AIを使用してドキュメントの理解を最適化する方法

変化するデジタル時代で競争するには、ドキュメントデータを高速かつ正確に処理することが不可欠です。今日の企業にとって、成功はドキュメントデータを簡単に見つけ、アクセスし、理解する能力にかかっています。ドキュメント処理は、規模、業界、焦点に関係なく、すべての企業の生産性に影響を与えるビジネスクリティカルなユースケースです。

このブログでは、ドキュメント処理の進化について説明します。まず、デジタル化と光学式文字認識（OCR）について説明します。次に、企業が人工知能（AI）を利用したドキュメント認識を使用してOCRを拡張し、ドキュメント理解機能の向上を通じて価値を高める方法について説明します。

飛び込みましょう。

フェーズ1：OCRを使用してオフラインデータをオンラインデータに変換する

従来のドキュメント処理方法は苦痛です。多くの企業は、デジタル化されていないドキュメント処理によって発生する、誤ったラベル付けや手動データ抽出にかかる時間の損失などの課題に依然として取り組んでいます。

企業は、このような課題に対処するためにデジタル化に目を向けています。 2019年のM-Filesの調査によると、回答者の41％が紙のフォームを電子フォームに置き換えることに集中することを計画しています。回答者の70％は、ドキュメント処理をより生まれつきのデジタルドキュメントに拡張することを計画しています。これに対して、2018年はわずか39％でした。

文書処理を専門とする企業は、企業が物理的な文書をデジタル形式に変換するのを支援するためにデジタル化を採用しています。これらのプロセスの中核はOCRです。 OCRテクノロジーは、物理的な素材や画像内のテキストを認識します。次に、OCRはテキストをPDFなどのデジタルファイルに変換します。

OCRを使用するソリューションは、ドキュメント処理の問題を緩和するために重要です。しかし、従来のOCRテクノロジーには限界があります。

フェーズ2：オンラインデータを超えて「インテリジェントOCR」に移行する

ドキュメントの写真を撮ったり、選択したシステムにドキュメントをスキャンしたりするとします。現在、データの分類と抽出は、スキャンした画像の品質によって異なります。 OCRを使用するドキュメント処理ソリューションでこれが重要なのはなぜですか？

OCRソリューションは、処理される基礎となるドキュメントの品質と同じくらい効果的です。 OCRソフトウェアが「3」と「8」、または「O」と「D」などの文字を区別できない場合、問題が発生します。 OCRソフトウェアを使用して回避したいエラーは、OCRテクノロジーがドキュメントの品質や元の形式に基づいてドキュメントのニュアンスを分析できない場合に、新たな頭痛の種になる可能性があります。

そこで、AIを利用したドキュメント認識が役立ちます。

AI機能が進歩するにつれて、企業はOCRに適用する機械学習（ML）モデルの作成とトレーニングを開始しました。モデルベースのOCRエンジン、またはインテリジェントOCRと呼ばれるものは、エラーを減らしながら、ドキュメントやテキストを大規模にデジタル化するための大幅な改善をもたらします。

インテリジェントOCRは、企業が、手書きの文字、チェックボックス、取り消し線など、従来のOCRシステムの課題であることが証明されていたドキュメントや画像をデジタル化するのに役立ちます。

AIを使用してOCRを拡張すると、何が可能になるかを発見し始めたばかりです。デジタル化とドキュメント処理にモデルベースのソリューションを使い始めるときに実現できる可能性と結果のいくつかを見ていきましょう。

フェーズ3：データ抽出とドキュメント分類を改善するためのAIの使用

ドキュメントをデジタル形式にすることは、ドキュメント自体から価値を引き出すための多くのステップの最初のステップです。デジタル化されると、OCRソフトウェアは、処理しているドキュメントの種類と関連性を理解する必要があります。

