OneDriveにファイルがアップロードされたら、OCRで読み取りGoogle スプレッドシートに追加する

OneDriveにファイルがアップロードされたら、OCRで読み取りGoogle スプレッドシートに追加する

Yoomのテンプレートを使えば、ノーコードで簡単に
OneDrive
Google スプレッドシート
を自動連携できます。
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■概要

OneDriveにアップロードされた請求書や申込書の内容を、都度ファイルを開いて手作業で転記していませんか。
こうした定型的な作業は時間がかかるだけでなく、入力ミスや転記漏れといったヒューマンエラーの原因にもなりかねません。
このワークフローを活用すれば、OneDriveへのファイルアップロードをきっかけに、OCR機能が内容を自動で読み取りGoogle スプレッドシートへ追加するため、これらの課題を解消し業務を効率化します。

■このテンプレートをおすすめする方

  • OneDriveに保存したファイルの内容を手作業で別アプリに転記している方
  • OCRで読み取ったデータをGoogle スプレッドシートで管理し、業務を効率化したい方
  • 手入力による転記ミスをなくし、データの正確性を高めたいと考えている担当者の方

■このテンプレートを使うメリット

  • OneDriveへのファイルアップロードだけで、OCRによる読み取りから転記までが自動化されるため、手作業の時間を短縮できます。
  • 人の手によるデータ転記がなくなるため、入力ミスや転記漏れなどのヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性が向上します。

■フローボットの流れ

  1. はじめに、OneDriveとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
  2. 次に、トリガーでOneDriveを選択し、「特定フォルダ内にファイルが作成または更新されたら」を設定します。
  3. 続いて、オペレーションで分岐機能を設定し、特定の条件で処理を分けられるようにします。
  4. 次に、OneDriveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、トリガーで検知したファイルをダウンロードします。
  5. その後、OCR機能の「任意の画像やPDFを読み取る」を設定し、ダウンロードしたファイルからテキスト情報を抽出します。
  6. 最後に、Google スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、OCRで抽出したデータを指定のシートに追加します。

※「トリガー」:フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」:トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

  • OneDriveの「ファイルをダウンロードする」アクションのファイルのアイテムIDの項目はトリガーから取得した値を選択してください。
  • 分岐機能では、業務に合わせた条件を任意で設定可能です。
  • OCR機能では、請求書番号や金額、日付など、ファイルから抽出したい項目を任意で設定してください。
  • Google スプレッドシートのアクションでは、データを追加したいスプレッドシートやシートを任意で指定してください。

■注意事項

  • OneDrive、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
  • Microsoft365(旧Office365)には、家庭向けプランと一般法人向けプラン(Microsoft365 Business)があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
  • 分岐するオペレーションはミニプラン以上、OCRのAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。
    その他のプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
  • ミニプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。
    無料トライアル中には制限対象のアプリや機能(オペレーション)を使用することができます。
  • トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
  • プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
  • ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
  • トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は下記をご参照ください。
    https://intercom.help/yoom/ja/articles/9413924
  • アプリの仕様上、ファイルの作成日時と最終更新日時が同一にならない場合があり、正しく分岐しない可能性があるのでご了承ください。
  • OCRデータは6,500文字以上のデータや文字が小さい場合などは読み取れない場合があるので、ご注意ください。
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