AI テキスト抽出ブロックの使用方法

本記事では [AIテキスト抽出] ブロックの概要と使用方法をご案内します。

※[AIテキスト抽出] は [dejiren AI] をご契約いただいているお客様がご利用いただけます。

目次

AIテキスト抽出ブロックとは
こんなときに使えます
設定手順
設定サンプル
入力データと抽出項目の組み合わせ例

AIテキスト抽出ブロックとは

文章・画像・PDF などを生成 AI に読み込ませ、必要な情報要素だけを取り出すことができます。
各種ソースから抽出した情報を後続の手順ブロックに渡して、要素単位でテーブル形式のデータベースに登録したりすることが可能です。

[AIテキスト抽出]ブロックは、[手順ブロック一覧] – [生成AI] グループにあります。

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こんなときに使えます

たとえば、次のような用途で使うことができます。

  • 講演・インタビュー・会議・ヒアリングなどの音声を文字起こしした文章をソースに、
    「要旨」「展望」「課題」「要望」「不満」「決定事項」「アクションアイテム」といった
    観点ごとに内容を整理する。
  • 写真や手書きのレポートから、作業進捗・問題点・次のアクションを取り出して日報を自動生成する。
  • 複数メンバーが自由書式で提出した報告テキストを収集し、
    所属部門・案件・ステータスなどの軸で統一フォーマットに整形する。

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設定手順

1. [手順ブロック一覧] – [生成AI] グループにある [AIテキスト抽出] ブロックを、
　　手順書の任意の位置に配置します。

2. 配置した [AIテキスト抽出] ブロックをクリックして、ブロックの編集画面を表示します。

3. 手順ブロックの各項目を設定します。

設定項目設定値入力要否
接続設定使用する生成 AI モデルを指定します。必須
抽出するデータの選択生成 AI に処理させるデータの種類を「テキスト」か「ファイル」から選びます。必須
抽出するテキスト★「テキスト」を選択した場合に表示されます。
情報要素を抽出したいテキストを直接入力するか、
［＋］をクリックして、このブロックより前に配置されているブロックの出力値を選択します。
最大 12,000 文字まで入力できます。		いずれか必須
抽出するファイル☆「ファイル」を選択した場合に表示されます。
画像（png・jpg・gif・webp）または PDF ファイルを指定します。
最大 50MB まで対応しています。		いずれか必須
抽出の精度を上げるためのヒント生成 AI が抽出処理実施するにあたっての補足説明を入力します。
入力データの種別や背景を明示すると抽出精度の向上が期待できます。		任意
抽出項目生成 AI に「どのような情報要素を抽出してほしいか」を項目ごとに指定します。
最大 50 件まで設定できます。
設定方法は下記手順 4 を参照してください。		必須

4. [抽出項目] の [＋ 追加] をクリックし、抽出したい情報要素を項目ごとに設定します。

設定項目設定値入力要否
抽出項目名抽出する情報を識別するための名称を入力します
（例：「顧客の課題」「担当者名」「金額」）。
最大 100 文字まで入力できます。
後続の手順ブロックでは、この名称で値を参照できます。		必須
データ型抽出する情報の種類を選びます。テキストなら「文字列型」、数字なら「数値型」、日付なら「日付型」など適切な型を選択します。必須
抽出の精度を上げるためのヒントこの項目の補足説明を入力します。
「『本州／中四国／北海道沖縄』のいずれかで答えてください」のように指示すると精度が上がります。		任意

5. [決定する] をクリックします。

▶️これで、入力されたデータから、指定した情報項目を生成 AI が自動で抽出できるようになりました。

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設定サンプル

ここでは、チャットに投稿する「商談・ヒアリング音声の文字起こし」データから、
顧客の声を 3 つの観点で抽出して、チャットメッセージとして表示する VA の設定例を示します。

手順書の構成

[AIテキスト抽出] ブロックの設定例

設定項目設定値
抽出するデータの選択テキスト
抽出するテキスト［＋］をクリックして、
「チャットに投稿したとき」－「受信したメッセージ」を選択
抽出の精度を上げるためのヒントこの文章は営業担当が録音した顧客との商談音声の文字起こしです。
口語表現が含まれますが、内容の意図を正確に読み取ってください。

