Claris FileMaker ソリューションに AI を組み込む理由

2月に米国 Austin で開催された Claris Engage 2024。
そのセッション動画が、YouTube の Claris 公式チャンネルで一般公開されました。

https://www.youtube.com/@Claris

今視聴できるもののうち、Claris の公式セッションで生成 AI に関連するものが2つありました。

一つは、Claris の Product Manager である Ronnie Rios さんによるもので、現行のバージョン(Claris FileMaker 2023)でここまでのことができるという実例を、実際に動かした様子を示しながら紹介するデモです。

Delivering AI driven solutions with Claris FileMaker: a practical overview

もう一つは、Wade Ju さんによる今後登場する(かもしれない)新しいバージョンを使ったデモ。ChatBot のようなインターフェースで、データベースの内容について自然言語で問合せると、それに答えてくれる様子などが紹介されました。

AI under the hood session Integrating Large Language Models

生成 AI の事例紹介の新動画も

これらの動画と同時に、上記の Ronnie さんのセッションをさらに掘り下げる位置づけで、もう一つ、生成 AI 関連の動画が公開されていました。
ここでは、Engage で AI 関連の事例紹介を行った Claris パートナーの発表者3名をオンラインのゲストとして招いて、発表したアプリケーションの概要の紹介とディスカッションが行われています。

Exploring the Potential: AI Integration in FileMaker Solutions

ここで紹介されている4つの事例は、すべて現行バージョンの Claris FileMaker で実装したものです。特に印象に残ったのが以下の2つでした。

概算見積の自動生成

Cris Ippolite – iSolutions

Exploring the Potential: AI Integration in FileMaker Solutions

自然文による、顧客からの要求の文章を入力すると、それを社内で決められた業務工程に自動的に分解し、さらに今までの実績に基づいて工程ごとの概算見積を算出します。

たとえば、顧客からの要求は以下のような文章です。

この例は、お菓子のパッケージのデザイン・印刷の依頼のようです。
これを社内コードと照合させて、なるべく正確な見積資料を自動的に生成する、というタスクです。

見積明細レコードの列構成は、以下のとおりです。

・業務コード
・項目名
・種別(作業/材料/配送/その他)
・単位
・数量
・原価
・価格小計

これを実現するために、裏では地道な準備があったようです。

・データ辞書(業務コードの定義や対応表)を作成
・業務の専門家の知見を蓄積

・API 経由で生成 AI に投げるプロンプトをカスタマイズして cURL オプションに設定

データ辞書は、プロンプトに埋め込む用と、カスタム関数用を準備します。

これによって、生成 AI の API から解析結果が変換・フォーマットされて返されます。

さらに Claris FileMaker には、過去の成約実績の表形式のデータから機械学習によって作成された線形回帰モデルを、あらかじめ組み込んでおきます。
生成 AI によって作成された見積明細の各レコードのデータを、この学習モデルに投げることで、実績に基づいたなるべく正確な見積値を求めています。

名刺リーダー

Joris Aarts – ClickWorks

Exploring the Potential: AI Integration in FileMaker Solutions

これはよくある名刺リーダーと同じで、iPhone のカメラで名刺を撮影すると、名刺の内容を理解して、新規作成したレコードのふさわしいフィールドに自動的に文字列を入力してくれます。

まず、撮影した画像からGetLiveText関数で、文字列を抽出します。
API 経由で ChatGPT 3.5 を利用して、文字列を項目ごとに分類し、JSON 形式で取得します。
ChatGPT へのプロンプトは以下のとおりです。
どのような情報がほしいか、国情報や Web サイトの URL の記載がない場合はどうするか、JSON の値の形式をどう統一するか、などの指示がされています。