人工知能は急速に私たちの日常的なGISワークフローの一部となりつつあります。これにより、作業が速くなり、洞察をより簡単に発見でき、かつては何時間もの手作業を要したタスクを自動化できます。<\/P>
ArcGIS Python API<\/A>の最新の追加機能の一つは、これをこれまで以上に簡単にします。新しいarcgis.aiモジュール<\/A>は、AIを直接GISワークフローに取り込むためのシンプルで組み込みのメソッドを提供し、Pythonを使って独自のArcGISツールやモデルにAI機能を迅速に構築するために必要なものを提供します。 この機能はベータ版である間、ArcGIS Onlineクレジットは課金されません。一般リリース後は、このツールの実行にクレジットが消費されます。 <\/STRONG><\/I><\/P>このモジュールは3つの機能に焦点を当てています:<\/P>analyze_text()<\/SPAN><\/STRONG> は自然言語プロンプトでテキストを分析または変換します。<\/SPAN><\/LI>analyze_image()<\/SPAN><\/STRONG> は画像から情報を理解し抽出します。<\/SPAN><\/LI>translate()<\/SPAN><\/STRONG> はテキストを1つ以上の言語に翻訳します。<\/SPAN><\/LI><\/UL>可能性を探るために、小さなArcGIS Proツールボックスを作成しました。このツールボックスは、新しい機能がどれほど柔軟であるかを示しています。このツールボックスには、ほぼすべての業界やデータセットに適応可能な2つの汎用ツールが含まれています。<\/P>私の目標は単一のユースケース向けの完成品を作ることではなく、AIがデータが存在する場所ならどこでも利用可能なもう一つの分析ツールになることを示すことでした。ツールボックスをダウンロードしてすぐにツールを使い始めるか、コードを解析して問題に合わせてカスタマイズしてください。<\/A><\/P>
<\/span>ツールボックスを入手する<\/FONT><\/A><\/P>
AI搭載画像解析<\/H2>このツールボックスには、レイヤー内の写真から情報を抽出する2つのAI搭載画像ツールが含まれています。一つはGISデータと共に保存されたフィーチャー添付ファイルを分析し、もう一つはURLやローカルファイルパスで参照されるリンク画像を分析します。これらのツールは写真に含まれる情報を解放する柔軟で強力な方法を提供します。<\/P>組織ではすでに検査、現地作業、調査、資産目録作成時に写真を収集しているかもしれません。それらの写真は通常誰かがポップアップをクリックするまで未使用のままです。なぜなら、それぞれの画像を手動で確認することは実際的ではないからです。<\/P>このツールがそれを変えます。 <\/STRONG><\/P>分析したいフィーチャーを選択し、興味のある内容を説明するプロンプトを入力すると、このツールは各画像を自動的に分析し、その結果を書き戻してデータセット内のフィールドに保存します。<\/P>プロンプトは完全にあなた次第です。<\/P>
<\/span><\/P>AIには以下のようなことを依頼できます:<\/P>写真について1〜2文で説明する<\/LI>損傷やメンテナンス問題を特定する<\/LI>看板に書かれている内容を読む<\/LI>安全上の危険について説明する<\/LI>資産番号を読む<\/LI>この場所のアクセシビリティについて説明する<\/LI>画像を定義されたカテゴリに分類する<\/LI><\/UL>プロンプトが完全にカスタマイズ可能なので、同じツールがコード一行も変更せずに無数のワークフローをサポートできます。<\/P>電柱検査、嵐による被害記録、トレイル状況レビュー、美術館コレクション目録作成、建設進捗評価など想像してください。これらのツールは写真に既に含まれている情報を使ってGISデータを豊かにするもう一つの方法になります。<\/P>AI搭載テキスト解析<\/H2>二番目のツールは画像ではなくテキストに焦点を当てています。<\/P>多くのGISデータセットにはメモ、コメント、検査報告書、フィードバック、事故説明、メンテナンスログ、調査回答などが含まれています。この情報は非常に価値がありますが、多くの場合長文テキストとして存在し、大規模な分析が困難です。<\/P>このツールはテキストフィールドの内容とカスタムプロンプトをAIへ送信し、その応答結果を書き戻して別のフィールドに保存します。<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>再び可能性は無限大です。
AIには以下のようなことが依頼できます:
長文レポートの要約
重要課題の抽出
苦情内容の分類
感情分析
メモを書式統一された形式へ書き換え
繰り返されるテーマの特定
簡潔なエグゼクティブサマリー生成
数千件もの記録を手動で確認する代わりに、アナリストは非構造化テキストを迅速に一貫性があり検索可能な情報へ変換し、それらはマッピングやフィルタリング、分析準備が整います。
コード見せて！
< P > 開発者向け - または十分なコード知識がある方へ：コードファイル(.pyt) をお好きなIDEやテキストエディタで開いてください。そこには読みやすいPythonコードがあります。腕まくりして解決したい問題向けにカスタマイズしましょう！