抽出項目の設定例

抽出項目名データ型ヒント（任意）
顧客の生成AI活用の度合い文字列型「未使用」「試験的」「本格活用」のいずれかで答えてください。
機能強化を望まれているポイント文字列型要望・期待している機能や改善点を箇条書きで抽出してください。
製品への不満文字列型不満・課題として挙げている点を抽出してください。

▶️ この設定で [AIテキスト抽出] ブロックを実行すると、後続ブロックで以下の出力値を参照できます。

{AIテキスト抽出(1)－生成AI活用の度合い}
{AIテキスト抽出(1)－機能強化してほしいポイント}
{AIテキスト抽出(1)－製品への不満}

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入力データと抽出項目の組み合わせ例

「何を入力して、何を取り出すか」の組み合わせ次第で、このブロックはさまざまな業務に応用できます。
入力データの種類（文字列・画像・PDF）ごとに活用例をまとめています。

テキストを入力する場合

音声の文字起こし・メール・日報・アンケートなど、文字として存在するデータが対象です。
長い文章を項目単位に分解する・内容を分類する・感情やニュアンスを読み取る、といった処理に使用できます。

例 1 : 会議録音の文字起こし から 議事録・ToDo の自動整理

長い文字起こしから「何が決まったか」「誰が何をするか」だけを取り出します。
「音声文字起こし」ブロックの出力値をソースにすることができます。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
会議の要点文字列型議論の中心となったテーマを 3 点以内で箇条書きにしてください。
決定事項文字列型「決定した」「〜することにした」と明示された内容のみ抽出してください。
ToDo と担当者文字列型次回までに誰かが行う作業を、担当者名とセットで抽出してください。
次回開催日日付型次回の会議日程が言及されていれば抽出してください。なければ空欄にしてください。

例 2 : 問い合わせメールの本文 から 対応内容の自動仕分け

受信したメールを AI が読み取り、種別・緊急度・要旨を自動で判定します。後続の条件分岐ブロックと組み合わせると、内容に応じて通知先や対応フローを自動で振り分けられます。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
問い合わせ種別文字列型「操作方法」「障害・不具合」「契約・料金」「その他」のいずれかに分類してください。
問い合わせの要旨文字列型顧客が何を困っているか・何を知りたいかを 1〜2 文で要約してください。
緊急度文字列型「高（業務停止）」「中（業務に支障）」「低（確認・質問）」のいずれかで答えてください。
顧客名文字列型メール本文や署名に記載されている顧客の氏名または会社名を抽出してください。

例 3 : アンケートの自由回答文章 から 感情・評価の読み取り

「よかった点・改善してほしい点を自由にご記入ください」のような自由記述欄は、人手での集計が大変です。
生成 AI に読み取らせることで、満足度の傾向や改善すべき点を項目として抽出できます。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
全体的な満足度文字列型「満足」「やや満足」「普通」「やや不満」「不満」のいずれかを、文章のトーンから判断してください。
評価されている点文字列型ポジティブな表現で言及されている点を抽出してください。
改善を求めている点文字列型不満・要望・改善提案として読み取れる内容を抽出してください。
再利用意向真偽型また使いたい・人に勧めたいという意向が読み取れる場合は true、否定的な場合は false としてください。

例 4 : 営業日報（自由書式）から 案件情報の DB 登録用データへの変換

各担当者が思い思いの書き方で提出した日報を、生成 AI が読み解いてシステムに登録しやすい形に揃えます。
書き方が人によって異なっていても、生成 AI が内容から判断して統一フォーマットに変換します。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
顧客名文字列型訪問先または商談相手の会社名を抽出してください。
商談フェーズ文字列型「初回接触」「ヒアリング」「提案」「見積提出」「交渉」「受注」「失注」のいずれかで答えてください。
次回アクション文字列型担当者が次に行う予定のアクションを 1 文で抽出してください。
次回予定日日付型次回の訪問・連絡予定日が記載されていれば抽出してください。
受注確度文字列型文章のニュアンスから「高」「中」「低」のいずれかで判断してください。

