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# Field Fixer

> データプレビューでField Fixerを使い、自然言語のリクエストを、レビュー済みの抽出フィールド変更に変えます。

Field Fixerを使うと、自動検出された抽出フィールドを自然言語で修正できます。出力に何を含めたいかをOctoparseに伝え、提案された変更とサンプル値を確認してから、適用するかどうかを決めます。

Octoparse 10.2で導入されたField Fixerは、エージェント型AIスクレイパーへの一歩です。フィールドの直し方を説明するだけではありません。目的を理解し、現在のタスクを調べ、フィールド単位の変更を計画し、結果を承認できる形で用意します。

```text theme={null}
目的を伝える → 提案された変更を確認する → 適用する → テストする
```

## Field Fixerがしてくれること

たとえば自動検出が`Price`フィールドを作成したものの、現在の販売価格ではなく、取り消し線付きの定価を取得しているとします。ここで次のように入力します。

> Priceを、定価ではなく割引後の販売価格に変更してください。

するとField Fixerは、タスクを一緒に確認しながら進めます。

1. **対象を特定する。** リクエストを一般的な質問として扱うのではなく、既存の`Price`フィールドに結びつけます。
2. **現在の抽出を調べる。** `Price`が現在何を抽出しているか、読み込まれたページ上の関連要素を確認します。
3. **フィールド変更を計画する。** 周囲のリストやワークフローはそのままに、フィールドの取得元を変更すべきだと判断します。
4. **曖昧さを解消する。** 説明に一致しそうな価格が複数ある場合は、黙って推測せず、ページ上で意図した値を選ぶよう求めます。
5. **結果を確認する。** 提案したフィールドをサンプル項目に対してテストし、抽出された値をレビュー用に提示します。
6. **承認後にタスクを更新する。** 既存のフィールドは、提案を承認したときにのみ変更され、その後Octoparseがデータプレビューを更新します。

得られるのは、XPathを編集せよと指示するチュートリアルではありません。エージェントが用意し、あなたが検証したタスクの変更です。

## どれだけ作業が減るか

改善が最もはっきりするのは、自動検出が正しいリストとナビゲーションをすでに作れているものの、出力の列を修正する必要がある場合です。

| 手動でのフィールド修正               | Field Fixerを使う場合              |
| ------------------------- | ----------------------------- |
| 値が誤っている理由を突き止める           | 期待する値を説明する                    |
| ページ内で正しい要素を探す             | Field Fixerが確認を求めたときだけ要素を指定する |
| セレクターと抽出タイプのどちらを編集するか判断する | 提案されたフィールド変更を確認する             |
| XPathやフィールド設定を編集する        | 提案を承認する                       |
| プレビューを更新して結果を確認する         | 提案の一部として生成されたサンプル値を確認する       |
| 最初のセレクターが誤っていれば作業をやり直す    | フィールドを手動で作り直さず、修正を依頼する        |

Field Fixerは、フィールド修正を「スクレイパーがどう抽出すべきかを設定する」作業から、「データセットに何を含めるべきかを指定して検証する」作業へと変えます。よくあるフィールド修正に必要な専門知識を減らしますが、最終的なテストをなくすものではありません。

## 依頼できる変更

| 自動検出が…          | Field Fixerに次のように依頼します             |
| --------------- | ---------------------------------- |
| 定価を取得している       | `割引後の販売価格を使ってください。`                |
| 商品の評価を取得できていない  | `商品の評価をRatingとして追加してください。`         |
| リンクのテキストを抽出している | `Product linkからリンク先のURLを抽出してください。` |
| 不要な列を作成している     | `Sponsoredフィールドを削除してください。`         |
| 分かりにくい名前を生成している | `field_3をAvailabilityに変更してください。`   |

Field Fixerは、周囲のワークフローをそのままに、抽出フィールドの追加・削除・名称変更・調整ができます。

## フィールドを修正する

<Steps>
  <Step title="自動検出タスクを作成する">
    [自動検出](/docs/jp/platform/auto-detect)を実行し、データプレビューでフィールドとサンプル値を確認します。
  </Step>

  <Step title="データプレビューからField Fixerを開く">
    先にワークフローとデータプレビューを生成します。次に、データプレビューのヘッダー、またはフィールド横の✨コントロールからField Fixerを開きます。抽出ワークフローとプレビューが存在するまで、この入口は利用できません。
  </Step>

  <Step title="期待する結果を説明する">
    フィールドに何を含めるべきかを述べます。可能であれば、対象のフィールドを先に選択します。定価とセール価格のように、ページに似た値が含まれる場合は具体的に指定します。
  </Step>

  <Step title="求められたらページのコンテキストを与える">
    意図した値が曖昧な場合は、ウェブページ上で正しい要素を選択します。これでField Fixerは正しい対象で処理を続けられます。
  </Step>

  <Step title="提案を確認する">
    提案された変更とサンプル値を、ウェブページと照らし合わせます。レイアウトが異なる項目や値が欠けている項目を含め、複数の行を確認します。
  </Step>

  <Step title="適用してテストする">
    プレビューが正しいときにのみ変更を適用します。ローカルまたはクラウドで本格的に実行する前に、小規模なテストを行います。
  </Step>
</Steps>

## Field Fixerの適用範囲

Octoparse 10.2のField Fixerは、自動検出タスクのフィールドを対象としています。プロンプトからワークフロー全体を作成・修復するものではありません。

ページネーション、スクロール、詳細ページのクリック、ログインやフォーム操作、待機条件、ループ、全体のアクション順序を変更するには、[ノーコードビルダー](/docs/jp/platform/no-code-builder)を使用します。

<Warning>
  AIが生成した変更は誤っていることがあります。大規模に実行する前に、必ずサンプル出力を確認し、タスクをテストしてください。
</Warning>

## 関連ページ

<Columns cols={3}>
  <Card title="自動検出" href="/docs/jp/platform/auto-detect">
    最初の抽出フィールドとワークフローを生成します。
  </Card>

  <Card title="ノーコードビルダー" href="/docs/jp/platform/no-code-builder">
    ページ操作や複雑なワークフローの挙動を設定します。
  </Card>

  <Card title="抽出データの整形" href="/docs/jp/platform/refine-data">
    抽出した値を整形・変換します。
  </Card>
</Columns>