Cradl AI (プレビュー)
コード不要の AI を使用して社内ドキュメント ワークフローを自動化します。
このコネクタは、次の製品および地域で利用可能です:
| サービス | クラス | 地域 |
|---|---|---|
| Logic Apps | 標準 | 以下を除くすべての Logic Apps 地域 : - Azure 政府の地域 - Azure 中国の地域 - 国防総省 (DoD) |
| Power Automate | プレミアム | 以下を除くすべての Power Automate 地域 : - US Government (GCC) - US Government (GCC High) - 21 Vianet が運用する中国のクラウド - 米国国防総省 (DoD) |
| Power Apps | プレミアム | 以下を除くすべての Power Apps 地域 : - US Government (GCC) - US Government (GCC High) - 21 Vianet が運用する中国のクラウド - 米国国防総省 (DoD) |
| お問い合わせ先 | |
|---|---|
| 件名 | Cradl AI サポート |
| [URL] | https://www.cradl.ai |
| メール | support@cradl.ai |
| Connector Metadata | |
|---|---|
| 発行者 | Ståle Zerener Haugnæss |
| Web サイト | https://www.cradl.ai |
| プライバシー ポリシー | https://docs.cradl.ai/legal/privacy-policy |
| カテゴリー | AI、コンテンツとファイル |
Cradl AI は、ノーコード AI で社内のドキュメントワークフローを簡単に自動化します。 あらゆるドキュメントからデータを自動的に抽出し、組織を手動のデータ入力から解放します。
前提条件
無料の Cradl AI アカウント。 まだお持ちでない方は、こちら からご登録いただけます。
資格情報の入手方法
コネクターを使い始める のステップ 2 を参照してください。
コネクタの使用を開始する
このクイック スタート ガイドは、Cradl AI を Power Automate ワークフローでどのように使用できるかについて、概要を説明することを目的としています。 詳しくは公式ドキュメントをご覧ください。
1. フローの作成
Cradl AI Flows を使用すると、社内のドキュメント プロセスをシンプルかつ効果的で統一された方法で簡単に自動化できます。 Cradl AI の 人間参加型 機能は、不確実な予測を自動的に手動レビューにルーティングすることで、運用リスクを大幅に軽減します。 フローの 信頼しきい値を調整することで、ドキュメントを手動検証に送信するタイミングと、そのまま通過させるタイミングを決定できます。
新しいフローの作成には、フロー -> 新規フローにアクセスします。
2/ 接続の設定
入力 セクションで、ソースの追加をクリックし、ドロップダウン メニューから Power Automate 選択します。 資格情報 フィールドからテキストをコピーし、Cradl AI 接続の クライアント資格情報 フィールドに貼り付けます。
3. Webhook トリガーを構成
Power Automate で処理されたドキュメントを取得する最も簡単な方法は、Webhook トリガーを設定することです。 Cradl AI Flow を開き、エクスポート セクションで、利用可能な統合のリストから Webhook を選択します。 Power Automate の Webhook トリガーから HTTP POST URL をコピーし、Cradl AI の Webhook 統合に貼り付けます。
既知の問題と制限事項
API 制限を参照してください リクエストに応じて制限を増やすことができます。
よくあるご質問
どのようなドキュメントの形式がサポートされていますか?
JPEG、PNG、PDF、TIFF。
単一のモデルを複数のレイアウトやドキュメント タイプに使用できますか?
