ドキュメントを活用するエコシステムを理解する

ドキュメントの理解は、ドキュメントに閉じ込められたデータを解き放ち、抽出されたデータの精度を大幅に高め、生産性を高め、Robotic Process Automation（RPA）からのROIを向上させることを目的としています。これは、ドキュメント処理と人工知能（AI）の交差点にあり、ほとんどすべてを自動化できる未来に貢献します。

ドキュメント理解エコシステムには、手書き、チェックボックス、スタンプなど、さまざまな種類のドキュメントからの情報と意味を解釈できるテクノロジーが含まれています。機械学習（ML）は、自動化の最も急速に成長している分野の1つであるドキュメント理解の継続的な革新に拍車をかけています。

組織はすでに特定のソリューションまたはプロバイダーと協力している場合があります。それでも、ドキュメントの理解を他のビジネス機能に拡張するには、他のテクノロジーや新しい専門知識が必要になる場合があります。あらゆる種類のドキュメントを処理するユニバーサルソリューションを提供しているベンダーを見つけるのは難しい場合があります。それらは通常、保険、金融、ヘルスケアなどの特定の種類のドキュメントまたは業界に焦点を当てています。特定のドキュメント用に事前トレーニングされたモデルなど、MLベースのソリューションを提供するベンダーもあります。ただし、これらのモデルは、これらのドメイン外のドキュメントに合わせて簡単に変更することはできません。

現在、考えられるあらゆるドキュメントで機能するユニバーサルソリューションを提供しているベンダーを見つけることは困難です。次に、UiPathは、自動化されたドキュメント処理の課題と可能性に対処する方法を企業に提供します。まず、UiPathEnterpriseトライアルを通じて試すことができるネイティブAI機能があります。

UiPath Enterprise RPAプラットフォームの機能は、スムーズなエンドツーエンドのドキュメント処理を可能にする補完的なパートナー製品によって強化されています。これらはUiPathマーケットプレイスで入手できます。マーケットプレイスは、UiPath RPAプラットフォームと組み合わせて、幅広いユースケースに対応できるパートナーソリューションを備えたオープンエコシステムを提供します。

これらのエコシステムテクノロジーとそれらを提供するトップベンダーを詳しく見てみましょう。

複数のテクノロジーがドキュメント理解の力を解き放つことができます

これらは、ドキュメントの理解で最も一般的に使用されるテクノロジーの一部であり、それらを中心にソリューションを構築するUiPathパートナーも含まれます。

光学式文字認識（OCR）

OCRは、入力、手書き、または印刷されたテキストの画像を機械でエンコードされたテキストに変換します。このテキストをさらに処理して、目的のデータを抽出できます。このテクノロジーは通常、コンテンツのレイアウトと構造に関する情報も抽出します。 PDFページは基本的に画像であるため、テキストをコピーしたり検索を適用したりできないPDFドキュメントで作業することにより、速度が低下することがあります。同様に、たとえばJPEGやTIFFなどの一般的なグラフィック形式で、領収書のスキャン、写真、またはスクリーンショットを作成できます。 OCRは、人間が自分ですべてのドキュメントを読む必要なしに、これらのファイルから必要なすべての情報を簡単に収集できます。

市場で最もよく知られているOCRエンジンの多くは、UiPathと統合されています。これらには、ABBYY FineReader、Tesseract（Googleが提供するオープンソースOCR）、Kofax OmniPage、Microsoft OCR、およびGoogleOCRが含まれます。さらに、UiPath Document OCRは、顧客にとってもう1つの優れた選択肢として最近リリースされました。

テンプレートベースのエクストラクタ（TBE）

TBEは、ユーザーまたはマシンによって作成されたテンプレートに適用される固定ルールを使用してデータを抽出します。 TBEは、構造が頻繁に変更されるドキュメントや、異なるテンプレートのバリエーションが必要なドキュメントでは機能しない場合があります。つまり、さまざまな組織と協力して、組織が送信する請求書や領収書のさまざまなテンプレートを処理する場合、これはオプションではありません。同時に、このテクノロジーは、安定したドキュメントの比較的少数のテンプレートを管理するのに最適です。事前定義された固定テンプレートのセットがあり、除外が予想されない場合は、遠慮なく選択してください。ドキュメント形式の変更が必要な場合は、テンプレートを手動で簡単に変更できます。

TBEを提供しているベンダーはたくさんあります。選択するソリューションを評価するときは、テンプレートの設定がいかに簡単であるか、および抽出結果が画像の品質にどのように依存するかに注意を払う必要があります。最高の企業のいくつかは、選択を確認するだけのヒューマンインザループプロセスを使用して、半自動でテンプレートを作成するテクノロジーを提供しています。

TBEの優れた例は、UiPathStudioに統合されているABBYYFlexiCaptureです。 UiPathドキュメント理解の一部として利用できるUiPathテンプレートエクストラクタもあります。