従来のOCRソフトウェアを使用している企業は、ドキュメント分類の取り組みを拡大するのに苦労する可能性があります。従来のOCRエンジンは、ヘッダーIDなどの単純なアプローチを使用して、ドキュメントタイプを分類します。このタイプのアプローチは、ドキュメントをきめ細かく分類する企業の能力を制限する可能性があります。

従来のOCRソリューションを使用してドキュメントを分類すると、企業は多くの場合、ドキュメントテンプレート、または抽出する関連フィールドを指定するために使用されるデジタル化されたテキストの事前定義された「レシピ」、およびドキュメント内でそのフィールドを見つけるための「ルール」に限定されます。データ内の繰り返しパターン、ドキュメント内の位置、またはロゴなど、ドキュメント内で見つけやすい他の何かに対する相対的な位置に基づいてルールを作成できます。テンプレートは自然な出発点ですが、静的です。

ドキュメント処理の取り組みが拡大するにつれて、企業はテンプレート管理と新しいテンプレート作成に投資して、最初の実装では関係のないドキュメントバリアントを処理することになります。

ドキュメントの分類とデータ抽出でAIを利用すると、この動的な変更が行われ、プロセスが容易になります。

データをデジタル形式にした後は、トレーニング済みのモデルを使用してドキュメントを詳しく調べ、ドキュメントタイプを分類し、構造化された方法で関連情報を抽出できます。

モデルベースのOCRソリューションは、ドキュメントタイプを識別し、ビジネスで使用されている既知のドキュメントタイプと照合できます。また、構造化されていないドキュメント内のテキストのブロックを解析して理解することもできます。ソリューションがドキュメント自体について詳しく知ると、意図と意味に基づいて関連情報の抽出を開始できます。また、ドキュメントの変更やバリエーションを処理できます。

テンプレートを作成するのではなく、必要なフィールド（ドキュメントの分類法）を定義してから、MLモデルにこれらのフィールドの検索方法を教えることができます。その後、モデルは受信ドキュメントに基づいてそれ自体を調整し、処理されたドキュメントの人間による検証から学習することができます。

これらの機能を使用すると、ドキュメント処理ソリューションの柔軟性とスケーラビリティが向上します。出力はまた、データ自体で何ができるかについての新しい扉を開きます。

フェーズ4：AIを使用して新しい洞察と行動を強化する

ドキュメントの分類とデータ抽出にAIを使用することは、自動化された正確なドキュメント処理機能を組織に提供するための大きな一歩です。長期的に見ると、AI機能を活用し、抽出したテキストをさらに活用するためのロードマップの作成を開始できます。

AIを使用すると、複数のドキュメント間またはさまざまなバックエンドシステムからのデータを参照することでエラーを検証できます。たとえば、請求書の金額が正しくないが、OCRプロセスのエラーではなかったとします。問題の根本を見つけるために、ロボットの組み合わせを使用して、多くのドキュメントタイプとシステムにわたってデータを抽出できます。これは、データをクロスチェックし、一般的にOCRプロセス自体のドメイン外で例外やエラーを表面化するのに役立ちます。

また、AI機能を時間の経過とともに履歴コンテキストとともにデータセットに適用して、予測を行い、不正を示す可能性のある潜在的な異常を特定することもできます。保険金請求処理の例を見ていきましょう。最初のステップは、入ってくるクレームをデジタル化することです。次に、請求から関連情報（請求日、性質、金額など）を抽出します。次に、これらのデータポイントを確認し、MLモデルを使用して、再発や疑わしい金額などの変数が与えられた場合に不正である可能性のある特定のクレームを特定できます。

AIは、これらのタイプのタスクの実行を可能にします。

ドキュメント処理の至福に向けて次のステップを踏み出す

文書処理は苦痛である必要はありません。 OCRから始めてAIでOCRを拡張することで、ドキュメント処理をより価値のある、そして面倒なプロセスの一部にすることができます。

私たちは、クライアントがAIを使用してプロセスを簡素化し、生活を楽にするのを支援することに情熱を注いでいます。

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