購読ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) の利用拡大が続いています。その理由は、従業員がより高い水準の意思決定を行うために必要な業務に集中でき、ROI (投資収益率) が早く現れる点にあります。しかし、業務ではコンピューターで処理できない非構造化データと半構造化データが多く使われているためプロセスの自動化が難しくなり、問題の解決に人の介入が必要になることがあります。
今日、ビジネスで生み出されるデータ量はとても多く、将来データ量が著しく増大することは明らかです。ところが、そうしたデータの 80% は「ダーク データ」、すなわち、E メール、テキスト、PDF、スキャンされた文章などに埋没していると、多くの研究者は見ています。
こうした非構造化データと半構造化データを理解し、データを構造化された形式へ変換するために使用できる一連のテクノロジーとして、高度な文書処理 (IDP) があります。
IDP は OCR (光学式文字認識) とは異なり、機械学習や自然言語処理 (NLP) などの AI を使用して、自動化が最も困難なデータをキャプチャ、分類、および抽出します。その後、抽出したデータに RPA テクノロジーを適用して高度な検証を行い、既存のアプリケーションにそれを自動入力します。
オートメーション・エニウェアはまさに、このユニークな共通部分に位置します。ユーザーがルールベースのタスクを自動化する RPA Bot を構築および展開できる総合プラットフォーム Automation Anywhere Enterprise を活用すれば、ドキュメントを処理する Document Automation のような認知 (コグニティブ) 機能も利用できます。この両方がアナリティクス ダッシュボードと連携し、業務プロセスの始まりから終わりまで、エンドツーエンドの自動化プラットフォームを構成しています。
Document Automation は他の OCR ソリューションとは一線を画します。コンピューター ビジョン、OCR、NLP、機械学習/深層学習といった AI テクノロジーを使用し、あらゆる種類のドキュメントを処理する、関連情報を抽出する、あるいは、出力を下流工程のアプリケーションへフィードするなど、各処理を効率的に行います。
皆さんもご存知の通り、データ抽出とは AI テクノロジーを駆使した、より大きなワークフローのほんの一部分に過ぎません。時間と共に向上する、高精度の抽出機能を当社が提供できるのは、そうした背景からです。
Google Vision API の統合
Document Automation には OCR 用のプラグ アンド プレイ オプションが付属します。新バージョン A2019 では、これまでサポートされていた ABBYY、Tesseract、Microsoft Azure のほかに、Google Vision OCR のサポートも追加されました。この統合により、Document Automation の日本語ユーザーは、請求書、発注書、部品表 (BOM) などの各種ドキュメントを正確かつ簡単に処理するために、幅広いオプションを利用できます。 たとえば、自動化された BOM 処理は次のように実行されます。
設計図と BOM ドキュメントは E メールで工場に届きます。E メールの受信箱をモニタする Bot がドキュメントを即座にダウンロードし、Document Automation に送信して抽出処理を行います。Document Automation はこれらのドキュメントからトレーニング プロセス中に特定された重要なデータを抽出し、レコード システムへの入力に使用できる CSV ファイル形式に変換し、自動的に管理担当者の承認依頼をトリガーします。承認されると、次の製造工程に進みます。
このワークフロー全体は、BOM 処理のエンドツーエンドの自動化を実現するために、シンプルで使いやすい A2019 で自動化できます。Document Automation はドキュメントの形式変更でその威力を発揮し、より高い抽出精度を発揮します。人による修正と検証から学ぶという AI の能力は、Document Automation が時間と共に抽出の精度を上げ、ストレート スルー プロセッシング (STP) 率を高めるのに役立ちます。
この機能をぜひお試しください。Document Automation を見る (ランディング ページへのリンク)
