シナリオの導入

完了

このコースを開始する前に、最初に AI Builder に関する入門情報モジュールと、ドキュメント「AI Builder の概要」の内容を確認しておくことをお勧めします。

AI Builder テキスト認識モデル は、ビジネスを自動化するのに役立ちます。 AI Builder テキスト認識は組み込みモデルであるため、カスタマイズやトレーニングを行わなくても使用できます。 この機能は、Azure Computer Vision OCR サービス を活用し、印刷された、または手書きのテキストを抽出するために画像を処理します。

シナリオ例 | Contoso Shipment

このテクノロジをビジネスに適用する方法を示すため、2 つの例について説明します。 海上コンテナー輸送会社の Contoso Shipment のグッド デリバリーの 1 つとシナリオ。

事務代理人でありシチズン デベロッパーでもある Lindaは、顧客からのコンテナー輸送依頼を受け取ります。 Linda は、顧客名、コンテナー ID、重量、価格など、こわれものかどうか、原産や行き先など、CRM にコンテナーに関する基本情報を入力します。

また、Linda は、コンテナーの配送ステータスの追跡 (船への積み込み待機中、輸送中、行き先に配送済み)、および顧客への進捗状況の報告を担当しています。

彼女は Power Apps を使用して、新しいコンテナー輸送依頼を作成し、継続的に配送ステータスを監視します。

John と Chanda は、Contoso Shipment で勤務する港湾労働者です。 彼らのタスクは、各ステージで CRM を更新して、コンテナーの積み降ろしを確実にすることです。 AI Builder テキスト認識コントロールを使用して、コンテナー ID を自動的に検出し、出荷日とステータスを更新して、これらの反復タスクの合理化と人為的ミスの最小化を行います。

Dataverse の Container Shipment テーブルと AI Builder のテキスト認識を使用したコンテナーの追跡とチェックインを示すフロー チャート。