ドキュメント処理を改善するためのルールベースとモデルベースのアプローチの組み合わせ

情報は力です。ほとんどの企業にとって、多くの貴重なビジネス情報がドキュメントに閉じ込められています。企業が頻繁に管理するさまざまなドキュメントの種類、サイズ、形式を考えると、ドキュメントを効率的に処理して洞察を得るのは難しい場合があります。

ここUiPathでは、この課題を理解しています。最新のドキュメント理解フレームワークにより、お客様は、タイプ、フォーマット、またはボリュームに関係なく、さまざまなドキュメントのデータ抽出と処理を簡単に自動化できます。これにより、独自のニーズに最適なプロセスを使用して、柔軟にドキュメント処理に取り組むことができます。

ドキュメントを理解することのメリットの概要については、ホワイトペーパードキュメントの理解による運用効率の向上とリスクの軽減をご覧ください。 。

この記事では、次のことを行います。

• 一般的なドキュメントの種類と分類を確認する

• ルールベースおよびモデルベースのデータ抽出方法を検討する

• これらの標準的なアプローチをそれぞれドキュメント処理に適用する際に企業が直面する一般的な課題を見てください

• 両方のドキュメント処理アプローチをマルチアプローチデータ抽出方法として組み合わせた場合に企業が得られるメリットを確認します

始めましょう。

ドキュメントランドスケープ

ドキュメントは、その構造と形式に応じて、3つのタイプに分類できます。

1.納税申告書などの多くの文書は、形式が固定されたままです。これらは構造化文書と呼ばれます。 。

2.契約など、その他の標準的な構造はありません。これらは非構造化ドキュメントと呼ばれます。 。

3.最後に、レイアウトやデザインが異なるなど、品質が異なるが、同様のタイプの情報が含まれているドキュメントは、半構造化ドキュメントと呼ばれます。 。領収書、請求書、発注書は、このカテゴリのドキュメントの一般的な例です。

ドキュメントの分類に基づいて、データ抽出方法には2つの一般的なタイプがあります。ルールベースのデータ抽出は構造化ドキュメントを対象とし、モデルベースのデータ抽出は半構造化ドキュメントと非構造化ドキュメントの処理に使用されます。

ルールベースのデータ抽出方法の利点と制限

ルールベースのデータ抽出は、ドキュメントからデータを抽出するための一連のルールに依存しています。たとえば、ドキュメントテンプレートを作成し、特定のデータ位置に基づいてルールを適用できます。または、テンプレートを作成せずに、ドキュメントで使用されるデータセットの頻度（出現パターン）またはそれらのデータ変数が文字のシーケンスで通常どのように見えるかに基づいてルールを適用することもできます（正規表現または正規表現）。

前者は、テンプレート化できるフォームを処理する場合に役立ちます。後者は、そのようなルールを作成することが可能で簡単な場合に使用されます。ルールベースのメソッドは設定と理解が簡単で、ドキュメント処理で非常に効率的に機能することがわかりました。ただし、それらは構造化されたドキュメントに限定されており、いくつかの単純なケースでのみ半構造化されたドキュメントに限定されています。

したがって、ルールベースのデータ抽出手法は多くのコンテキストで有益ですが、アプリケーションには明らかな制限があります。テンプレートベースの抽出は固定ドキュメントレイアウトと密接に関連しているため、レイアウトを変更するとルールが破られ、ルールの再構成が必要になる可能性があります。

同様に、正規表現ベースの手法は、状況がより複雑になるにつれて、実装、トラブルシューティング、および面倒な作業になる可能性があります。ただし、ルールベースの抽出ソリューションには、モデルベースのアプローチという代替アプローチがあります。

モデルベースのデータ抽出方法の利点と制限

モデルベースのデータ抽出方法論は、機械学習（ML）に基づいています。これらの方法は、さまざまなドキュメントのセットから学習できるため、強力です。これらの方法は、自然言語処理（NLP）や統計学習などの高度な手法を使用して使用されます。

UiPath Validation Stationは、ヒューマンインザループ機能をユーザーに提供するため、モデルはオンザフライで学習し、データの変更に適応できます。人工知能（AI）を利用したテクノロジーは、通常、半構造化および非構造化ドキュメントからのデータ抽出に使用されます。たとえば、領収書や請求書の処理などのシナリオに対応するために、ドキュメント理解フレームワークで使用するMLモデルを作成しました。

続きを読む ：AIを使用して請求書と領収書の処理を自動化する

モデルベースの抽出手法を使用する際の課題は、MLモデルを作成して実装するためにかかる時間と専門知識です。ただし、多くのシナリオでは、モデルベースの手法は、さまざまなドキュメント構造やインクルージョンを学習して適応する能力に優れています。

マルチアプローチデータ抽出の採用

すべてのドキュメント処理のニーズに対応する特効薬はありません。データ抽出のためのルールベースとモデルベースの両方のアプローチは強力なツールですが、企業が管理するさまざまなドキュメントを最適に処理する能力には限界があります。

一部のデータはルールまたはテンプレートを使用して抽出できないため、一部の構造化ドキュメントには、ルールベースの方法論以上のものが必要になる場合があります。同様に、モデルベースの方法だけでは、すべての非構造化および半構造化ドキュメントで機能するわけではありません。

ユーザーがさまざまなアプローチを簡単に組み合わせて、単一のドキュメントから情報を抽出できるようにする必要があります。そのため、個々のアプローチによって課せられる制限を克服する力を提供するために、ドキュメント理解フレームワークを設計しました。複雑なドキュメントを処理していて、データ抽出プロセス中に最高レベルの精度を達成したい場合は、マルチアプローチデータ抽出を使用することを強くお勧めします。

高速で正確なマルチアプローチデータ抽出

柔軟なフレームワークを使用すると、UiPath Studioのワークフローに複数のデータ抽出手法を直接ドロップするだけで、ドキュメント処理アプローチを組み合わせることができます。

データ処理用のエクストラクタを簡単に構成し、抽出実行の優先順位を設定し、特定のエクストラクタの結果が有効として受け入れられるためのしきい値として値を設定できます。このように、可変のドキュメント構造もデータ抽出の複雑なルールも、もはや課題にはなりません。同時に、エンドツーエンドの自動化により、最新のAIテクノロジーを使用して、より高速でより正確なドキュメント処理を実現できます。

興味がありますか？

効率的で正確なドキュメントの抽出および処理機能を備えていることが重要です。マルチアプローチデータ抽出に重点を置くことで、UiPathのお客様がドキュメントの処理と分析をできる限り簡単に行えるようにしたいと考えています。

現在、拡張ドキュメント理解機能および機能は、以前のパイロットに関与したユーザー向けに、ベータ版のSoftware-as-a-Service（SaaS）として利用できます。これらの機能やその他の高度なドキュメント理解ツールがまもなく利用可能になると期待できます。その間、UiPathドキュメント理解ソリューションにアクセスするには、UiPathエンタープライズトライアルにサインアップすることをお勧めします。