Airtableのテキスト分類：Run a scriptオートメーションとJevでレコードに自動ラベルを付ける

Airtableのベースには、人が手で仕分けている自由記述がよくたまります。フォームの回答、顧客からの依頼、フィードバック、プログラムへの応募、コンテンツ案などです。分類とは、1つの長文フィールドの本文を読み、短い固定リストからカテゴリを1つ埋めることで、誰かが全行を読む前にビュー、フィルター、次のオートメーションが動けるようにすることです。実用的なテーブルには4つのフィールドが必要です。元の本文（Long text）、Category（選択肢がラベルIDと完全に一致する単一選択。例：billing、bug、feature_request、other）、Confidence（小数2桁の数値）、Needs review（チェックボックス）。カテゴリ一覧は短く互いに排他的にし、必ずotherを入れて、どれにも当てはまらない本文の正直な行き先を用意します。緊急度も重要なら、カテゴリにurgentを足すのではなく、別のはい/いいえの質問として尋ねます。混ぜると両方の答えが悪くなります。本ガイドは1レコード1カテゴリを扱います。複数カテゴリに同時に当てはまりうるなら、複数選択フィールドを使い、先にマルチラベル分類のガイドを読んでください。

手順は5つです。1）上の4フィールドを作り、最初の実行前にすべてのラベルIDを単一選択の選択肢として追加します。スクリプトは名前で選択肢を書き込むので、名前が一致している必要があります。2）Automationsでオートメーションを作り、トリガーに「When a record matches conditions」を選び、条件を2つ設定します。テキストフィールドが空でないこと、Categoryが空であること。フォーム回答が届いたときなど、レコードがその状態に入ると起動し、Categoryを書き込むとレコードが条件から外れるため、自分の更新でループしません。3）「Run a script」アクションを追加します。入力変数のサイドバーで、トリガーのAirtableレコードIDに対応するrecordIdと、テキストフィールドに対応するtextを追加します。4）メール認証済みのアカウントでConsole → API keysからJevModelのAPIキーを作り、スクリプトエディタのSecretsタブにJEVMODEL_API_KEYとして追加します。スクリプトはinput.secret("JEVMODEL_API_KEY")で読みます。Airtableはシークレットを使うスクリプトの編集を、そのシークレットにアクセスできる人に限定し、コンソール出力からシークレットを伏せます。5）サンプルレコードでアクションをテストし、実行履歴と実行ログを確認してからオートメーションをオンにします。Jevの呼び出しが失敗したらCategoryは空のままにしてNeeds reviewをオンにし、一時的なエラーで誤ったラベルが付かないようにします。

Airtable側では、ヘルプセンターがRun a scriptアクションの制限を挙げています。スクリプトのタイムアウトは30秒と記載（執筆時点では一時的に120秒に緩和）、fetch1回あたり30秒、スクリプトAPI呼び出しは12秒でタイムアウト、メモリ512MB、1回の実行でfetchリクエスト50回とselectRecordsクエリ30回まで、変更は毎秒15回までで1回の変更は最大50レコードです。このアクションは制限の差はあるもののすべてのプランで使えますが、Teamプランの試用期間中は使えません。例のように1回の実行で1レコードなら、これらの制限には遠く及びません。JevModel側では、リクエスト全体（stateとquestions）が8,000文字以内である必要があるため、長い本文は送る前に切り詰めます。例では先頭6,000文字だけを残しています。1リクエストで尋ねられる質問は1〜8個。Choiceの選択肢は2〜12個で、IDは小文字で始まり小文字・数字・アンダースコアだけを使います。Scoreは2〜10段階の順序付きレベルです。modelフィールドも冪等キーもありません。同じレコードでオートメーションを再実行すれば新しいリクエストとして再び課金されます。失敗した実行は返金されます。ラベルを付けたレコード1件が、トークン残高から引かれる通常のAPIリクエスト1回です。認証済みアカウントは100,000トークン無料から始まり、有料パックは料金ページに載っています。

3つとも同じJevの質問を送ります。違うのはロジックをどこに置き、結果をどうベースに戻すかです。下表はワークフローの形の比較で精度の比較ではなく、どの行もベンチマークではありません。

