高度な文書処理 (IDP) とは
高度な文書処理 (IDP) は、ドキュメントからデータを抽出して整理し、ビジネス プロセス オートメーションを促進するテクノロジーです
IDP では、光学文字認識 (OCR) と人工知能 (AI) および機械学習 (ML) アルゴリズムを組み合わせて、可変フォーマットの複雑な文書の処理を自動化します。従来の OCR ソリューションとは異なり、IDP は文書からテキストを認識して抽出するだけでなく、情報のコンテキストと意味を理解することもできます
高度な文書処理の利点
文書処理を自動化することで、IDP はビジネス プロセスのデータを検索、検証、入力するために必要な時間と労力を削減し、職員はより価値の高い作業に集中できるようになります。
直接的なコスト削減。
大量のデータの処理にかかるコストを大幅に削減して、経費を減らすことができます。
ストレート スルー プロセッシング (STP) の向上。
ナレッジワーカーがドキュメントを手動で処理する必要性を最小限に抑えることができます。
拡張。
デジタル文書の量は増加し続けています。IDP は 、大量のデータを迅速かつ正確に処理するためのスケーラブルなソリューションを提供します。
プロセスの効率化。
ドキュメント中心のプロセスのエンドツーエンドの自動化が可能になります。
精度の向上。
AI を使用することで、データ精度の大幅な向上をすぐに実感できます。
高度な文書処理の仕組み
データはデジタルトランスフォーメーションの中心にありますが、ほとんどのビジネス データにはアクセスできず、ドキュメント、電子メール、画像、PDF に埋め込まれています。AI ドキュメント処理では、非構造化ドキュメントと半構造化ドキュメントを使用可能な情報に変換し、ドキュメント中心のビジネス プロセスを自動化することで、業務処理においてあらゆるデータにアクセスできるようにします。IDP は、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、機械学習 (ML)、生成 AI などの AI テクノロジーを使用し、関連性のある情報を分類、カテゴリ分け、抽出し、抽出されたデータを検証します。IDP ツールは、完全に非侵襲的で統合性に優れており、インテリジェント オートメーションとシームレスに連携してデジタル オペレーションを促進します。
前処理
高度な文書処理の最初のステップは、前処理です。このステップには、2 値化、ノイズ低減、歪み除去、スペックル除去などがあります。これらの技術は、文書画像が OCR および AI アルゴリズムで処理される前に品質を向上させるのに役立ちます。これにより、抽出されたデータが可能な限り正確になり、ダウンストリーム プロセスのエラーを最小限に抑えることができます。
高度なドキュメント分類
次のステップは、高度なドキュメント分類です。このステップでは、NLP、教師なし学習、教師あり学習、OCR、Google Vision を使用して、ドキュメントのタイプとコンテンツに基づいてドキュメントを分類します。これにより、ドキュメントを適切な処理ワークフローに効率的にルーティングできます。インテリジェントな文字認識 (ICR) は次世代の OCR で、AI を活用し、認識が難しい記号やその他のテキスト エレメントを高い精度で識別するため、難しいコンテンツでも解読できます。
データ抽出
3 番目のステップはデータ抽出で、AI アルゴリズムを使用して分類済みドキュメントから関連データを抽出します。これには、テキスト、数値、さらには画像や署名も含まれます。抽出には、NLP、深層学習、機械学習、OCR、Google Vision を採用します。
ドメイン固有の検証
4 番目のステップは、ドメイン固有の検証です。これは、特定の業界やビジネスのコンテキストにおいて正確性と関連性を高めるために、ファジー ロジック、正規表現 (RegEx)、ルール、スクリプトを適用して、抽出されたデータを評価、照合、管理することで実行されます。さらに、ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) により検証機能が強化されているため、抽出されたデータが規定の目的やプロセスに適合しているかどうかをさらに検証できます。
人間参加型 (HITL) の検証
人間参加型 (HITL) の検証は IDP のもう 1 つの構成要素であり、自動データ処理の品質を向上させます。HITL 検証では、教師あり学習を使用して、迅速なフィードバック ループを提供し、人間の入力によってデータを修正することで AI トレーニングを微調整します。
インテリジェント オートメーションを使用した IDP の適用
自動化はデータが利用できなければ機能しません。標準的な RPA 駆動型の自動化システムでは、自動化のためのデータ抽出が第三者に託されることが多く、これにより継続的なコストがかさみ、統合性も曖昧になります。
効果的なデータ抽出と情報の構造化により、現在手動入力や人間による介入が必要なビジネスプロセスを自動化する道が拓かれます。包括的なインテリジェント オートメーション プラットフォームに高度な文書処理を組み込むことで、ビジネス ユーザーによるエンドツーエンドのプロセス自動化が可能になります。IDP とインテリジェント オートメーションを同じプラットフォームに組み込むことで、自動化における 2 大要素を容易に連携させることができます。
高速なデータ処理を今すぐ開始
インテリジェント オートメーション プラットフォームに統合されたネイティブの IDP ツールはセットアップが容易で、通常他のアプローチに比べて 5 ～ 10 分の 1 の時間で完了します。
処理コストの削減
