インテリジェント ドキュメント プロセッシングとは
Intelligent Document Processing (IDP) は、ドキュメント (電子メール、テキスト、Word、PDF、またはスキャンしたドキュメントなど) からデータをキャプチャ、変換、および処理するソフトウェア ソリューションです。コンピューター ビジョン、光学式文字認識 (OCR)、自然言語処理 (NLP)、機械/ディープ ラーニングなどの AI テクノロジを使用して、抽出されたデータをエンドツーエンドで分析、分類、変換し、外部システムにエクスポートできます。最終過程。
IDP ソリューションは、構造化文書 (ローン申請書や納税申告書のようなレイアウトがあらかじめ定義された文書)、非構造化文書 (メモや契約書などの自由形式の文書)、および半構造化文書 (文書) からデータを抽出する方法を理解できます。固定構造と自由構造を組み合わせる)。
さまざまな業界の複数のビジネス機能にまたがる多種多様なアプリケーションがあります。 IDP の一般的な使用例には、金融サービス業界での請求書処理、ヘルスケア業界での請求処理、サプライ チェーン業界での配送追跡の証明などがあります。
インテリジェントなドキュメント処理の利点
IDP ソリューションの設定は、ドキュメントに依存して情報を処理する機能のための企業におけるデジタル トランスフォーメーションの重要なコンポーネントです。ドキュメントベースのプロセスを効果的に自動化すると、次のような複数の利点が得られます。
- 迅速な知識共有: ドキュメント内の重要な情報を自動的に分類および抽出して、情報をより迅速に見つけます。
- 処理コストの削減: 自動処理により、ドキュメントから手動でデータを抽出するのにかかる時間を削減します。
- 手作業によるエラーの減少: 手作業によるデータ抽出に関連する人為的エラーを減らします。
- 高度にカスタマイズ可能: AI モデルとロボティック プロセス オートメーション (RPA) ボットをカスタマイズして、ビジネス機能で特定のドキュメントを処理し、データを任意のシステムにエクスポートします。
- 合理化されたプロセス: AI は、人間による検証ステーション、承認プロセス、フィードバック ループを含む合理化されたプロセスで人間の能力を増強して、新しい種類のドキュメントを処理できるようにします。
- 時間の経過に伴う改善: 新しいドキュメントが処理され、モデル トレーニング セットに追加されると、AI モデルのパフォーマンスが向上します。
インテリジェント ドキュメント処理のための Microsoft ソリューション
Microsoft には、特定のビジネス ニーズに合わせて調整された IDP 製品がいくつかあります。これらはすべて、Azure Applied AI Services の AI 機能を利用しています。 Microsoft Syntex を使用して SharePoint に保存されているドキュメントのナレッジ マネジメントを強化したい場合でも、Power Automate と AI Builder を使用してコードなしでドキュメント処理ワークフローをセットアップしたい場合でも、Azure Form Recognizer を使用して高度にカスタマイズ可能なコード ファースト ソリューションを開発したい場合でも、Microsoft にはインテリジェント ドキュメントがあります。あらゆるニーズに対応する処理ソリューション:
ほとんどのコンテンツが Microsoft 365 にある場合
Power Platform でカスタム アプリとワークフローを構築した場合
特定の要件を持つ高度にカスタマイズされた環境がある場合
コンテンツを整理して保護し、プロセスとワークフローを最適化する 3 つの方法
マイクロソフト シンテックス
Microsoft Syntex は、組織が Microsoft 365 に保存されているコンテンツを理解し、組み立て、発見し、再利用できるようにする AI を利用したサービスです。 Microsoft Syntex を使用すると、Microsoft 365 に保存されているドキュメントのコンテンツを分析、分類、抽出し、検索、アプリケーション、および再利用可能な知識として、必要な場所に関連付けることができます。
対象となるペルソナ: シチズン デベロッパー、ビジネス ユーザー、SharePoint ユーザー
インテリジェント ドキュメント処理に Microsoft Syntex を使用する理由: Microsoft 365 に保存されているドキュメントから知識と情報を抽出する
主な機能は次のとおりです。
- ドキュメントを分類する
- 機密文書に適切な機密ラベルと保持ラベルを適用して、コンプライアンスを確保します
- 事前構築済みの AI テンプレートを活用して、請求書、領収書、身分証明書からコンテンツを抽出します
- 構造化、半構造化、および非構造化ドキュメントからフィールド、チェックマーク、テーブルなどの情報を正確に抽出するための事前構築済みおよびカスタム AI モデル
