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Procore

プロンプト制御を使用した AI 結果の最適化

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 供給状況

  • Procore AI は、Digital Coworker パッケージを購入することで利用できます。

  • Datagrid は、すべての組織が購入できます。Procore AI のお客様は、Digital Coworker を購入すると、接続された Datagrid アカウントを受け取ります。 詳細はこちら 。

バックグラウンド

AIに適切な指示、データ、ツールを提供することで、AIが提供する応答を最適化できます。Procore AI に含まれる多くのプロンプト コントロールについて学びます。このチュートリアルは、次の対象者を対象としています。

  • Procore を使い始めた後に AI の結果を最適化したいと考えている Procore のお客様。

  • Datagrid プロダクトを使い 始めた 後に AI の結果を最適化したいと考えている Datagrid のお客様。

考慮すべきこと

  • 前提 条件：

    • Procore AI を使用して Procore の顧客として最適化するには:アカウントには、Procore Digital Coworker パッケージのいずれかに対するアクティブなサブスクリプションがあり、Procore 管理者によってプロジェクトが有効になり、ロールが割り当てられている必要があります。「 Procore AI を有効にする」を参照してください。

    • Procore AI を使用せずにデータグリッドとして最適化するには: アカウントで Datagrid サービスを購入し、 有効にしました 。

  • クレジット消費:クレジットは、すべての AI の質問、エージェント タスク、およびデータの保存や同期などのバックグラウンド プロセスによって消費されます。 AI クレジットについて詳細はこちら。

  • 検証: AIは間違いを犯す可能性があります。すべてのAIの作業、結果、回答を常に自分の記録と照合して、正確性を確保してください。

ステップス

1. AI モードを選択する

AI モードによって、要求に使用できる処理能力とツールセットが決まります。モード・セレクターは、プロンプト・コンポーザーの上部にあります。メモ: 「確認」モードでは、「アクション」メニューを介した特定の接続や、Procore で項目を作成または変更するためのエージェントの使用をサポートできません。これらの機能に対して、より高いモードを選択します。

AIモード

説明

クレジット 費用

質問する

速度に最適化されています。

最も低い

実行 ( 既定の )

複雑な問題を支援するために、データ全体にわたる複数ステップのタスクとアクションを計画して実行します。

最高

メモ: 「実行」モードのみ、「アクション」メニューから選択できます。

2. エージェントの選択

既定のところ、Datagrid は自動選択エージェントを使用して、プロンプトに最適な専用ツールを識別します。ただし、手動でこれを上書きして特定のエージェントを使用し、タスクの精度を高めることができます。

モード名(例:Ask、Execute)をクリックしてオフに切り替えますアイコンの切り替え オフエージェントの自動選択、ドロップダウンリストから別のエージェントを選択します。1つ以上の専門エージェント(Bill's Deep Search Agentや予算超過アナライザーなど)を選択できます。または、 エージェントの作成方法を学習します。

メモ: 前の手順で選択したモードが、エージェントから必要な結果と一致していることを確認します。「確認する」は、迅速で簡単な支援に最適です。「Execute」は、詳細な分析と複数ステップのタスク用に構築されています。

選択すると、モード名の横のヘッダーにエージェントのアイコンが表示されるため、チャット相手が誰なのかが常にわかります。

3. ツールキットを装備する - アクションとツール

拡張モードまたは実行モードでは、特定の「アクション」と「ツール」のオンとオフを切り替えて、AI のリーチを広げることができます。たとえば、次のようなものがあります。

  • Procore 企業: Procore AI の顧客に対して既定の有効になっています。これにより、AI はコンテンツを取得して Procore ツール (情報提供依頼、提出資料など) に直接送信できます。

  • ウェブ検索:外部規制や現在の天気などの情報をインターネット上でAIが検索できるようにします。

  • 計算する:予算調整や複雑な数量拾いを支援します。

  • MCP (モデル コンテキスト プロトコル):AI が内部データベースなどの追加のデータ ソースに安全にアクセスできるようにする高度なデータ コネクタ。この機能は、Datagrid スタンドアロン製品を使用している 企業アカウントでのみ使用できます。セットアップ手順については、「 エージェントの構成 」の「MCPサーバー」セクションを参照してください。

  • アプリケーションとデータを接続する: ペーパークリップペーパークリップ]アイコンをクリックして、ローカルファイルを添付したり、外部データソースに接続したりします。

    • アプリケーションの接続: [アプリケーションの管理] メニューを開き、Datagrid を Box、SharePoint、Google Drive、 または Slack アカウントにリンクします。

    • ローカルファイルを添付する: PDFまたはスプレッドシートをチャットに直接アップロードして、すぐに分析できます。

4. AIのナレッジベースを設定する

AIを詳細なプロジェクト記録や学習したエージェント履歴に結び付けることで、AIのコンテキストを定義する

@Use知識

プロジェクト データから事実を読み取って取得するように AI を導きます。@Use ナレッジから 1 つ以上のデータソースを選択して、特定のデータセットまたはページ環境に AI を集中させます。

  • 使用に適しているケース:これは、図面、仕様、過去のプロジェクト記録など、大きなファイルに埋もれている特定の詳細や事実を調査する必要がある場合に使用します。これは、プロジェクトのナレッジベースを構成する何千ものページを「深く掘り下げる」のに最適なツールです。

     「知識」と「行動」の違いは何ですか?