教師あり学習ベースの機械学習エクストラクタ（SMLE）

SMLEは、構造化および半構造化ドキュメントに使用できます。後者は、構造化されたドキュメントのように厳密なレイアウトを持たない場合がありますが、同様のコンテンツを含めることができます。良い例は、請求書と発注書です。 SMLEは、サンプルドキュメントのセットにラベルを付けることによって機能します。つまり、抽出されるデータ要素を、データが抽出されるドキュメント内の領域に関連付けます。

現在、UiPathには、請求書、領収書、および発注書用のMLベースのエクストラクタがあります。他の事前トレーニング済みモデルはまもなく利用可能になります。 UiPathは、請求書や同様のドキュメント用に事前にトレーニングされたMLモデルを活用するABBYYFlexicaptureDistributedおよびFlexicaptureforInvoicesとも統合されています。さらに、UiPathは、Hyperscience、Ephesoft、Vidado、Rossum、Omnius、Microsoft Form Recognizer、およびAmazonTextractと統合されています。すべての統合は、構造化および半構造化ドキュメントの手法を提供します。

SMLEオプションを検討するときは、ベンダーに必要なサンプルの数を尋ねてください。 モデルを訓練します。数が多い場合、ラベリング作業と大量のサンプルが必要になるため、プロセスに高いコストがかかる可能性があります。

教師なし学習（USL）

この手法は、事前にラベル付けされたデータを必要とせずにデータセットを分析することで構成されます。 USLは、事前にトレーニングされたモデルまたはさまざまなコンピューター対応の知識表現を利用して、非構造化ドキュメントを処理します。一般的な使用例には、財務諸表、契約書、および電子メールの分析が含まれます。

UiPathには、Indico、SortSpoke、Botminds AI Technologies、XtractaなどのUSLソリューションを提供するパートナーがいくつかあります。たとえば、Indicoは、ドキュメント内のデータに関連付けられたラベルを提案するコンピュータ支援のラベル付けツールを提供しています。ユーザーが行う必要があるのは、それらを承認または上書きすることだけです。

自然言語処理（NLP）

NLPテクノロジーは、コンピューターが人間の言語を理解するのに役立ちます。 NLPは、さまざまなタスクを実行するために他のテクノロジーと組み合わされることがよくあります。これにより、組織は、電子メールなどの非構造化ドキュメントでインテントを定義することにより、テキスト分析、エンティティ抽出を実行し、プロセスを自動化できます。構造化されていないドキュメントから開始日と終了日を抽出する場合、多くの日付は同義語であるため、作業タイムラインをマップできる必要があります。 NLPは、同義語を決定および分析できるため、これを行うのに役立ちます。さらに、テキストの感情を分析している可能性があります。つまり、テキストがポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれであるかを定義している可能性があります。これは、ニュース、ソーシャルメディア、または通信のコンテンツを解釈する場合に特に役立つ場合があります。 UiPathと統合されたNLPパートナーとテクノロジーには、エキスパートシステム、Amazon Comprehend、StanfordNLPGroupが含まれます。

新たな選択肢—ビジネスプロセスのアウトソーシングと人間のループ

上記の確立されたテクノロジーと企業に加えて、ドキュメントの理解を深めるためにビジネスプロセスアウトソーシング（BPO）とヒューマンインザループ（HITL）プロセスを提供するベンダーが登場しています。

たとえば、OcrolusとContract Wranglerには、ドキュメントを理解するための強力なMLベースのテクノロジーがあります。それでも、彼らはクラウドソーシングされた人力を利用して、望ましい精度のしきい値を満たしていないドキュメント抽出結果を修正するのに役立ちます。どちらの会社も、最大99.99％の精度と納期の約束を保証しているため、混乱を招きます。もちろん、精度が高く、要件が短いと、顧客のコストが高くなる可能性があります。

さらに、UiPathドキュメント理解ソリューションは検証ステーションを提供します。このツールを使用すると、ユーザーはドキュメント分類と自動データ抽出結果を確認し、必要に応じて修正できます。

ソリューションの選択に関する最終的な考え

ドキュメントを理解するためのすべてのビジネスニーズを満たすソリューションを選択することは、大きな課題となる可能性があります。これは通常、いくつかのソリューションを同時に実装するためのオプションを評価し、それらを統合するための最良の方法を探すことにつながります。これが、UiPathが機能し、業界をリードするさまざまなベンダーと統合する理由です。 UiPathRPAプラットフォームを補完する豊富なドキュメント理解エコシステムを確立しました。

詳細については、ウェビナーに参加してください。 「製品スポットライト：AIで強化された自動化–変革機能の組み合わせ」。 UiPathドキュメントの理解やその他のMLベースのソリューションが、AIを活用して自動化をまったく新しいレベルに引き上げるのにどのように役立つかがわかります。 UiPath Enterpriseトライアルに登録することで、これらの機能を試してビジネスプロセスを自動化することもできます。