はい 一般的に、 _ドキュメント プロセス_ごとにひとつのモデルが必要です。 たとえば、領収書、請求書、航空券を処理する経費承認プロセスを自動化する場合、レイアウトが異なる複数のドキュメント タイプを処理する場合でも、1つのモデルを使用することをお勧めします。
モデルの学習に必要なドキュメントの数は？
カスタム AI モデルをトレーニングするには少なくとも 15 個のドキュメントが必要ですが、ほとんどのユースケースではさらに多くのトレーニング データが推奨されます。 各レイアウト の 15 個の例 は必要_ではない_ことに注意してください。 実際、トレーニング データセット 内の各ドキュメントは、レイアウトが異なる可能性があります。
Cradl AI の 人間参加型機能は、ビジネス ユーザーからの修正を活用してトレーニングを増やすことで、時間の経過とともにモデルを改善できる優れた方法です データセット。
データはどこに格納されますか？
当社のサーバーは欧州連合のアイルランドにあります。 個人データの処理方法の詳細については、弊社の データ処理契約 および プライバシー ポリシー を参照してください。
展開指示
このコネクターを Microsoft Power Automate と Power Apps のカスタムコネクターとして展開するには、こちらのドキュメントを参照してください。
接続を作成する
このコネクタは、次の認証タイプをサポートしています:
| 既定 | 接続を作成するためのパラメーター。 | すべての地域 | 共有不可 |
既定
適用できるもの: すべての領域
接続を作成するためのパラメーター。
これは共有可能な接続ではありません。 Power App が別のユーザーと共有されている場合、別のユーザーは新しい接続を明示的に作成するように求められます。
| 件名 | タイプ | プロパティ | Required |
|---|---|---|---|
| クライアント資格情報 | securestring | クライアントの認証情報。 | True |
調整制限
| 名前 | 呼び出し | 更新期間 |
|---|---|---|
| 接続ごとの API 呼び出し | 100 | 60 秒 |
アクション
| ドキュメントの作成 |
請求書、領収書、注文確認書などの文書からデータを抽出します。 |
| ドキュメントの解析 |
請求書、領収書、注文確認書などの文書からデータを抽出します。 |
| 人間が関与するドキュメントを解析する |
請求書、領収書、注文確認書などの文書からデータを抽出します。 |
ドキュメントの作成
請求書、領収書、注文確認書などの文書からデータを抽出します。
パラメーター
| 名前 | キー | 必須 | 型 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
|
件名
|
Name | True | string |
ドキュメントの名前 (例: Invoice.pdf)。 |
|
ファイルの内容。
|
File content. | True | binary |
ファイルの内容。 |
戻り値
| 名前 | パス | 型 | 説明 |
|---|---|---|---|
|
documentId
|
documentId | string |
ドキュメント ID。 |
ドキュメントの解析
請求書、領収書、注文確認書などの文書からデータを抽出します。
パラメーター
| 名前 | キー | 必須 | 型 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
|
Model
|
modelId | True | string |
モデルの選択 |
|
Document ID
|
documentId | True | string |
ファイルの名前 (例: ドキュメント.pdf)。 |
|
出力形式。
|
outputFormat | string |
出力形式。 |
|
|
予測を集約するために使用される戦略。
|
strategy | string |
予測集約戦略。 |
|
|
autoRotate
|
autoRotate | boolean |
ドキュメントの向きを自動検出するかどうかを示すフラグ。 |
|
|
maxPages
|
maxPages | integer |
1 回のリクエストで処理する最大ページ数。 |
|
|
imageQuality
|
imageQuality | string |
このドキュメントを処理するときに使用される画像の品質。 |
戻り値
| 名前 | パス | 型 | 説明 |
|---|---|---|---|
|
documentId
|
documentId | string |
解析されたドキュメント。 |
|
inferenceTime
|
inferenceTime | float |
このドキュメントの処理に使用された秒数。 |
|
modelId
|
modelId | string |
使用されたモデル。 |
|
後処理。
|
postprocessConfig | PostprocessConfig | |
|
前処理中。
|
preprocessConfig | PreprocessConfig | |
|
予測
|
predictions | object |
予測 |
|
trainingId
|
trainingId | string |
モデルのトレーニング。 |
人間が関与するドキュメントを解析する
請求書、領収書、注文確認書などの文書からデータを抽出します。
パラメーター
| 名前 | キー | 必須 | 型 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
|
Workflow
|
WorkflowId | True | string |
ワークフローの選択 |
|
Document ID
|
documentId | True | string |
提出されたドキュメントの ID。 |
|
肩書き
|
title | string |
タイトル (例: Invoice.pdf)。 |
|
|
予測
|
predictions | object |
このワークフロー実行で使用される予測を手動で上書きします。 |
戻り値
| 名前 | パス | 型 | 説明 |
|---|---|---|---|
|
executionId
|
executionId | string |
この実行に固有の ID。 |
|
ステータス
|
status | string |
この実行のステータス インジケーター。 |
定義
PostprocessConfig
| 名前 | パス | 型 | 説明 |
|---|---|---|---|
|
出力形式。
|
outputFormat | string |
出力形式。 |
|
予測を集約するために使用される戦略。
|
strategy | string |
予測集約戦略。 |
PreprocessConfig
| 名前 | パス | 型 | 説明 |
|---|---|---|---|
|
autoRotate
|
autoRotate | boolean |
ドキュメントの向きを自動検出するかどうかを示すフラグ。 |
|
maxPages
|
maxPages | integer |
1 回のリクエストで処理する最大ページ数。 |
|
imageQuality
|
imageQuality | string |
このドキュメントを処理するときに使用される画像の品質。 |