習慣トラッカーを超える：AIによる自動化が習慣とルーチン構築にもたらす革新

Bika

June 02, 2020

3 min read

習慣とルーチン構築における課題

多くの人が、日々の生活や仕事において、新しい習慣を定着させ、効果的なルーチンを構築することに苦労しています。特に、ビジネスマンや学生、ホームメイカーなど、忙しい生活を送る人たちにとっては、時間の不足ややる気の低下、ステップの忘れ、多忙なワークフローへの習慣の組み込みが難しいことが多いです。例えば、朝の運動習慣を始めようとしても、忙しい朝の仕事や家族の世話で時間が取れないことがあります。また、勉強のルーチンを作ろうとしても、疲れやストレスでやる気が失せてしまうこともあります。

幸いにも、デジタルツールを使うことで、これらの課題を克服する手助けができます。習慣トラッカーやルーチンアプリなどのツールを使うことで、習慣の実行状況を追跡し、目標を設定し、リマインドを受けることができます。

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習慣とルーチン構築には、時間の不足、やる気の低下、ステップの忘れ、ワークフローへの組み込みの難しさなどの課題があります。
デジタルツールを使うことで、これらの課題を克服する手助けができます。
習慣トラッカーやルーチンアプリは、習慣の実行状況を追跡し、目標を設定し、リマインドを受けることができます。 ::::

習慣トラッカーとルーチンアプリの紹介

近年、習慣トラッカーやルーチンアプリが人気を集めています。これらのアプリは、ユーザーが習慣やルーチンを管理しやすくするための機能を提供しています。例えば、Streaks（https://streaksapp.com/）、HabitNow（https://habitnowapp.com/）、Way of Life（https://wayoflifeapp.com/）、Habitify（https://habitify.me/）、Habitica（https://habitica.com/）などのアプリは、習慣の完了を追跡し、連続日数を表示し、リマインドを設定し、目標を設定する機能を備えています。

ユーザーは、「最高の習慣トラッカーアプリ」や「最高のルーチンアプリ」などのキーワードで検索し、自分に最適なアプリを探しています。これらのアプリは、それぞれ独自の特徴や機能を持っており、ユーザーのニーズに合わせて選択することができます。

シンプルなトラッキングの限界

しかし、伝統的な習慣トラッカーやルーチンアプリには限界があります。特に、ビジネスマンや学生、ホームメイカーなど、複雑なニーズを持つ人たちにとっては、これらのアプリだけでは不十分な場合があります。例えば、市場調査員がアンケート調査結果の画像から文字を抽出してデータを整理する作業、アーカイブ管理者が歴史的な文書のスキャン画像から文字を抽出してデジタルアーカイブに登録する作業、eコマースオペレーターが商品画像から商品名や価格を抽出して商品情報を入力する作業など、これらの作業は、習慣トラッカーやルーチンアプリでは自動化できません。

これらのアプリは主に習慣の完了を追跡するだけで、習慣をサポートするタスクやルーチンワークフロー自体の一部である外部プロセスを自動化することはできません。

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習慣とルーチンのためのプロアクティブ自動化：Bika.aiのAI批量画像認識（DeepSeek-vl2）テンプレート

Bika.aiは、プロアクティブ自動化の概念を提唱し、シンプルなトラッキングを超えたサポートを提供します。その中でも、AI批量画像認識（DeepSeek-vl2）テンプレートは、画像から文字情報を効率的に抽出することができる強力なツールです。

このテンプレートは、DeepSeek-vl2の画像認識能力を統合し、アップロードされた画像からすべての文字情報を抽出することができます。企業や個人ユーザーにとって、このテンプレートは多くの時間を節約し、人為的なエラーを減らし、自動化によりデータ管理の効率を大幅に向上させることができます。

テンプレートの機能

批量画像認識自動化：強力なDeepSeek-vl2モデルを自動化で統合し、画像内のテキスト情報を自動的に識別し、結果をリアルタイムでデータベースに更新します。
AI画像認識データベース：アップロードされた画像添付ファイルとその識別結果を保存するためのデータベースで、ユーザーはいつでも閲覧し、管理することができます。