- 抽出したコンテンツを SharePoint ドキュメント ライブラリに追加して、知識の発見と共有、ビジネス プロセスの自動化、およびコンテンツ ガバナンスの適用を促進します。
AIビルダーとPower Automate
AI Builder と Power Automate を使用すると、エンド ツー エンドのドキュメント処理ワークフローをコードなしで構築できます。ドキュメントからコンテンツを抽出するだけでなく、抽出したデータを検証するプロセスをセットアップし、ERP やその他のデータ ストレージ システムにエクスポートできます。
ターゲット ペルソナ: シチズン デベロッパー
インテリジェント ドキュメント処理に AI Builder と Power Automate を使用する理由: 人間による検証とデータのエクスポートを含む E2E ワークフロー自動化プロセスを構築する
主な機能は次のとおりです。
- 事前構築済みの AI テンプレートを活用して、請求書、領収書、および身分証明書を処理します
- 構造化、半構造化、および非構造化ドキュメントからフィールド、チェックマーク、テーブルなどの情報を正確に抽出するための事前構築済みおよびカスタム AI モデル
- ヒューマン バリデーション ステーションをセットアップして、抽出されたデータを検証します
- 抽出したデータを任意の ERP またはデータ ストレージ システムにエクスポートする
- カスタマイズ可能な Document Automation スターター キットには、組み込み済みの E2E ワークフロー コンポーネントが含まれています
- 環境間での柔軟な展開のための AI モデル ガバナンス
- ワークフローと AI モデルのパフォーマンスを監視する
書類を受け取る
お客様から書類を受け取る
エキス
～から情報を抽出する
書類
検証
必要に応じて、人間が抽出されたデータを確認または修正できます
書き出す
抽出したデータをERPまたは選択した他のデータストレージにエクスポートします
モニター
提供された監視アプリケーションを使用して、エンドツーエンドのプロセスを監視します
Azure フォーム認識装置
Azure Form Recognizer は、開発者がドキュメントからコンテンツを抽出するソリューションを構築するためのクラウドベースの応用 AI サービスです。 Form Recognizer は、高度な機械学習を適用して、テキスト、キーと値のペア、テーブル、および構造化されたフォーム ドキュメントを正確に抽出します。ほんの数個のサンプルを使用して、オンプレミスとクラウドの両方でドキュメントを理解するように Form Recognizer を調整できます。
対象ペルソナ: プロ開発者
インテリジェント ドキュメント処理に Azure Form Recognizer を使用する理由: 高度にカスタマイズ可能なコード ファースト ソリューションを構築して、オンプレミスとクラウドの両方でドキュメントを処理する
主な機能は次のとおりです。
- さまざまな種類のドキュメント、フォーム、領収書、請求書、およびカードからテキスト、キーと値のペア、およびテーブルを正確に抽出するための SDK と REST API
- 構造化、半構造化、および非構造化ドキュメントからフィールド、チェックマーク、テーブルなどの情報を正確に抽出するための事前構築済みおよびカスタム AI モデル
インテリジェント ドキュメント処理のソリューションを比較する
| 機能 | マイクロソフト シンテックス | AIビルダーとPower Automate | Azure フォーム認識装置 |
| 対象ペルソナ | ビジネスユーザー | シチズンデベロッパー | プロの開発者 |
| 処理内容 | Microsoft 365から | クラウドから | クラウド/オンプレミスから |
| 請求書、領収書、ID カードからデータを抽出するための事前構築済みモデル | | | |
| モデルをカスタマイズして、構造化ドキュメントからキーと値のペアとテーブルを抽出する | | | |
| 非構造化ドキュメントの処理 | | | |
| ドキュメントを分類する | | 計画中 | 計画中 |
| 人間による検証とフィードバック ループを含む組み込みの E2E ワークフロー | | ||
| ERP / 外部データ システムへのデータのエクスポート | コネクタと RPA 自動化を使用してローコードで構築可能 | カスタムコードソリューションで構築可能 | |
| ローコード / ノーコード | | | |
| SDK と REST API | | ||
| Azure コグニティブ サービス機能に基づいて構築 | | | |
| セキュリティとパフォーマンス | | | |
| 政府機関のクラウドで利用可能 | * | * | |
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