ドキュメントから整った検証済みデータへ
請求書、領収書、発注書、明細書、各種フォームを、PDF、スキャン画像、スマートフォンの写真から読み取ります。自社のマシンで処理し、読み取り結果が不確かな場合だけ人が確認して、構造化データとしてロボットに渡します。
紙からデータへ
すべてのドキュメントを同じ流れで処理します。信頼度の高い結果はそのまま次の処理に進み、それ以外は人の確認を待ちます。確認結果は、精度の測定と学習に活用されます。
- 01
分類定義
スキーマ：ドキュメントの種類、項目、表
- 02
デジタル化
OCRとレイアウト解析、スキャンや写真にも対応
- 03
分類
ファイルを分割し、ドキュメントの種類を判別
- 04
抽出
項目と明細行を信頼度付きで抽出
- 05
検証
ビジネスルールと人による確認
- 06
エクスポート
フローのノード、Excel、CSV、データベース
確認結果はラベルとして活用されます。テスト用データで精度を測定し、学習によって改善したバージョンを本番に反映します。
実務の書類に対応
重要な箇所を正確に読み取り、不確かな結果は明示します。人が確認するたびに精度が向上します。
自社のマシンで読み取り
Robomotionのエージェントが動作するコンピューターであれば、ノートパソコン、サーバー、GPUマシンのどれでもドキュメントを読み取れます。モデルは自動でダウンロードされ、マシンがハードウェアに合ったプロファイルを選びます。
標準で機密性を確保
読み取りが難しいページに対してクラウドモデルの利用をプロジェクトで明示的に許可しない限り、ドキュメントが自社のマシンの外に出ることはありません。ドキュメントの保存期間はプロジェクトごとに設定できます。
人が確認するのは必要な箇所だけ
信頼度がしきい値を下回る値や、ルールに違反する値は検証ステーションに送られます。それ以外はすべてそのままフローに渡されます。
信頼度が高くても誤りを検出
明細行の合計と総額の一致、日付の前後関係、パターン、範囲、カスタム数式をルールで検証します。ルールに違反したドキュメントはレビューに回されます。
測定してから学習
一つひとつの確認結果が学習用のラベルになります。固定したテストセットで適合率と再現率を測定し、しきい値を調整し、自社のドキュメントに合わせたバージョンを学習させます。
下書きとバージョン
下書きは安全に編集して試せます。公開すると番号付きのバージョンとして確定し、別のバージョンを公開するかロールバックするまで、ロボットは公開中のバージョンを使います。
テンプレートやサンプルで開始
既存のスキーマを選ぶほか、サンプルドキュメントをいくつか追加してAIにスキーマの案を作成させたり、抽出項目を自分で記述したりできます。公開前に実際のドキュメントで試せます。
フローで活用する
ドキュメント理解パッケージを使えば、プロジェクトをあらゆる自動化に組み込めます。認証情報は不要で、ロボットはワークスペースのトークンを使用します。
- Process Document: 公開中のバージョンでファイルを読み取り、必要に応じてレビュータスクを作成します。
- Wait For Review: 人が検証または却下するまで一時停止し、その後処理を続けます。
- Get Review Result: 多数のドキュメントを処理する場合に、レビュー結果を後からまとめて取得します。
- Export: 項目と明細行を表形式でExcel、CSV、データベースに出力します。
全14回で学ぶドキュメント理解
最初のプロジェクト作成から、精度の測定、独自バージョンの学習、本番フローでの運用まで学べます。合計約2時間です。
Robomotionのドキュメント理解：あらゆるドキュメントをデータに
PDFやスマートフォンで撮影した写真を構造化データに変換する流れ、人が確認するポイント、修正を重ねるたびにプロジェクトの精度が向上する仕組みを解説します。
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