項目に画像をアップロードすると、その項目に検出されたオブジェクトのラベルが自動入力されます。
メモ:
- この項目は初期設定で無効になっており、その値を変更することはできません。
- Deluge を使用すると、物体検出項目から値を取得することはできますが、更新することはできません。
- オン ユーザー input 操作 ワークフローは、この項目には設定できません。代わりに、選択したデータ元項目に対して同じワークフローを設定できます。
- アップロードされた入力画像に、あらかじめ定義されたセットに含まれないオブジェクトが含まれている場合、モデルはサポートされているカテゴリの中から最も近い値を返す場合があります。
- オブジェクトは個別に検出されます。そのため、同じオブジェクトが 1 枚の画像内で複数回検出された場合、モデルは複数形ではなく、検出された値を出力リスト内に複数回返します。たとえば、画像に犬が 2 匹含まれている場合、モデルの結果は「dog, dog」となります。
光学式文字認識（OCR）
OCR モデルは、画像や PDF 内の文字を認識し、画像処理およびテキスト処理を用いてデジタルデータに変換します。
ビジネスでの利用例: 名刺をアップロードすると、OCR のヘルプにより、住所、電話番号、その他の情報をすばやく自動的に取得できます。
すぐに利用できる AI モデルは、そのままアプリケーションにデプロイできます。このモデルは、入力された学習データから検出されたすべてのテキストを抽出します。カスタム OCR モデルを使用して、画像や PDF の一部のみを抽出することもできます。
メモ:
- OCR AI モデルは、file データ型でのみ動作します。
- このモデルは最大 64KB までのテキストを読み取ることができます。
- 入力画像に対して対応しているファイル形式は .JPEG、.PNG、.BMP、.TIF です。
- モデルによるテキスト抽出を行うには、レイアウトが類似した 5 MB 以下の PDF を少なくとも 5 件アップロードする必要があります。
- このモデルは手書き文字も検出できますが、精度が完全ではない場合があります。印刷された形式のテキストが含まれる画像や PDF をアップロードすることを推奨します。
- 現在サポートされている言語は 日本語 のみです。
アプリケーションで OCR モデルを使用するには:
1. ［Microservices］タブに移動し、ページ右上の［+ 新規作成］ボタンをクリックします。
2. ［AI Models］カードにカーソルを合わせ、［作成］をクリックします。
3. Deploy - Ready to Use Models セクションで、OCR（事前構築）を選択します。
4. OCR を配置するアプリケーションとそのフォームを選択し、［モデルを使用］をクリックします。選択したアプリケーションの編集モードにリダイレクトされます。
5. 表示されるポップアップで、必要なデータソース項目を選択します。これは、OCR を適用する入力画像または PDF を保持する項目です。
メモ:
- 現在、データソース項目としてサポートされているのは、画像およびファイルアップロード項目です。そのため、フォーム内で利用可能な画像項目とファイルアップロード型項目のみが、データソース項目の選択肢として表示されます。
- フォーム内に利用可能な画像項目またはファイルアップロード項目がない場合は、オブジェクト検出モデルを配置する前に、それらの項目を作成する必要があります。
- モデルを配置できるのは、モデルを配置する親フォーム内に存在する項目のみであり、それらだけがデータソース項目として選択できます。サブフォームは親フォームとは独立して動作します。つまり、サブフォーム項目は、モデルがサブフォーム内に配置されている場合にのみ、データソース項目として使用できます。
6. ［次へ］ ボタンをクリックし、 ［項目を追加］をクリックします。OCR 項目が選択したアプリケーションに追加され、ユーザーが選択したデータソース項目に画像または PDF をアップロードすると、その抽出テキストが自動的にこの項目に入力されます。
メモ:
- この項目はデフォルトで無効になっており、その値を変更することはできません。
- Deluge を使用すると、OCR 項目から値を取得することはできますが、更新することはできません。
- ユーザー入力時のアクションワークフローは、この項目には設定できません。代わりに、選択したデータソース項目に対して同じワークフローを設定できます。
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