AI 駆動型の IDP + インテリジェント オートメーションは人間のフィードバックから学び続け、ストレート スルー プロセッシング (STP) を向上させます。
ビジネスユーザー フレンドリー
ビルトインの IDP は、ほとんどの一般的なドキュメント処理のシナリオに対応した事前にパッケージ化された事例から選択して、簡単に使い始めることができます。
開発者の強力な味方
カスタム ロジック (Python スクリプティング) を追加する機能で AI ワークフローを変更し、ドキュメント抽出を強化します。
あらゆるドキュメントの処理に対応
ほぼすべての形式の構造化・非構造化ドキュメントの両方に対応できる IDP と自動化を組み合わせることで、デジタルトランスフォーメーションを加速させることができます。
安全かつ信頼性の高いドキュメント処理
ドキュメント処理の運用を安全に拡張し、データのキャプチャを制御することで、業務に必要な適切なデータを確実に抽出できます。
自己改善型のドキュメント処理
AI 機能搭載で IDP が学習し改善し続けるため、時間の経過と共に ROI が増加します。
プラグ アンド プレイのデータ キャプチャ ツール
特殊 OCR テクノロジーなどのより幅広いツールセットを活用し、ユニークな事例をサポートします。
抽出事例ライブラリ
インテリジェント オートメーション ソフトウェアに組み込まれた IDP には、最も一般的なドキュメント処理のシナリオにすぐに適用できる事前設定された抽出パッケージが含まれることがあります。
さまざまな業界での IDP アプリケーション
高度な文書処理ソフトウェアは、さまざまな業種やビジネス部門でのデータの抽出と整理にすぐに利用可能です。
銀行・金融
ローン申請プロセスの自動化、紙の記録のデジタル化、請求書や銀行取引明細書などの財務文書からのデータ抽出を行います。
医療
患者記録のデジタル化、保険金請求の処理、医療フォームからのデータの抽出により、正確性を高め、請求処理を迅速化します。
保険
請求処理を自動化し、保険証券からデータを抽出し、不正検出を改善します。
製造
サプライ チェーン管理から請求書処理、品質管理まで、ドキュメントを多用するプロセスを自動化します。
会計・財務
請求書の処理、経費管理、財務報告の分析を自動化し、税務書類の提出と監査を迅速化します。
人事
従業員のオンボーディング プロセスを高速化し、履歴書や求職の申し込みを管理し、HR フォームからデータを抽出します。
高度な文書処理の進化
OCR から生成 AI まで、高度な文書処理テクノロジーはビジネス プロセスの自動化において、常に前進し、中心的な役割を果たします。
データ入力
ドキュメントの処理は、長い間、企業にとっては手間と時間のかかる作業でした。データ入力は、それ自体に完全に時間を取られる面倒な作業の典型でした。数十年にわたり、光学式文字認識 (OCR) は唯一のデータ抽出ソリューションを提供し、画像をテキストに変換することでデータ キャプチャの部分的な自動化を可能にしました。OCR ソリューションは、抽出されたテキストを使用可能な構造化フォーマットにマッピングするためにテンプレートを適用しました。
OCR を簡単に
コンピューティングやデジタル ドキュメントの増加により、ビジネス データの量は天文学的に増加しました。初期の文書処理ソリューションでは、OCR 機能の上に使いやすいインターフェースが提供されました。これによりアクセシビリティが向上し、OCR 出力と目的のデータ フィールドの接続が容易になりました。
IDP の登場
高度な文書処理は、データ抽出および変換機能の基盤となる AI テクノロジーがその名前のもととなっており、構造化された文書や半構造化された文書から非構造化情報まで、さまざまなデータを処理できます。ほとんどの IDP ソリューションの中核となるのは、請求書や住宅ローン文書などの特定の事例に対応する機械学習 (ML) モデルで、これにより高精度のデータ抽出と処理が可能になりますが、広範なトレーニングを必要とします。
IDP と生成 AI
AI の最近の進歩は、IDP テクノロジーの変革をもたらしました。生成 AI の出現と大規模言語モデル (LLM) の統合により、イノベーションは、これまで自動化できなかったドキュメントを自動化する新たな可能性をもたらしました。
IDP の主な使用例
IDP では、さまざまなドキュメント タイプからデータを正確に抽出して変換する機能を備えており、ドキュメントベースのタスクやワークフローにほぼ無制限のアプリケーションを使用できます。
合理化
サプライ チェーン。IDP でバーコードや目録、請求書などを処理することで、注文から買掛までサプライ チェーン業務をより短期間で行えます。
デジタル化
IDP でドキュメントをスキャンすることで、紙の書類を機械で読み取れるファイル形式 (PDF、Microsoft Word など) に変換できます。テキストは検索が可能なため、作業効率も上がります。
収集
ドキュメントとレポート。複数のソースからデータを取得し、文書テンプレートに入力して、詳細なレポートや複雑な法的文書などを作成します。
抽出
適切な情報。インテリジェントなキャプチャはドキュメントから必要な情報をスムーズに抽出し、それらの情報はさらなる処理や保管、他のアプリケーションでの使用が可能です。
マネージ
ドキュメントとデータ。ドキュメントを保管・整理することで、必要な情報を容易に取得したりアーカイブしたりできることに加え、記録保持要件へのコンプライアンスも自動化できるというメリットもあります。
インテリジェント オートメーションでデータを活用しましょう
オートメーション サクセス プラットフォームに組み込まれたドキュメント オートメーションにより、ドキュメント データをあらゆるプロセスにシームレスに取り込み、エンドツーエンドの自動化を促進します。
