PL-200 学習メモ (13) : AI Builder

はじめに

この投稿は PL-200: Microsoft Power Platform 業務コンサルタントの学習をした内容のメモです。

投稿の一覧は以下のリンク先にあります。

前の投稿

AI Builder

ライセンス

AI Builder は月額課金制で、購入すると毎月クレジットが発行され、クレジット内でサービスを利用することができます。

AI Builder のライセンスはアドオンとして提供されるため、利用には別途 Power Apps などのライセンスも必要となります。

30 日間のトライアルも利用できます。トライアル期間終了後、一定の回数だけ期間を延長することができます。

無料試用版は Power Apps の画面上部のボタンから開始できます。

事前構築済みモデルとカスタムモデル

• 事前構築済みモデル
  • 自身でデータからモデルを学習させる必要のない、あらかじめ学習済みのモデル
  • Power Apps や Power Automate からすぐに利用できる
• カスタムモデル
  • 独自のデータを学習させ、カスタマイズすることができるモデル

キャンバスアプリからの利用

モデルによって、コントロールとして配置して利用するものと、数式から利用するものがあります。

コントロールとして配置して利用する

例：名刺リーダー

1. [挿入] - [AI Builder] - [名刺リーダー] をクリック
   
2. [アプリのプレビュー] から名刺リーダーの [名刺のスキャン] より名刺画像ファイルのアップロード
   
3. 名刺リーダーのプロパティから、読み取った項目を参照できます
   
4. テキストラベルで表示すると、正しく読み取れていることが確認できます
   

数式から利用する

例1: 言語検出

1. 左メニュー [データ] - [データソースの選択] - [AI モデル] より [言語検出] をクリック
   
2. 確認用のテキスト入力とテキストラベルのコントロールを配置します
   
3. テキストラベルに以下のような数式を入力します。

言語検出.Predict(【対象のテキスト】).Language

例：
言語検出.Predict(TextInput1.Text).Language

4. 入力したテキストの言語が検出されます

例2: 感情分析

1. 左メニュー [データ] - [データソースの選択] - [AI モデル] より [感情分析] をクリック
   
2. 確認用のテキスト入力とテキストラベルのコントロールを配置します
   
3. テキストラベルに以下のような数式を入力します。

感情分析.Predict(【対象のテキスト】).Document.TopSentiment.Name

例：
感情分析.Predict(TextInput1.Text).Document.TopSentiment.Name

1. 入力したテキストの感情分析結果が表示されます
   
   

以下の数式で感情分析結果の信頼度も表示することができます。
感情分析.Predict(【対象のテキスト】).Document.TopSentiment.Confidence

次の投稿