業務システムと自動化ワークフローへのデータ連携
定型フィールドデータをJSONまたはCSV形式でエクスポートします。データはクリーンで検証済みであり、ERP、データベース、またはエージェント型ワークフローで即座に利用可能です。

抽出・検証済みの文書データは、業務プロセスが依存するシステム(ERP、CRM、自動化プラットフォーム、エージェント型ワークフロー、AIモデルなど)に、できれば手動による介入なしに届ける必要があります。 ABBYY Document AI は、その「ラストマイル」を解消し、各下流システムが要求する形式でデータを自動的にエクスポートし、REST API または ABBYY Marketplace の既製コネクタを通じて提供します。
定型フィールドデータをJSONまたはCSV形式でエクスポートします。データはクリーンで検証済みであり、ERP、データベース、またはエージェント型ワークフローで即座に利用可能です。
Doclang は、構造、レイアウト、ガバナンスに関するメタデータを含む文書全体の機械可読な表現を提供するため、LLMやAIエージェントは推測に基づく近似値ではなく、検証済みの事実に基づいて動作できます。
認識されたテキストは、元の文書の構造を維持したまま、DOCX、XLSX、HTML、およびその他の編集可能な形式にエクスポートされます。
処理済みの画像は、検索可能なPDFおよびPDF/A形式でエクスポートされ、検索や長期保存に活用できるほか、SharePointや共有ストレージに直接配信されます。 コンプライアンス上の要件がある場合、機密性の高いフィールドはエクスポート前に恒久的に非表示にすることができます。
信頼性が高く正確なOCRの力でAIによる自動化をさらに強化
わずか数行のコードで信頼性の高いDocumentAIを自動化ワークフローに統合
プロセス理解
プロセスの最適化
無制限の自動化のために専用開発したAI
事前構築済みのAI抽出モデルを使用して、即座に自動化を開始できます
コントリビューター(スキル開発者)の御紹介、アセットの探索など
産業別
ビジネスプロセス別
技術別
構築
高度なテキスト認識機能をAPI経由でアプリケーションやワークフローに統合できます。
AIに対応した文書データは、RAGでコンテキストに基づいたGenAI出力が可能です。
発展
同業者や経験豊富なOCR、IDP、AIの専門家と交流できます。
ABBYY AIにおいて卓越した専門知識を持つ開発者に贈られる称号です。
リソース情報
インサイト
サービス

検証済みのデータは、その送信先に確実に届く必要があります。送信先が数十年前のERPでも、自社開発のプラットフォームでも、専門的な業務アプリケーションでも、あるいはエージェント型ワークフローオーケストレーターであってもです。 あらかじめ用意されたコネクタにより、最小限の統合作業で、ほとんどの一般的なエンタープライズシステムに対応できます。 その他については、オープンAPIがあれば、開発チームは必要なものを柔軟に構築することができます。 いずれにせよ、データは受信システムが想定する形式で届きます。
ほとんどのビジネスプロセスは、ひとつの文書から始まります。承認が必要な請求書、義務の発生を伴う契約書、案件を開始するための申請書などです。 定型データが、それを処理するシステムに直接エクスポートされると、その文書自体がプロセスを先に進めるイベントとなります。 承認が回され、案件が開き、義務事項が追跡されることで、文書内のデータに基づいたエンドツーエンドのプロセスが構築されるのです。
データは転送中に暗号化され、エクスポート前にお客様のビジネスルールに基づいて検証されるため、正確でコンプライアンスに準拠したデータのみが下流システムに送られ、不一致がある場合はフラグが立てられて人間による確認が行われます。 必要に応じて、特定のフィールドをエクスポート前に恒久的に非表示にすることができ、エクスポートされたファイルから元のデータを復元することはできません。 監査証跡はそのまま維持され、GDPRやCCPA、業界固有の要件などの規制上の義務も、手動によるゲートキーピングを行うことなく満たされます。
製品開発チームや開発チームにとって、ABBYYの出力機能は自社のアプリケーションにネイティブに組み込むことが可能です。これにより、定型データは、製品体験の一部としてエンドユーザーに提供され、製品とは別の連携システムとして提供されることはありません。
データ出力は、ABBYY IDP パイプラインの最終ステップです。 文書の処理、分類、検証が完了すると、定型データがシステムから出力され、実用段階に移行する準備が整います。
これこそが、抽出がビジネス価値を発揮する場面です。 検証済みのデータは、その送信先に合わせて自動的にフォーマットされ、その処理を行うシステム、ワークフロー、AIパイプラインにエクスポートされます。これにより、文書から意思決定に至るまでのプロセスが完了します。
専用に開発されたAIが、あらゆる種類の文書からデータを抽出し、お客様のビジネスルールに基づいてその有効性を検証します。 不一致がある場合はフラグが立てられ、問題のないデータは自動的に次の過程に進みます。
検証済みのデータは、JSON、CSV、Doclangなど、お客様が指定した出力形式に合わせて定型化され、データを受け取る特定のシステムやワークフローですぐに利用できるようになります。
データは、REST API、SFTP共有フォルダ、ODBCデータベース、SharePoint、あるいはMarketplaceコネクタやカスタムスクリプトを介した外部システムなど、お客様が指定した宛先へ安全にエクスポートされ、人的な手作業を介さずに次のステップへと進みます。
文書処理に特化したAIとLLMを組み合わせることで、正確かつ文脈を豊かに反映したエンドツーエンドのワークフローがどのように実現されるか。