</ P >< P > そしてこれこそがarcgis.aiモジュール の本質です — 実際のAI呼び出し部分はほとんど拍子抜けするほどシンプルです。画像ツールが実行されるたびに内部で大体次のような処理が行われています：
</ P >< DIV > python
</ DIV >< PRE >< SPAN >< SPAN class= > from <\ / SPAN > arcgis < SPAN class= > . <\ / SPAN > gis < SPAN class= > import <\ / SPAN > GIS <\ / SPAN >< SPAN >< SPAN class= > from <\ / SPAN > arcgis < SPAN class= > . <\ / SPAN > ai < SPAN class= > import <\ / SPAN > analyze_image <\ / SPAN >
< SPAN > gis < SPAN class= > = <\ / SPAN > GIS < SPAN class= >( <\ / SPAN >< SPAN class= > "home" <\ / SPAN >< SPAN class= > ) <\ / SPAN >
<\ / SPAN >
< SPAN > response < SPAN class= > = <\ / SPAN > analyze_image < SPAN class= >( <\ / SPAN >
<\ / SPAN >< SPAN > image < SPAN class= >= <\ / SPAN >< SPAN class= > "https:\/\ /myorg.maps.arcgis.com/sharing/rest/content/items/<item_id>/attachments/<attachment_id>" <\ / SPAN >< SPAN class= > , <\ / SPAN >
<\ / SPAN >< SPAN > prompt < SPAN class= >= <\ / SPAN >< SPAN class= > "Describe any visible damage or maintenance issues." <\ / SPAN >< SPAN class= > , <\ / SPAN >
<\ / SPAN >< SPAN > to_language < SPAN class= >= <\ / SPAN >< SPAN class= > "en" <\ / SPAN ><\ / SPAN >< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ / span>
< \ /
print(response.results[0].value)
そしてテキストツールも基本的には同じことですが、画像ではなくanalyze_text()とテキスト文字列が使われています:
python
from arcgis.gis import GIS
from arcgis.ai import analyze_text
gis = GIS("home")
response = analyze_text(
text = "Caller reported a large pothole on Redlands Blvd near the intersection with Orange St, says it's been growing for weeks and damaged a tire.",
prompt = "Summarize this in one sentence and identify the issue type.",
to_language = "en"
)
print(response.results[0].value)
以上です — 両方の場合ともこれだけです。画像またはテキストとプロンプトを渡すと結果が返ってきます。他のすべて（バッチ処理、レート制限やエラー処理など）は、この2つの関数呼び出しが何千ものフィーチャーで安全に実行できるよう存在しています。AI部分自体は決して難しい部分ではありませんでした。
今後の展望
このツールボックス内の2つのツールはいずれも意図的に汎用的です — 今日電柱検査写真から読み取る同じ画像ツールが明日には野生動物カメラトラップ分類にも使え、市役所向け311苦情要約用テキストツールもユーティリティ向けメンテナンスログ標準化や公共安全向け事故記述トリアージにも容易に対応できます。地方自治体、ユーティリティー、交通機関、環境管理、公園 — データに写真や段落単位のメモが含まれていれば、それ用のプロンプトがあります。新しいツールは必要ありません それぞれに対して、新しい質問が必要です。<\/EM><\/P>Try It Yourself<\/H2>このtoolboxは無料でダウンロードできます<\/A>し、試すことができます — ArcGIS Proに取り込み、レイヤーを指定し、シンプルなプロンプトが既に持っているデータで何ができるかを見てみましょう。この新しいarcgis.aiモジュールにより、AIはロードマップ上の別のプロジェクトや実行する別の一連のアプリではなく、toolboxの中に常にあるもう一つのツールとなり、必要なときにすぐ使えます。<\/P>ダウンロードして、自分のデータで試し、ツールをまったく異なるものに作り直してください — どんな使い方をするかぜひ教えてください！
<\/span><\/A><\/P> <\/P>
