AI生成

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AIで構築する

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設定

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モデルの機能

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設定方法

1. ワークフローにAI生成アクションを追加します。
2. AIが従う指示となるプロンプトを記述します。+ をクリックすると、サポートチケットのテキスト、フォームの送信内容、商品説明などの動的な値を挿入できます。
3. （任意）デフォルト以外の特定のモデルを使用する場合は選択します。
4. （任意）Temperature を調整します。低い値（0～0.3）は一貫性と予測可能性を高め、高い値（0.7～1.0）は多様で創造的な出力を生成します。
5. （任意）構造化データが必要な場合は、出力タイプを JSON に切り替えます。返す形式がAIにわかるよう JSON スキーマを定義します。
6. （任意）AIに文書や画像を読ませる場合は、添付ファイルを追加します（画像対応モデルが必要です）。
7. アクションを保存します。AIの応答は、後続ステップで + の変数選択から利用できます。

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プロンプト作成のヒント

• 具体的に指示する。 「これを分類して」ではなく、「このサポートチケットを請求、技術、アカウント、その他のいずれかに分類してください」と記述します。
• プロンプトに例を含める。 期待する内容をAIに示します。
  次のサポートチケットを分類してください。カテゴリー名だけを返してください。
  
  カテゴリー：請求、技術、アカウント、その他
  
  例：
  - 「アカウントにログインできません」→ アカウント
  - 「請求書の金額が間違っています」→ 請求
  - 「APIが500エラーを返します」→ 技術
  
  チケット：{{Ticket Description}}
  
• 出力形式を定義する。 特定の形式が必要な場合は、「カテゴリー名だけを返し、それ以外は出力しないでください」または「category、confidence、reasonをキーとするJSONオブジェクトを返してください」のように指定します。
• 目的を絞る。 1つのプロンプトで複数の処理を求めるより、1つのタスクに絞る方が適切に動作します。

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JSON出力

この請求書メールから次の情報を抽出し、以下のキーを持つJSONとして返してください：
- vendor_name（文字列）
- invoice_number（文字列）
- amount（数値）
- due_date（YYYY-MM-DD形式の文字列）

メール本文：{{Email Body}}

{
  "vendor_name": "Acme Corp",
  "invoice_number": "INV-2024-001",
  "amount": 1250.00,
  "due_date": "2024-03-15"
}

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画像対応モデルと添付ファイル

• 画像： スクリーンショット、写真、図、グラフ。
• PDF： 請求書、契約書、レポート。
• Word／Excelファイル： 文書とスプレッドシート。

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クレジットシステム

• 使用するモデル。高性能なモデルほど、トークンあたりのクレジット消費量が増えます。
• 処理するトークン数。入力と出力の両方が含まれます。

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具体的なプロンプト例

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分類

この顧客フィードバックを、肯定的、否定的、中立のいずれかに分類してください。
分類結果だけを返してください。

フィードバック：{{Feedback Text}}

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データ抽出

次のテキストに記載されているメールアドレスをすべて抽出してください。
文字列のJSON配列として返してください。

テキスト：{{Message Body}}

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要約

次の会議メモを3つの箇条書きにまとめてください。
アクション項目と決定事項を重視してください。

メモ：{{Meeting Notes}}

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コンテンツ生成

{{Product Name}}について問い合わせた{{Customer Name}}宛てに、丁寧なフォローアップメールを作成してください。
150語以内とし、24時間以内に回答することを記載してください。

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翻訳

次のテキストを{{Source Language}}から{{Target Language}}へ翻訳してください。
元の書式を維持してください。

テキスト：{{Content}}

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使用例

• サポートチケットをトピック別に分類する。 受信チケットを自動分類し、適切なチームへ振り分けます。
• 請求書やメールから構造化データを抽出する。 金額、日付、名前、参照番号を個別のフィールドへ抽出します。
• 長いテキストフィールドを要約する。 会議メモ、説明、コメントを短い概要にまとめます。
• 個別のメール内容を生成する。 レコードデータに基づいてカスタムメール本文を作成します。
• 画像や文書を分析する。 画像対応モデルで、アップロードされた請求書、領収書、スクリーンショットを読み取ります。

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ヒント

• オートメーションを有効にする前に、テストパネルでプロンプトを調整します。実際のデータでテストし、出力形式と品質を確認してください。
• 特に分類で一貫した結果を得るには、Temperature を0または0に近い値に設定します。
• JSON出力モードでは、明確なスキーマを指定すると信頼性が高まります。想定するキーと型を必ず列挙してください。
• ループで多数のレコードを処理する場合は、トークン使用量とクレジット費用を抑えるため、プロンプトを簡潔にします。
• デフォルトモデルが要件を満たさない場合は、スペース → 設定 → AI設定から追加のAIプロバイダーを接続します。詳しくはカスタムAIモデルを参照してください。

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関連ページ

• ループ（一括） — 1回のオートメーション実行で、AIを使用して複数のレコードを処理します
• スクリプトを実行 — プロンプトベースの生成では対応できないカスタムロジックに使用します
• メールを送信
• レコードを更新