本記事の目的
AI Builder で提供される複数の AI モデルには、モデルごとに消費されるクレジットが異なります。
本記事では、Microsoft が提供する AI Builder のクレジット計算ツールで確認した情報をもとにモデルごとのクレジットの使用量を調査した結果をまとめています。
免責事項
この記事は、2023 年 7 月時点の AI Builder のクレジットの概算を計算するツールで確認された情報をもとに作成しています。
あくまで概算であり、計算方式や実際に使用されるクレジットと異なる可能性があります。
本記事の内容はあくまで現時点における目安として参照いただき、正確な内容を確認したい場合は、マイクロソフトに確認をお願いします。
クレジットの考え方
クレジットは、使用する AI モデルごとに異なります。
例えば、AI Builder のクレジット計算ツールにおいて、文書を解析するエンティティ抽出モデルでは、40,000 件で 1 ユニット (100 万クレジット) を必要とする旨の記載があります。
[エンティティ抽出の使用例]
※ https://powerautomate.microsoft.com/ja-jp/ai-builder-calculator/ から画像抜粋
PDFや画像の領収書から文字を抽出する領収書処理モデルでは、2,000 件で 1 ユニット (100 万クレジット) が必要とするといった記載があります。
[領収書処理の使用例]
※ https://powerautomate.microsoft.com/ja-jp/ai-builder-calculator/ から画像抜粋
上記の通り機能ごと消費されるクレジットが異なります。以下の項目では、このモデルごとのクレジット使用量を一覧にしてまとめます。
AI モデルごとのクレジット使用量
計算ツールを用いて確認した AI モデルごとのクレジットは以下のとおりとなります。(2023 年 7 月現在)
| AI モデル名 | 1 ユニットで処理できる量 | 単位 | 単位あたりのサービスクレジット |
|---|---|---|---|
| 名刺リーダー | 31,250 | 枚 | 32 |
| カテゴリ分類 | 50,000 | テキスト文字列 | 20 |
| エンティティ抽出 | 50,000 | テキスト文字列 | 20 |
| ドキュメント処理 | 10,000 | 枚 | 100 |
| ID ドキュメント リーダー | 31,250 | 件 | 32 |
| 画像の分類 | 250,000 | 件 | 4 |
| 請求書処理 | 31,250 | 枚 | 32 |
| 重要なフレーズを抽出 | 500,000 | テキスト文字列 | 2 |
| 言語を検出 | 500,000 | テキスト文字列 | 2 |
| オブジェクト検出 | *1 | ||
| 予測 | *2 | ||
| 領収書処理 | 31,250 | 件 | 32 |
| センチメント分析 | 500,000 | テキスト文字列 | 2 |
| テキスト認識 | 333,333 | 枚 | 3 |
| テキストの翻訳 | 50,000 | テキスト文字列 | 20 |
*1 モデル数とトレーニングする画像数、処理する画像数に応じて決定する
*2 モデル数と予想される結果数、予測の更新頻度に応じて決定する
おわり
AI Builder には、新たなモデルの追加や日本語への対応など多くのアップデートが行われています。
容易にノーコードで AI 機能を利用することできる大変魅力的なツールですので、今後のアップデートも楽しみです。