なぜ、クリーンで定型化された文書データが信頼性の高いAIエージェントの前提条件となるのか、そして、継続的な改善によってシステムがいかにしてより賢くなっていくのか。
IDPが単にデータを抽出するだけでなく、自律型エージェントに、エンドツーエンドのワークフロー全体を通じて、そのデータをどう扱うかを自動的に決定する能力を付与すると、どのようなことが起こるのでしょうか。
エクスポートは4つのカテゴリーに分類されます。
Doclang( )は、ABBYY、IBM、Nvidia、Red Hat などが参加するインダストリーワーキンググループによって開発された、オープンでAIネイティブな文書形式です。 PDFやHTMLとは異なり、この形式では文書の構造、レイアウト、および意味的な内容を機械可読な形式で明示的に定義しているため、文書データをLLMやAIパイプラインに供給する際の最適な出力形式となっています。 検証済みのコンテンツに基づいてモデルの入力を確定させることでハルシネーションを減らし、PIIフラグやモデル利用ポリシーなどのガバナンスメタデータをファイルに直接埋め込みます。
データは転送中に暗号化され、プラットフォームから送信される前に、お客様のビジネスルールに基づいて検証されます。 特定のフィールドは、エクスポート前に恒久的に非表示にすることができ、エクスポートされた画像上では黒く塗りつぶされた領域として表示され、その下にあるデータは復元不可能です。 これにより、エクスポート時の手動による監視を必要とせずに、GDPR、CCPA、および業界固有の要件への準拠が実現されます。
はい。 エクスポートワークフローを設定することで、エクスポートされたデータの内容やステータスに基づいて、承認ルートの設定、レポートの生成、コンプライアンス上の問題のフラグ付けといった下流のアクションを自動で実行できるようになり、文書処理から、それに依存するビジネスプロセスへと自動化の範囲を広げることができます。
データは、エクスポート前に、お客様のビジネスルールに基づいて検証されます。 不一致(入力が欠落している項目、許容範囲外の値、ルール違反など)が検出された場合、その文書は次の過程へと進むことなく、人間による確認が必要なものとしてフラグが立てられ、ワークフロー全体にわたるデータの整合性が保護されます。
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文書処理に特化したAIとLLMを組み合わせることで、正確かつ文脈を豊かに反映したエンドツーエンドのワークフローがどのように実現されるか。

なぜ、クリーンで定型化された文書データが信頼性の高いAIエージェントの前提条件となるのか、そして、継続的な改善によってシステムがいかにしてより賢くなっていくのか。
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