AI Builderの「カスタムモデル」で日本語対応の「名刺リーダー」を作る

こんにちわ、 [のりじ](https://twitter.com/nori790822) です。
AI Builderの「カスタムモデル」で独自のモデルを作成する方法を紹介します。

# 1. AI Builderとは

AI Builderは、Power Platformで利用できるAIサービスです。
利用者は適切なモデルタイプを選択することで、でアプリやワークフローにAI機能を追加することができます。
  利用時にはデータや機械学習などの専門知識は不要な上、コードを一切記述することなく利用できるという利点があります。

- [AI Builderの概要](https://docs.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/overview)

AI Buildeは「事前構築済みモデル」があり「名刺リーダー」もありますが、現時点では日本語に対応していません…。（2021年12月現在）

- [名刺の事前構築済みモデル](https://docs.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/prebuilt-business-card#supported-language-format-and-size)

なので、今回は「フォーム処理（カスタムモデル）」を利用して、日本語対応の「名刺リーダー」を作成してみます。

# 2. AI Builderで日本語対応の「名刺リーダー」を作る

![ai01.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/36756b51-8962-e0e5-ce0e-97ccfae6533b.jpeg)

[Power Automateポータル](https://powerautomate.microsoft.com/ja-jp/)にアクセスし、左メニューの「AI Builder」から「ビルド」をクリック。
画面が開いたら、赤枠部分の「フォームからカスタムデータを抽出するフォーム処理モデルを作成する」をクリック。

![ai02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/72559e52-8bc6-d361-0294-14934ff0b56c.jpeg)

「カスタムモデルを使用する」ボタンをクリック。

![ai03.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/1907f601-b097-211a-dec5-117b625b6a7d.jpeg)

「作業の開始」ボタンをクリック。

![ai04.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/66be6970-bb4e-5e5b-46dd-c7bde4d7e222.jpeg)

「＋追加」の下矢印をクリックして表示される項目から「フィールド」をクリック。

![ai05.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/1d974413-8bd7-7c42-9396-d4b514d892e9.jpeg)

AIモデルで抽出するフィールドの名前を作成していきます。
今回は以下の形にしました。

- 会社名：CompanyName
- 部署：Department
- 役職：Position
- 名前：Name
- 住所：Address
- 電話番号：Tel
- Email：Email

![ai06.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/1cd7b244-c2ed-4a3a-5465-b8cb21f0632b.jpeg)

図のように入力が完了したら「次へ」をクリック。

![ai07.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/f84a0323-a40e-677e-d1ba-5ce428f818cc.jpeg)

赤枠内のところに名前を入力。（今回はNameCard）
＋のところをクリックします。

![ai08.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/bf13d775-5582-95e4-c5a4-d7be28843e0b.jpeg)

「ドキュメントの追加」をクリック。

![ai09.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/6ab80260-5b0c-82ff-5369-50660cf2af6f.jpeg)

データソースの選択をします。今回はPCから画像をアップロードするので「ローカルストレージからアップロード」をクリック。  
この一覧に表示されている場所にある画像を利用することもできます。

![ai010.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/6b19c5e5-eade-24f5-f520-6c4c9382bd59.jpeg)

レイアウトが同じ画像を最低5枚用意します。
今回は、横向きのレイアウトの名刺画像を用意しました。

![ai011.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/54dcd079-91a5-0540-56a5-7468e09cd424.jpeg)

アップロードが完了すると図のような表示に変わるので「次へ」をクリック。

![ai012.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/97729b07-f9f1-4f35-1a28-d5466c3ae745.jpeg)

画像登録した名刺が表示される画面に遷移します。
図のように、画像の中で項目が該当する要素を選択してタグ付けしていきます。

## 2-1. ドキュメントの中に項目が含まれなかった場合

![ai013.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/5994779f-c121-312f-584d-3d1fa40d9cd1.jpeg)

私の名刺であれば「部署（Department）」がありません。
その場合は、図のように「・・・」をクリックすると表示される「ドキュメントで使用不可」をクリックすることで対応できます。

![ai014.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/03b5e664-2cbd-6b12-0217-d9230fffd116.jpeg)

アップロードした画像全てのタグ付けが完了したら「トレーニングする」ボタンをクリックします。（この処理には多少時間がかかります）

![ai015.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103396/638df19a-a4b0-ca4d-5521-1f73101d44be.jpeg)

トレーニング完了後、最後に「公開」ボタンをクリック。
これで作成したモデルを利用できるようになりました。

# 3. 結果の精度があまり高くないと思う場合

実際に自作したモデルの結果があまりよくないな？と思う場合は、結果がよくなかった画像をアップロードしてタグ付け→トレーニングを行うことで精度があがります。  

たった5枚の画像を用意するだけで、ノーコードでモデルの作成ができるのはとても便利だと思います。  
ぜひ活用してみてください！