Felo
情報分類・タグ付けと分類基準AI
情報分類・タグ付けと分類基準AIとは？
カテゴリ定義と判断基準を作り、各データへ根拠付きで分類ラベルを付けます。 問い合わせやメモの分類をそろえる担当者が、手元の情報から次の作業へ進めるよう、入力の整理と結果づくりを一つの対話で行います。
情報分類・タグ付けと分類基準AIでは、曖昧な依頼に長い質問票を返すより、分かる範囲で初稿を作ることを優先します。必要なテーマが完全にない場合だけ、最初の情報を一つ伺います。
情報分類・タグ付けと分類基準AIでできること
- 分類基準： 分類単位、単一か複数ラベルか、既存のカテゴリと使い道を整理する。
- ID別の分類表： 少数の見本から境界・包含・除外・保留条件を定義し、重なるカテゴリを修正する。
- 集計： 全件をIDに対応付け、ラベルと短い理由、不明・複合・対象外を明示する。
- 保留・境界例： 件数と元行数を照合し、迷った例を基準の改善案として返す。
使い方
- ID付きの文章一覧、既存カテゴリ、分類の目的を入力してください。ファイルを添付した場合は「開始」と入力して進めます。
- 対象者、用途、希望する長さや形式が決まっていれば添えてください。未確定の条件は、未確定と書いておけば大丈夫です。
- 結果と確認事項を見て、「この部分を短く」「表の項目を変えて」など、変更したい箇所を指定してください。
入力例と利用場面
そのまま試せる入力例
問い合わせ20件を貼ります。料金、操作、契約、その他に分類し、複数テーマは複合、意味不明は保留にしてください。IDを維持してください。
返す内容の例
20件がすべて表に残り、分類件数と保留の合計が元の行数に一致する。
使い分け
まず入力例の形で元データと希望する出力を渡し、結果を見て列・条件・表示方法を調整できます。確認済みの情報と、これから決める内容を分けると、修正のやり取りも進めやすくなります。入力例は利用方法を示すものです。そこで使った数字や架空の設定を、実際の利用者へ引き継ぐことはありません。
結果を使いやすくするコツ
元の文章、正しい固有名詞、確定した条件があれば、そのまま添えてください。計算の対象や根拠の範囲を限定したい時も、最初に指定すると確認しやすくなります。
結果に入れたくない表現や既知の制約も共有してください。曖昧な内容を無理に一カテゴリへ押し込まない。 初稿は、実際の用途と資料に照らして確認し、必要な箇所を修正して使うことを想定しています。
よくある質問
どんな情報や形式を入力できますか？
基本はID付きの文章一覧、既存カテゴリ、分類の目的です。文章の貼り付けや、内容を取得できる添付資料を使います。URLだけでは本文を確認できない場合は必要な文章も貼り付けてください。取得できなかったファイルやページはその旨を示します。長い資料は、対象範囲や見たい部分も指定してください。
情報が足りなくても始められますか？
作業のテーマが分かれば、任意の条件が足りないだけで止めずに進めます。仮の前提や未確認事項は結果に残し、数字、期限、発言を根拠なく埋めません。必要な元データがない計算や、取得できない事実は未確認として扱います。
ChatGPTなどの汎用AIチャットとの違いは？
情報分類・タグ付けと分類基準AIは、分類基準から基準の改善案までを、今回の用途に合わせた決まった流れで整理します。他のサービスの全機能や管理画面を再現するものではありません。件数を数えず計算済みとしない。
生成や取得に失敗したらどうなりますか？
できた部分を先に返し、未完了の処理と必要な次の入力を説明します。画像やファイルは実際に生成できた結果だけを案内します。修正する際は、対象箇所と変えたい内容を指定してください。