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。

https://qiita.com/atsmin77/items/f25bd707921c421cee03

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https://qiita.com/atsmin77/items/fc6f311edecc2adc68fe

# 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。

::: note info
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。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/c6ee51b7-0f2a-3c93-d040-5b7db2fb6d95.png)

https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/overview

https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/administer-licensing

https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/ai-builder-trials

## 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

https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/prebuilt-overview

https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/custom-overview

## 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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/d275b07f-a4a2-9744-e24c-e691a1d201e6.png)
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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/4b4d0090-c828-818d-3676-1c31629feb19.png)
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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/6da5dfe7-5aaf-fec1-98a8-f4ef6c268638.png)
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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/eb3997e2-077a-175e-1d0a-32217bfdd8e2.png)

### 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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/4508f33f-b43e-5255-4936-27c1ed9a27bc.png)
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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/27e26152-e6bf-5218-df0c-ee3fec21038a.png)
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
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/c9167917-8d33-0e04-c8ca-d46afe3ba929.png)
4. 入力したテキストの言語が検出されます
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/403cb87d-384a-bf3d-b501-4efe8f348c11.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/dfcd85b8-c816-8c05-1c4e-6cd0ceac4318.png)

#### 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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/ed71a874-4cc0-7919-a875-8266c6b67430.png)
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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/27e26152-e6bf-5218-df0c-ee3fec21038a.png)
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
```
4. 入力したテキストの感情分析結果が表示されます
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/76126bd8-bd8c-364e-c04f-dd9abd916fd0.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/552fcb92-ff11-4a97-7c91-84d77135aaea.png)

::: note info
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
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/dfadc5fd-8814-a24c-a073-e88cf6fd0345.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2680397/970fea99-9193-8483-9ae6-8b49f7141d1b.png)
:::

https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/powerfx-in-powerapps

https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/business-card-reader-component-in-powerapps

https://learn.microsoft.com/ja-jp/ai-builder/prebuilt-language-detection

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