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リリースノート
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  - 2020 年 10 月
  - 2020 年 9 月
- 一般提供 (GA)
基本情報
- AI Center について
- AI Center を使用する
- リージョンとインスタンス
- AI Center のアクセス制御
  - プロジェクトレベルのアクセス制御
  - テナントレベルで権限を管理する
  - 新しいプロジェクトを作成してユーザーを割り当てる
通知
- 自分への通知
プロジェクト
- プロジェクトについて
- プロジェクトを管理する
データセット
- データセットについて
- データセットを管理する
データのラベル付け
- データのラベル付けについて
- データラベルを管理する
- 人間参加型のデータのラベル付け機能を使用する
ML パッケージ
- ML パッケージについて
- ML パッケージのソース
  - ファイルをアップロード
  - すぐに使えるパッケージを使用する
  - ML パッケージをインポートおよびエクスポートする
- ML パッケージを管理する
すぐに使えるパッケージ
- 概要
- UiPath Language Analysis (UiPath 言語分析)
  - Custom Named Entity Recognition (カスタム固有表現抽出)
  - Light Text Classification (ライトテキスト分類)
  - Multilingual Text Classification (多言語テキスト分類)
  - Semantic similarity (意味的類似性)
  - Multilabel Text Classification (マルチラベルテキスト分類)
- UiPath Image Analysis (UiPath 画像分析)
  - Image Classification (画像分類)
  - Signature Comparison (署名の比較)
- オープンソースパッケージ
  - English Text Classification (英語テキスト分類)
  - French Text Classification (フランス語テキスト分類)
  - Japanese Text Classification (日本語テキスト分類)
  - Object Detection (オブジェクト検出)
  - Text Classification (テキスト分類)
  - TPOT AutoML Classification (TPOT AutoML分類)
  - TPOT AutoML Regression (TPOT AutoML 回帰)
  - TPOT XGBoost Classification (TPOT XGBoost 分類)
  - TPOT XGBoost Regression (TPOT XGBoost 回帰)
- AI Computer Vision
- Communications Mining
- UiPath Document Understanding
パイプライン
- パイプラインについて
  - トレーニングパイプライン
  - 評価パイプライン
  - フルパイプライン
- パイプラインを管理する
- ループを閉じる
ML スキル
- ML スキルについて
- ML スキルを管理する
ML ログ
- ML ログについて
AI Center の Document UnderstandingTM
- Document Manager
- OCR サービス
AI Center API
- 概要
- API リスト
ライセンス
- プラットフォームユニット
- AI ユニット
  - AI ユニットに関するよくある質問
- AI Robot - レガシ
- 法的情報
AI ソリューションテンプレート
- AI ソリューションテンプレートについて
  - メール AI
使い方
- ML パッケージ
  - 継続学習するカスタム NER を使用する
- ML スキル
  - API を使用してパブリック ML スキルを呼び出す
  - AI Center API を使用してインフラストラクチャコストを削減する
  - API を使用して ML スキルのデプロイを更新する
基本的なトラブルシューティングガイド
- トラブルシューティングについて
- ML スキル
- パイプライン

重要 :

このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。新しいコンテンツの翻訳は、およそ 1 ～ 2 週間で公開されます。

AI Center

デリバリー:

最終更新日時 2026年3月3日

API を使用してパブリック ML スキルを呼び出す

この手順を開始する前に、以下のページで ML スキルについて詳しく確認してください。

ML スキル

パブリック ML スキルを使用するには、以下が必要です。

ポート 433 が開かれている
対象の ML スキル URL にアクセスできる
ML スキルがデプロイされている組織の AI ユニットの API キーにアクセスできる

パブリック ML スキルにより URL と API キーが生成されます。これらを API 呼び出しで使用して予測要求を送信します。

URL と API キーは、ML スキルの詳細セクションで確認できます。

生成された ML スキルの URL を使用して POST 要求を作成します。
API キーによって生成された値を使用して、ヘッダーフィールド X-UIPATH-License を作成します。
値 application/json (または JSON 形式のデータを必要とする ML スキル) を入力として設定したヘッダーフィールド Content-Type を JSON 形式で作成します。
実際のデータを含む要求本文を JSON 形式で作成します。
```
curl --location --request POST 'yourURL' \
--header 'X-UIPATH-License: yourAPIKey' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{"data":"test"}'curl --location --request POST 'yourURL' \
--header 'X-UIPATH-License: yourAPIKey' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{"data":"test"}'
```

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