テキスト分類

テキスト分類

AIを使って入力テキストを自動的にカテゴリごとに整理・ラベリング。カテゴリやモデル、分類タイプを自由にカスタマイズ可能。

コンポーネントの説明

テキスト分類コンポーネントの仕組み

分類コンポーネントは、テキスト分類を実行し、受信したテキストをユーザーが定義した1つまたは複数のカテゴリに分けるために設計されています。これは、メッセージやドキュメントの自動的なカテゴリ分け・ルーティング・ラベリングが必要なAIワークフローに特に有用です。

コンポーネントの概要

このコンポーネントは、入力されたテキストを、定義したカテゴリとその説明に従って分類します。会話履歴との連携に対応し、各種設定オプションを通じて分類ロジックをカスタマイズ可能です。モデル非依存設計のため、軽量モデルを含む任意の言語モデルを利用でき、幅広いユースケースに柔軟かつ効率的に対応します。

主な入力項目

入力名必須説明
入力テキストMessageはい分類対象となる主なテキスト。
チャット履歴InMemoryChatMessageHistoryいいえ過去の会話メッセージ。文脈を提供し分類精度を向上させます。
LLM(モデル)BaseChatModelいいえ分類に使用する大規模言語モデルを指定。
カテゴリData (Nested Dict)はいカテゴリ名とオプションの説明文を持つ辞書。どのカテゴリへ分類するかを定義します。
分類タイプDropdown (str)はい選択可能なカテゴリ数を指定:1つ以上、0以上、1つのみ、0または1つ。
カスタムシステムメッセージMessageいいえ分類モデルの挙動をさらに誘導するためのオプションのシステムプロンプト。
ツール説明str (複数行)いいえエージェントフレームワーク利用時に役立つツールの説明。
ツール名strいいえエージェント型ワークフローでこのツールを参照するための任意指定名。
冗長出力boolいいえデバッグや透明性向上のための冗長出力を有効化するオプション。

主な特徴

  • チャット履歴連携: チャット履歴を組み込むことで、マルチターン会話でも文脈を考慮した高精度な分類が可能。
  • 分類タイプの柔軟設定: 入力ごとに1つまたは複数カテゴリなど、ワークフローに合わせて分類ロジックを柔軟に設定可能。
  • プロンプトのカスタマイズ: 上級者向けに、分類プロンプトを調整するカスタムシステムメッセージ追加が可能。
  • モデル選択の柔軟性: 小型・高速なモデルから大型モデルまで幅広い言語モデルに対応。

出力項目

出力名説明
カテゴリMessage入力テキストに対する分類結果。
ツールToolエージェントワークフロー統合用の分類ツールインスタンス。

利用例

  • カスタマーサポート: 受信サポートチケットやチャットメッセージを自動でカテゴリ分けし、担当部門へルーティング。
  • コンテンツモデレーション: ユーザー投稿を安全・スパム・要注意などに分類。
  • ドキュメント管理: 書類やメールをトピックや部門ごとに整理。
  • 会話AI: 会話履歴に基づきユーザーの意図を分類し、文脈に合った応答を生成。

このコンポーネントを使う理由

本コンポーネントは、強力なテキスト分類機能をAIワークフローへ容易に統合します。柔軟性・文脈対応・基本から高度な設定サポートにより、自動化・解析・会話AIなど様々なシステムの基盤として活用できます。キーワードベースの単純なカテゴリ分けから、文脈豊かな意図検出まで、用途に合わせて調整が可能です。

テキスト分類コンポーネントを使用したフローテンプレートの例

迅速に開始できるよう、テキスト分類コンポーネントを効果的に使用する方法を示すいくつかのサンプルフローテンプレートを準備しました。これらのテンプレートは異なる使用例とベストプラクティスを紹介し、独自のプロジェクトでコンポーネントを理解し実装することを容易にします。

検索意図分類&ランディングページ自動生成ツール
検索意図分類&ランディングページ自動生成ツール

検索意図分類&ランディングページ自動生成ツール

このAI搭載ワークフローは検索クエリを意図ごとに分類し、上位表示URLをリサーチし、PPCやSEOキャンペーン向けに最適化されたランディングページを自動生成します。Google広告からのコンバージョン最大化を目指すマーケターに最適です。...

1 分で読める

よくある質問

テキスト分類コンポーネントは何をしますか?

入力テキストを分析し、AIモデルによって指定した1つ以上のカテゴリへ自動的かつ正確に分類します。

自分でカテゴリを定義できますか?

はい。ワークフローに合わせてカスタムカテゴリや説明文を設定し、分類を最適化できます。

以前のメッセージの文脈も反映できますか?

はい。チャット履歴入力を有効化することで、過去の会話文脈を考慮し分類精度を向上できます。

分類に使用できるモデルは?

ご要望の精度や速度に応じて、小型または大型LLMなど様々な言語モデルを選択できます。

1つのテキストに複数カテゴリの割り当ても可能ですか?

はい。入力ごとに1つ、複数、もしくは割り当てなし等、分類の戻り数を指定できます。

FlowHunt テキスト分類をお試しください

FlowHuntのテキスト分類コンポーネントで、AIによる素早く信頼性の高いテキスト分類を自動化で体験しましょう。

詳細はこちら

AIエージェント
AIエージェント

AIエージェント

FlowHuntのAIエージェントコンポーネントは、ワークフローに自律的な意思決定とツール使用の能力を与えます。大規模言語モデルを活用し、さまざまなツールと連携してタスクを解決し、目標を達成し、知的な応答を提供します。高度な自動化や対話型AIソリューションの構築に最適です。...

1 分で読める
AI Automation +4
分類器
分類器

分類器

AI分類器は、入力データにクラスラベルを割り当て、過去のデータから学習したパターンに基づいて情報をあらかじめ定義されたクラスに分類する機械学習アルゴリズムです。分類器はAIやデータサイエンスの基礎的なツールとして、さまざまな業界で意思決定を支えています。...

2 分で読める
AI Classifier +3
テキスト分類
テキスト分類

テキスト分類

テキスト分類(テキストカテゴリ化やテキストタグ付けとも呼ばれる)は、事前に定義されたカテゴリをテキスト文書に割り当てるNLPの主要なタスクです。機械学習モデルを用いて、感情分析、スパム検出、トピック分類などのプロセスを自動化し、非構造化データを分析のために整理・構造化します。...

1 分で読める
NLP Text Classification +4