Microsoft Syntex のオートフィル列の概要

Microsoft Syntex のオートフィル列は、SharePoint ドキュメント ライブラリにアップロードされたファイルからコンテンツを自動的に抽出、集計、または生成します。 自動生成 AI を使用して大きな言語モデル (LLM) を使用すると、自動入力列でメタデータを自動的に保存し、ファイルとその関連情報を管理するプロセスを合理化できます。

たとえば、自然言語でドキュメントの質問 ( プロンプト) を行うと、応答が指定されたライブラリ列に直接保存されます。 または、これらの質問の複数を設定して、ライブラリにアップロードされたファイルを処理し、各応答を特定の列に割り当てることもできます。

オートフィル列は、他の Microsoft Syntex モデルと共に機能します。 さまざまな抽出プロンプト (既存のデータから情報を取得する場所) または生成プロンプト (新しいコンテンツを作成する場所) を複数の列に関連付けることができ、他のモデルでは検出または生成されないメタデータを抽出できます。

要件と制限事項

サポート言語

現在、自動入力列は英語の言語ファイルで使用できます。 その他の言語は、今後のリリースで追加される予定です。

サポートされているファイルの種類

オートフィル列は、.csv、次のファイルの種類で使用できます。 .doc、.docx、.eml、.heic、.heif、.htm、.html、.jpeg、.jpg、.md、.msg、.pdf、.png、.ppt、.pptx、.rtf、.tif、.tiff、.txt、.xls、.xlsx。

サポートされている列データ型

現在、オートフィル列は次の列データ型で使用できます。

• テキスト
• 複数行のテキスト
• 番号
• はい/いいえ
• 日時
• 選択肢
• Hyperlink
• 通貨

現在、オートフィル列は、次の列データ型では使用できません。

• 人物またはグループ
• 場所
• イメージ
• Lookup
• 管理メタデータ

現在のリリース ノート

• 既存のライブラリ ファイルの一括処理オプションは、今後のリリースで追加される予定です。

• 現在、オートフィル列では、FormServerTemplates、SitePages、スタイル ライブラリ、SiteAssets のライブラリの種類はサポートされていません。

• 秘密度ラベルを持つドキュメントは分析されず、結果に含まれません。

• ドキュメントの変更は、ファイルが再処理された場合にのみキャプチャされます。これはユーザーが手動で行う必要があります。

• オートフィル列では、ドキュメント処理モデルと同じ分類状態フィールドが使用されます。

  注:

  AI によって生成されたコンテンツが正しくない可能性があります。 列の結果を必ず確認してください。

責任ある AI に関する FAQ

AI システムには、テクノロジだけでなく、それを使用するユーザー、その影響を受けるユーザー、それがデプロイされる環境も含まれます。 Microsoft の責任ある AI に関する FAQ は、AI テクノロジのしくみ、システムのパフォーマンスと動作に影響を与えるシステム所有者およびユーザーの選択肢、テクノロジ、ユーザー、環境を含むシステム全体について考えることの重要性を理解するのに役立てることを意図しています。 責任ある AI に関する FAQ を使用して、Microsoft が開発する特定の AI システムと機能について理解を深めることができます。

責任ある AI に関する FAQ は、Microsoft の AI 原則を実践するための広範な取り組みの一環です。 詳細については、「Microsoft AI の原則」を参照してください。

自動入力列に関する責任ある AI FAQ

オートフィル列とは

オートフィル列には、ファイルを自動的に分類したり、ファイルの内容から情報を抽出または生成したり (特定の値または文字列を抽出したり、一部の条件に基づいてサマリーまたは応答を生成する)、出力を列に保存する大きな言語モデル (LLM) プロンプトを作成できる列設定が用意されています。

自動入力列の機能

自動入力列を使用すると、保存されたプロンプトを使用して SharePoint ライブラリに作成またはアップロードされたファイルを処理でき、応答は対応する列に保存されます。 構築されたプロンプトはファイルに固定され、その内容を抽出、分類、要約、分析するために使用できます。 保存されたメタデータは、他の列データと同様に、インデックスを作成したり、ワークフローをトリガーしたり、情報保護ラベルを設定するための条件を定義したりすることもできます。

オートフィル列の用途は何ですか?