例 5 : 面談・1on1 を記録したメモ文章 から 課題・フォローアップ項目の抽出

上長がメモした面談記録から、メンバーが抱えている課題や次回までにフォローすべき事項を自動で抽出します。
箇条書きや断片的なメモでも生成 AI が文脈を読み取って整理します。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
メンバーが感じている課題文字列型業務上の困りごと・悩み・ストレスとして読み取れる内容を抽出してください。
モチベーション状態文字列型「高い」「普通」「低下気味」「要注意」のいずれかで答えてください。
上長がフォローすべき事項文字列型上長が次回面談までに確認・支援すべき内容を抽出してください。
本人が希望していること文字列型キャリア・業務・環境に関して本人が望んでいると読み取れる内容を抽出してください。なければ「なし」としてください。

画像（写真）を入力する場合

スマートフォンで撮影した写真・手書き書類などの画像を読み取って手書き文字をテキストに変換する、といった処理が可能です。

例 6 : 手書き伝票・申請書の写真 から テキストデータへの変換

手書きのままでは検索・集計できない伝票や申請書を、生成 AI が読み解いてシステムに取り込める形に変換します。
多少字が崩れていても、文脈から補完して読み取ります。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
申請者氏名文字列型氏名欄または署名から読み取ってください。
申請日日付型書類に記載された日付を抽出してください。
申請内容文字列型申請の目的・理由を簡潔にまとめてください。
金額数値型金額が記載されている場合、数字のみで抽出してください（例：5000）。記載がなければ空欄にしてください。

PDF を入力する場合

請求書・契約書・仕様書・応募書類などから必要な値を読み出す・長文の文書を要約して構造化する、といった処理が可能です。

例 7 : 請求書 PDF から 支払管理データの取得

取引先から届いた請求書 PDF を生成 AI が読み取り、支払管理に必要な項目を自動で抽出します。
書式が取引先ごとに異なっていても生成 AI が対応します。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
請求元会社名文字列型請求書の発行元となる会社名を抽出してください。
請求金額（税込）数値型税込の合計金額を数字のみで抽出してください（例：110000）。
支払期限日付型支払期限として記載されている日付を抽出してください。
振込先銀行名文字列型振込先の金融機関名と支店名を抽出してください。

例 8 : 契約書 PDF から 重要条件の確認

契約書の中から締結日・有効期限・自動更新の有無など、見落とすとリスクになる条件を取り出します。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
契約締結日日付型契約書に記載された締結日・調印日を抽出してください。
契約有効期限日付型契約の終了日・満了日を抽出してください。
自動更新の有無真偽型自動更新条項がある場合は true、ない場合は false としてください。
解約予告期間文字列型解約通知が必要な期間（例：「30日前」「3か月前」）が記載されていれば抽出してください。
注意が必要な条項文字列型違約金・秘密保持・競業禁止など、リスクになりうる条項があれば要約して抽出してください。

例 9 : 提案書・仕様書 PDF から 要件の構造化

取引先から受領した提案書や仕様書を生成 AI に読み取らせ、要件・制約・未確認事項を整理します。
担当者が一から読んで整理する手間を省き、レビューや社内共有の出発点として使えます。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
提案・要件の概要文字列型文書全体の目的と主な内容を 3〜5 文でまとめてください。
必須要件文字列型「必須」「必ず」「must」などの表現で明示されている要件を箇条書きで抽出してください。
制約・前提条件文字列型予算・期間・技術・環境など、実現にあたっての制約として読み取れる内容を抽出してください。
不明点・要確認事項文字列型曖昧な表現や「検討中」「未定」「別途協議」などの記載があれば抽出してください。

例 10 : 採用応募書類 PDF から スクリーニング項目の自動整理

履歴書・職務経歴書の PDF を生成 AI が読み取り、選考に必要な項目を統一フォーマットで取り出します。
書類の書き方が応募者ごとに異なっていても、生成 AI が内容を読み解いて整理します。

抽出項目名データ型ヒント（任意）
氏名文字列型応募者の氏名を抽出してください。
直近の職種・役職文字列型最も最近の勤務先での職種または役職を抽出してください。
業務経験年数数値型社会人としての総経験年数を整数で答えてください。記載がなければ職歴から推計してください。
保有スキル・資格文字列型業務に関連するスキル・資格・語学力を箇条書きで抽出してください。
志望理由のキーワード文字列型志望動機や自己 PR から、応募者が重視していることを 3 語以内で抽出してください。

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