使用方法

批量画像認識自動化の設定
1. 硅基流动を開き、個人アカウントを登録します。
2. 批量画像認識自動化 の 送信http要求 エグゼキュータに入り、エグゼキュータの設定を完了します。
  - URL欄に https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions を記入します。
  - 硅基流动の個人中心-APIキーに移動し、「新規APIキー」ボタンをクリックします。生成されたAPIキーで _YOUR_API_KEY_ を上書きします。
  - モデル deepseek-ai/deepseek-vl2 で要求内容の _MODEL_NAME_ を上書きします。以上の設定を完了したら、保存ボタンをクリックします。
画像のアップロードと識別のトリガー
1. AI画像認識データベース に識別する必要のある画像をアップロードします。1行の記録に1枚の画像のみアップロード可能で、複数の画像を処理する場合は、複数の記録を作成してください。
2. アップロードが完了したら、批量画像認識自動化 に移動し、今すぐ実行 ボタンをクリックして自動化をトリガーします。「To be identified」と表示されているすべての記録の画像が自動的に識別プロセスに入ります。
3. 「Identification completed」に変更された後、識別されたテキストが自動的に 画像文字内容 フィールドに更新されます。

使用シーン

自動画像認識：AI技術を利用して画像内のテキスト情報を迅速に検出し、画像から文字を抽出するシーンに適しています。
批量処理：複数の画像を一度に処理でき、作業効率を大幅に向上させ、大量の画像を処理するタスクに特に適しています。
画像テキスト抽出：画像内のテキスト情報を抽出し、ワークフローを最適化し、作業効率を向上させます。

対象ユーザー

市場調査員：アンケート調査結果を分析する際、多数の回答者の手書き回答の画像から文字を抽出し、データを迅速に整理し、後続の分析に役立てることができます。
アーカイブ管理者：多数の歴史的な文書のスキャン画像から文字を迅速に抽出し、デジタルアーカイブと検索のために使用することができます。
eコマースオペレーター：商品画像の文字を認識し、商品名、仕様、価格などの情報を抽出し、商品情報の入力と管理を容易にすることができます。

例えば、市場調査員がアンケート調査結果を分析する際、多数の手書き回答の画像がある場合、このテンプレートを使うことで、手動で文字を入力する手間を省き、迅速にデータを整理することができます。これにより、調査結果の分析に集中することができ、より効果的な習慣やルーチンを構築することができます。

このように、AI批量画像認識（DeepSeek-vl2）テンプレートは、習慣やルーチンをサポートするワークフローを自動化することで、単なるトラッキングだけではできない「実行」の部分をサポートし、一貫性のある習慣やルーチンの構築に役立ちます。

AI批量画像認識（DeepSeek-vl2）テンプレートを試してみましょう。

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あなた独自の一貫性の高いスタックを構築する

ユーザーは、自身のニーズに応じて適切なツールを選択する必要があります。単純な習慣やルーチンの場合は、専用の習慣トラッカーで十分な場合もあります。しかし、画像から文字を抽出する作業や、それに関連するワークフローが含まれる場合は、AI批量画像認識（DeepSeek-vl2）テンプレートのようなプロアクティブ自動化ツールが不可欠になります。

これらのツールは、互いに補完的に機能することもできます。例えば、習慣トラッカーで習慣の完了を追跡し、AI批量画像認識（DeepSeek-vl2）テンプレートで関連するワークフローを自動化することで、より一貫性の高い習慣やルーチンを構築することができます。

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結論：より賢い習慣構築

この記事では、シンプルな習慣トラッキングから、より深いサポートを提供するプロアクティブ自動化までの旅を紹介しました。AI批量画像認識（DeepSeek-vl2）テンプレートは、一貫性を持った習慣やルーチンの構築において、ユーザーに大きな価値を提供します。

Bika.aiを探索することで、個人的および職場での開発に役立つワークフロー、習慣に関連するタスクの自動化を体験できます。是非、これらのツールを使って、あなた自身の習慣やルーチンを強化し、より効果的な生活や仕事を実現してみてください。

よくある質問

Q: どのような種類の画像を処理できますか？ A: このテンプレートは png、webp、jpeg/jpg 形式の画像をサポートしています。もし、他の形式をサポートする必要がある場合は、批量画像認識自動化 の 実行スクリプト エグゼキュータ内のコードを変更することができます。

Q: 一度に何枚の画像を処理できますか？ A: 1行の記録に1枚の画像のみアップロード可能です。複数の画像を処理する場合は、複数の記録を作成し、これらの記録のオプションを To be identified に設定してください。手動で自動化をトリガーすると、すべての To be identified の

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