スクリプトをRun a scriptアクションに貼り付け、テーブル名、フィールド名、ラベル定義を自分のベースに合わせて書き換えます。リクエストはJevModelのドキュメントどおりです。認証済みアカウントのBearerキーでPOST /api/v1/systemoneし、stateと名前付きの質問を送ります。ここではcategoryというChoiceが1つです。成功した応答はcode 0でdata.answersを含みます。本サイトは常にOpenRouter経由でtypesafe/jev-1.13を呼ぶため、modelフィールドはありません。JevModelはJevを開発するTypeSafe AIとは独立しています。スクリプトが送るのは本文だけで、氏名、メール、ほかの列は送りません。単一選択の値はnameを持つオブジェクトとして書き込み、その選択肢はフィールドに既に存在している必要があります。仮のしきい値未満のレコード、otherと判定されたレコード、呼び出しに失敗したレコードはNeeds reviewがオンになるので、このチェックボックスで絞り込んだビューが人の作業キューになります。0.7は仮の値です。ラベル付きサンプルから自分でしきい値を決めてください。

// Illustrative only. Airtable automation → "Run a script" action.
// Input variables: recordId (Airtable record ID from the trigger), text (the long-text field).
// Secret: JEVMODEL_API_KEY (Secrets tab in the script editor).
// Fields: Category (single select), Confidence (number), Needs review (checkbox).
const { recordId, text } = input.config();
const table = base.getTable("Requests");

const res = await fetch("https://jevmodel.app/api/v1/systemone", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer " + input.secret("JEVMODEL_API_KEY"),
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    // The whole request must stay within 8,000 characters.
    state: { text: String(text || "").slice(0, 6000) },
    questions: {
      category: {
        type: "choice",
        instructions: "Which team should handle this request submitted through our form?",
        criteria: {
          billing: "Invoices, payments, refunds, or plan changes.",
          bug: "Something is broken, shows an error, or behaves unexpectedly.",
          feature_request: "Asks for something the product does not do yet.",
          other: "Anything that fits none of the labels above.",
        },
      },
    },
  }),
});
const out = await res.json();

if (out.code !== 0) {
  // Leave Category empty and hand the record to a person.
  await table.updateRecordAsync(recordId, { "Needs review": true });
  console.log("Jev call failed: " + out.message);
} else {
  const { choice, probabilities } = out.data.answers.category;
  const p = probabilities ? probabilities[choice] : 0;
  await table.updateRecordAsync(recordId, {
    Category: { name: choice }, // the option must already exist in the field
    Confidence: p,
    "Needs review": p < 0.7 || choice === "other", // 0.7 is a placeholder
  });
}

まず、人がすでにカテゴリを付けたレコードから始めます。数百件を本文と人手のラベル付きでCSVに書き出し、本文をJevModel Console → Batchにアップロードして同じChoiceの質問を実行し、行ごとの回答を書き出します。次に表計算ソフトでラベルごとに2列を比べます。Batchは精度を計算してくれません。どのペアが混同されやすいか、確率のしきい値を上げると一致率がどう変わるかを見て、曖昧な定義を書き直し、同じサンプルで再実行してからオートメーションをオンにします。既存レコードにラベルを付けるのも、このCSVの経路がいちばん簡単です。オートメーションは新たに条件に一致したレコードでしか起動せず、1回の実行で多数のレコードをループするスクリプトはすぐにfetch50回の上限に達します。運用開始後は、Needs reviewで絞り込みConfidenceで並べたビューを置き、毎週otherの割合を確認します。割合が増えていれば、カテゴリ一覧が実際の投稿内容に合わなくなっています。誤り率を測るまでは、ラベルを理由に削除・非表示・メール送信をさせず、ラベルのフィールドは人が直せるよう編集可能にしておきます。

作業がベースの中で行われ、短いスクリプトを編集でき、プランにこのアクションが含まれているならRun a scriptを選びます。ほかの自動化がすでにノーコードツールで動いている、または同じ本文をSlack、メール、CRMにも送る必要があるならノーコードツールを。Zapier、Make、n8n、Power Automate、Pipedreamの各ガイドで同じJevリクエストを紹介しています。既存分を一度に処理したい、あるいは自動化を作る前にラベル定義を試したいなら、CSVとConsole → Batchを。データがAirtableではなくGoogleスプレッドシートにあるなら、Googleスプレッドシートのガイドが同じパターンをApps Scriptで解説しています。どれを選んでも確認すること：1）明確なotherを含むラベル定義を書く、2）緊急度は別のはい/いいえの質問にする、3）本文だけを送り、8,000文字のリクエスト上限未満に切り詰める、4）呼び出しが失敗したらカテゴリを空のままにしてレコードに印を付ける、5）まずラベルと確認用ビューだけにし、ラベル付きサンプルで一致率を測ってから後続のアクションを加える。JevModelはテキスト専用でオープンソースではありません。Airtableの添付ファイル、画像、音声はこの構成では分類されません。