AI Builder テキスト認識で Power Automate フローを作成する

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この演習では、Power Automate フローを作成し、画像がフォルダーに追加されたかどうかを確認して、AI Builder テキスト認識をトリガーします。 次に、認識されたテキストを Microsoft Dataverse に保存します。 このプロセスは、紙のフォームのデジタル化を自動化するのに役立ちます。 詳細については、「Power Automate でフローを作成する」を参照してください。

認識されたテキストを格納する Dataverse テーブルの作成

認識されたテキストを格納する Dataverse テーブルを作成するには、次の手順を実行します。

  1. Power Apps に移動します。

  2. 左側で、テーブルを選択します。

  3. +新しいテーブル ボタンを選択します。ここにドロップダウンが表示されます。

  4. 列とデータの追加 を選択します。 この例では、テキスト レコグナイザーの結果をテーブルの表示名として使用します。 新しい列の名前を名前に変更します。

  5. 完了したら、作成を選択します。 名前フィールドは自動的に作成され、認識されたテキストを格納するために使用されます。

次の図は、テーブル構造の例を示しています。

名前、データ タイプ、タイプなどのフィールドを示す、[テキスト レコグナイザーの結果] テーブルの [フィールド] タブのスクリーンショット。

これで、画像を OneDrive に追加したときの AI Builder テキスト認識のトリガーを管理するフローを Power Automate で作成できます。 作成したテーブルに結果を保存できます。

  1. Power Automate に移動します。

  2. 作成メニューを開きます。

  3. 一から開始セクションで、自動クラウド フローを選択します。

  4. 名前として、Contoso テキスト認識 と入力します。

  5. ファイルが作成されたとき - OneDrive をトリガーとして入力します。

  6. 完了したら、作成を選択します。

注

Outlook にメールが届いたとき、Dataverse にレコードが作成されたとき、SharePoint にアイテムが作成されたとき など、任意のトリガーを使用できます。

Power Automate が新しい着信イメージを監視するフォルダを設定する

この例では、Folder プロパティを画像フォルダーに設定します。

AI Builder テキスト認識を呼び出す

  1. 新しいステップを選択します。

  2. 予測 - Dataverse を選択します。

  3. モデル ドロップダウン メニューのテキスト認識モデルを選択します。

  4. 画像ファイル ドロップダウン メニューの ファイルのコンテンツ を選択します。

[画像ファイルの動的コンテンツの追加] ドロップダウン メニューを使用した予測ステップのスクリーンショット。[ファイルの作成時] で、ファイルの内容が選択されています。

以前に作成したテーブルに結果を保存できます。

AI Builder テキスト認識によって抽出されたテキストに対して、最初に反復処理を行って以前に作成したテーブルに結果を保存するには、次の手順を実行します。

  1. 新しいステップを選択します。

  2. 新しい行 Microsoft Dataverse の追加を選択します

  3. 前のステップからの出力の選択フィールドで結果を選択し、画像で検出されたさまざまなテキストを反復処理します。

[画像ファイルの動的コンテンツの追加] ドロップダウン メニューで「出力」を選択した、個々に適用ステップのスクリーンショット。「予測」の下で、「応答の結果」が選択されています。

テーブルに結果を保存します

集計データ テーブルを保存するには、次の手順を実行します。

  1. アクションの追加を選択します。

  2. 新しいレコードの作成 - Dataverse を選択します。

  3. Environment プロパティに、以前にテーブルを作成した環境名を入力します。

  4. Table Name プロパティに、テキスト レコグナイザーの結果と入力します。

  5. Name プロパティで、検出されたテキストを選択します。

[画像ファイルの動的コンテンツの追加] ドロップダウン メニューのある [レコードの新規作成] ステップのスクリーンショット。[応答の結果] ページが選択されています。

注

新しい行を追加するは、新しい個々に適用 2内に自動的に追加されます。 これは仕様によるものです。

注

メールで結果を送信したり、SharePoint でファイルを作成をしたりすることなどもできます。

結果のフローは、次の図のようになります。

ファイルが作成されたとき、予測、個々に適用、個々に適用 2 (入れ子式)、およびレコードの新規作成 (入れ子式) を示す結果のフローのスクリーンショット。

保存を選択すると、フローで画像を処理する準備が整います。

次の図は、OneDrive の画像フォルダーにドロップできるファイルの例です。

画像フォルダーにドロップされた、読み取りが困難な手書きテキスト (こんにちは、私は (判読不能) で、私の手書きは読み取りにくいです。) が記載されたファイルのスクリーンショット。

Power Automate は、このファイルを自動的に処理し、AI Builder テキスト認識をトリガーして、認識されたテキストの各行をテーブルに保存します。

「こんにちは、私は favor で私たちの手書きは fewible です。」という結果を返すテキスト レコグナイザーのスクリーンショット。