クラウドAPIとジェネレーティブAIのドキュメント理解

表目次：

1. ドキュメント理解とクラウドAPI
2. ジェネレーション抽出と分類のプレビュー機能の導入
3. ジェネレーション抽出とプレラベリングの使用方法
4. カスタムモデルのトレーニングと活用方法
5. AIユニットの使用方法と価格設定
6. マイクロソフト製品との連携
7. APIを使用した自動化スキルの作成
8. チェックボックスの処理方法
9. スタジオデスクトップとの連携
10. オンプレミス環境での利用可能性

ドキュメント理解とクラウドAPI

いつも当社のイベントにご参加いただき、ありがとうございます。本日のセッションでは、ドキュメント理解とAIの領域での専門知識を持つMonica Luca氏をご講演者としてお迎えしました。ドキュメント理解と生成抽出、APIとの連携についてのプレゼンテーションを行います。始める前に、このAPIについて以下の点を強調しておきます。ドキュメント理解という機能について、以前からRPAとして提供しており、インテリジェント.crパッケージでWindowsのレガシーアクティビティを提供してきました。そして最新の機能として、ドキュメント理解パッケージも提供しています。また、ドキュメント理解をソフトウェアサービスとして提供するクラウドAPIもあるので、用途に合わせて最適なソリューションを選択できます。以下では、具体的なユースケースについて説明し、AIを活用したドキュメント処理の方法について詳しく説明します。

ジェネレーション抽出と分類のプレビュー機能の導入

まずは、ジェネレーション抽出と分類のプレビュー機能について紹介します。これらは現在プレビュー中の機能ですが、非常に便利な機能ですので、是非ご活用ください。ジェネレーション抽出は、カスタムモデルのトレーニングに役立ちます。ドキュメントをアップロードし、ラベル付けを行うことで、特定の情報を抽出するモデルをトレーニングすることができます。また、分類のプレビュー機能を使用することで、ドキュメントの種類を判別し、処理のスキルを追加することができます。これらの機能を組み合わせることで、効率的にドキュメントを処理することができます。

ジェネレーション抽出とプレラベリングの使用方法

次に、ジェネレーション抽出とプレラベリングの使用方法について説明します。ジェネレーション抽出を使用する場合、ドキュメントから情報を抽出するモデルをトレーニングします。まず、カスタムプロジェクトを作成し、トレーニングするドキュメントタイプを定義します。続いて、ドキュメントをアップロードし、フィールドを定義します。以前は、手動でフィールドをラベル付けする必要がありましたが、プレラベリングの機能を使用することで、一部のフィールドの予測を自動化することができます。予測結果を確認し、必要に応じて修正するだけで、トレーニング時間を大幅に短縮できます。ジェネレーション抽出は、特に非構造化ドキュメントに対して効果的です。まずはこれらの機能をお試しください。

カスタムモデルのトレーニングと活用方法

カスタムモデルのトレーニングと活用方法について説明します。カスタムモデルを作成することで、特定の要素を抽出するモデルを訓練することができます。まず、カスタムプロジェクトを作成し、ドキュメントタイプを定義します。次に、ドキュメントをアップロードし、フィールドを定義します。以前は、フィールドを手動でラベル付けする必要がありましたが、プレラベリングの機能を使用することで予測を行い、ラベル付けの効率化を図ることができます。カスタムモデルのトレーニングが完了したら、これを自動化の中で活用することができます。StudioのワークフローやStudio Webのテンプレートを使用して、カスタムモデルを活用しましょう。カスタムモデルのトレーニングと活用は、ドキュメント処理の効率化に大きく貢献します。

AIユニットの使用方法と価格設定

AIユニットの使用方法と価格設定について説明します。現在、AIユニットの価格設定はまだ決まっていませんが、AIユニットを使用することで、トークン数を変換してAIを利用することができます。AIユニットは、ドキュメント理解の機能においても使用されます。AIユニットの価格設定については、現在最終調整中ですので、詳細については改めてお知らせいたします。

マイクロソフト製品との連携

当社の製品とマイクロソフト製品との連携について説明します。SharePointやOneDrive、Excelなど、マイクロソフト製品との連携は可能です。現在、特定のフローやコネクタが用意されていますが、引き続き製品の連携を拡充していく予定です。マイクロソフトの製品との連携についてのご要望やご質問があれば、お気軽にお知らせください。

APIを使用した自動化スキルの作成

APIを使用して自動化スキルを作成する方法について説明します。ドキュメント理解の機能を活用して、自動化スキルを作成することができます。ユーザーはドキュメントをアップロードし、ドキュメントの種類を判別します。その後、適切な処理スキルを追加します。カスタムモデルを使用する場合は、プロンプトを定義し、追加の抽出や分類を行います。自動化スキルの作成は、ビジネスユーザーのみなさまにも簡単に行えるように設計されています。

チェックボックスの処理方法

チェックボックスの処理方法について説明します。チェックボックスの処理には、専用のモデルを使用することをおすすめします。ジェネレーティブなアプローチを試してみることもできますが、パフォーマンスはラベル付けの正確さに依存します。自動化がうまくいかない場合は、お知らせください。問題を解決できるようサポートいたします。

スタジオデスクトップとの連携

スタジオデスクトップとの連携について説明します。ドキュメント理解の機能は、スタジオデスクトップでも利用可能です。Studio Webで確認した機能は、スタジオデスクトップでも同様に使用できます。スタジオデスクトップに接続し、アクティビティをインストールすることで、ドキュメント理解の機能を最大限に活用することができます。

オンプレミス環境での利用可能性

オンプレミス環境での利用可能性について説明します。現在、クラウド版のドキュメント理解を提供していますが、オンプレミス環境での利用も検討しています。オンプレミス環境でのご利用についての要望やお問い合わせがあれば、お知らせください。お客様のニーズにお応えできるよう最大限の努力をいたします。

以上が、本日のセッションでのプレゼンテーション内容です。ご質問やご要望がありましたら、お気軽にお知らせください。皆さまの貴重なフィードバックをお待ちしております。ありがとうございました。

Highlights:

• ドキュメント理解とクラウドAPIについて説明
• ジェネレーション抽出と分類のプレビュー機能の紹介
• ジェネレーション抽出とプレラベリングの使用方法
• カスタムモデルのトレーニングと活用方法
• AIユニットの使用方法と価格設定
• マイクロソフト製品との連携
• APIを使用した自動化スキルの作成
• チェックボックスの処理方法
• スタジオデスクトップとの連携
• オンプレミス環境での利用可能性

FAQ:

Q: ジェネレーション抽出とは何ですか？ A: ジェネレーション抽出は、カスタムモデルのトレーニングに役立ちます。ドキュメントから特定の情報を抽出するために使用されます。

Q: カスタムモデルのトレーニング方法は？ A: カスタムモデルのトレーニングには、ドキュメントをアップロードし、フィールドを定義する必要があります。また、プレラベリングの機能を使用することで、トレーニング時間を短縮することができます。

Q: マイクロソフト製品との連携は可能ですか？ A: はい、マイクロソフト製品との連携が可能です。SharePointやOneDrive、Excelなどの製品と統合し、効率的なドキュメント処理を行うことができます。

Q: AIユニットの価格設定は決まっていますか？ A: 現在、AIユニットの価格設定は決まっていません。詳細は後日お知らせいたします。

Q: オンプレミス環境で利用可能ですか？ A: オンプレミス環境での利用については、要望やニーズに応じて検討します。お知らせください。