    • 知識: このルートは、検索可能なインデックスにあらかじめ整理されたデータを AI が検索できるため、埋もれた情報や複雑な情報の取得に多くの場合最適です。何千ページもの情報から事実を探します。このインデックスに登録されたデータは、Datagrid プランに応じて、15 分ごとや時間ごとなどのスケジュールで更新されます。

    • アクション: このルートは、最新の データ (5 分前にシステムに追加されたものなど) や、AI に項目を変更または作成してもらいたい場合に使用します。アクションまたは MCP 接続を選択する (またはこれらのモードを使用するように AI に指示する) と、インデックスがバイパスされ、AI に「ライブ」の外観と、情報提供依頼や提出資料などのプロジェクト レコードへのアクセスが与えられます。情報を取得するためにこれを行う場合は、項目とフィールドの完全一致を検索するため、要求をより厳密に行う必要があります。

エージェントの記憶

AI エージェントの保存されたメモリ (ユーザー名、電子メール、タイムゾーンなど) を開きます脳アイコンをクリックすると、AIがあなたについて保存した個人的な知識が表示されます。 

  • これには、名前、役割、タイムゾーン、プロジェクト設定などの保存されたコンテキストが含まれ、時間の経過とともに回答の関連性が高まります。AIが常にタイトルや場所を間違えている場合は、ここでこれらの記憶を編集またはクリアできます。

5. 車両を選択

精度は適切な構造から始まります。大規模言語モデル (LLM) を管理し、選択を促して結果を最適化します。

LLMをお選びください

プロンプトコンポーザーの右上にある きらめきまたはブランドロゴを介して モデルアイコン をクリックして、LLMを切り替えます。Gemini AI アイコン - Datagrid AI の既定の LLM であるため、ユーザーが新しい LLM に変更するにはこれをクリックする必要があるため、最初にアップロードされました。
メモ: モデルオプションは、クラウド プラットフォームなどの会社構成に応じて、アカウントによって異なる場合があります。

LLMモデル

最適な用途

考えてみてください。

ふたご座

毎日の調整、迅速な検索、大量のデータ取得。

多用途で 高速 なコーディネーター

GPTの

フォレンジックロジック、複雑な計画、数学を多用する調整。

細部にまでこだわる アナリスト

クロード

アーキテクチャグレードのライティング、微妙な分析、技術文書の監査。

複雑なデータの精度に重点を置いたインタプリタ

プロンプトライブラリ

[ プロンプト ] をクリックして、最も効果的で複雑なプロンプトをここに保存し、後で再利用します。プロンプトを「自分専用」と「チームと共有」の間で切り替えて、最も効果的なプロンプトをチームと共有し、ワークフローの標準化に役立てます。

6. 結果の検証と監査

AIの言葉を最終的なものとして受け取らないでください。すべての回答の下部にある検証ツールを使用して、作業を監査します。

  • 電球アイコン推論: これをクリックすると、AI が使用した「隠された」ステップバイステップのロジックが表示されます。計画、選択したツール (MCP ツールや計算ツールなど)、および結論に達するために参照したドキュメントが表示されます。

    • ヒント: エージェントまたは応答が「プロジェクト ブラインド」であると思われる場合は、応答の 1 つの先頭にある名前の横にある [詳細] メニューから [ 構成 移動] をクリックし、必要なデータセットにアクセスできるかどうかを確認できます。アイコンの省略記号 (水平)エージェントの構成に関する詳細はこちら、またはより一時的な解決策については、「アクション」または「このナレッジ」メニューから現在のプロンプトに必要なデータを追加します。

  • 引用文献:ソース リンクをクリックすると、AI が参照として使用した特定の文書、Procore 案件、または PDF に直接ジャンプします。

7.このプロンプトを試してください

これらのコントロールの動作を確認するには、目的のコントロールを配置したプロンプトを試してください。たとえば、次のことを試してください。

A.プロンプトコントロールの構成:

  1. 実行モードの選択

  2. [ アクション] メニューでこれらを有効にしました。

    • Procore 企業
      メモ: 関連する Procore データセットがページ環境またはチームスペースにすでに追加されている場合は、ここで選択する必要はありません。または、Procore AI をお持ちの場合、これはすでに有効になっています。

    • ウェブ検索

    • 計算する
      メモ:「Web 検索」または「計算」を手動で選択しない場合でも、プロンプトからタスクに関連していると推測できる場合、AI はこれらのツールを使用する可能性があります。

  3. LLM を Claude モデルに変更します。

  4. Deep Search Agentを選択します。

B. プロンプトを送信します。

たとえば、「LEED 要件に照らして最新の提出資料を監査する」と入力します。競合を特定し、潜在的なコストへの影響を見積もります。

C.オプションの拡張機能:

AIに回答の草案作成やフォローアップアクションを依頼します。たとえば、次ように入力します: 下請業者に対する不採用通知書の草案。