オートフィル列は、ユーザーにメタデータの自動化を提供します。 ユーザーはそれを使用して、ファイルの分類、抽出、要約、または分析を行い、応答を列に保存し、そこでインデックスを作成し、検索やその他のダウンストリーム ワークフロー プロセスに使用できます。 オートフィル列は、他のマシン言語モデルの補完としても役立ちます。ユーザーは、構成されたモデルから抽出されたメタデータをサマリーやその他の分析応答で補完できます。

自動入力列はどのように評価されましたか? パフォーマンスを測定するために使用されたメトリックは何ですか?

• 一貫性、流暢さ、精度などのパフォーマンス要因は、ベース モデルのパフォーマンス (この場合は GPT-4 Turbo) に依存していました。

• 機能固有のパフォーマンスを評価しました。 含まれるテスト:

  • 作成されたサンプル ライブラリには、コントラクト、作業明細書、特典変更通知、請求書、履歴書として分類された一般的なビジネス ドキュメントがそれぞれ含まれていました。

  • 1 行のテキストや複数の選択肢など、さまざまな種類の列をカバーする自動入力列を作成しました。

  • "ドキュメントのカテゴリは何ですか、A、B、C から選択してください。いずれも応答しない場合は応答なし" などのプロンプトが表示されます。 または、履歴書の "学歴候補とは" です。

• 結果を確認しました。 ほとんどの場合、結果は期待値と一致しています。 満足のいくしきい値を満たしていない結果については、関数呼び出しを使用して結果を改善しました。 結果の一部は、異なる LLM バージョン間で比較されました。

• 評価されたリスクと安全性のメトリック。

  • セットアップ: 自動化されたプログラムを使用して、実際の機能と同様の要求を送信し、メタデータ プロンプト、システム プロンプト、ユーザーの質問またはドキュメント コンテンツを組み合わせて、同じ基本モデル (この場合は GPT-4 Turbo) で同じ構成で実行します。

  • 評価: 機能のプロンプトは 2 つの部分から取得されるため (1 つはドキュメント コンテンツ、もう 1 つは質問)、数百のテスト ケースを用意しました。

    • 標準的なビジネス ドキュメントと有害な質問を含むテスト ケースを評価しました。 これらの質問には、自傷行為、性的、暴力、または人種的な情報が含まれていました。

    • 有害なコンテンツを含むテスト ケースと、モデルに回答を求める質問を評価しました。 たとえば、「ドキュメント内のコンテンツを要約する」などです。

  • 評価: Microsoft Azure AI Studio で提供されている Microsoft の厳選されたリスクと安全メトリックの指示に従って、LLM (この場合は GPT-4 Turbo) を使用して結果を測定します。自己害関連コンテンツ、ヘイトフル コンテンツ、不公平なコンテンツ、暴力的なコンテンツ、性的コンテンツの 4 つの側面から。

    評価では、入力と出力を 0 から 7 と評価し、最も有害なレベルから最も深刻なレベルにスケーリングします。

自動入力列の制限事項は何ですか? システムを使用する場合、これらの制限の影響をユーザーが最小限に抑えるにはどうすればよいですか?

• プロンプトの範囲は、ファイルのテキストコンテンツのみに制限されます。 応答は、関連付けられている列に保存できるテキスト専用です。 保存された応答に基づいて他のアクションを構成できますが、出力自体はプロセスを実行できません。

• 自動入力列プロンプトを作成または編集できるのは、十分なサイト ライブラリのアクセス許可を持つユーザーのみです。

• このサービスは、Microsoft 365 管理センターのテナント設定によって管理されます。 テナント全体または特定のサイトに対する可用性は、管理者によって設定できます。

オートフィル列の効果的かつ責任ある使用を可能にする操作要因と設定は何ですか?

• ユーザーが受け入れられない有害なコンテンツが生成された場合、テナント管理者または Microsoft サポートは、サイトまたはテナント レベルでこの機能をオフにすることができます。

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