ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）検証を通じて意思決定の精度を向上

モバイルデバイス、電子メール、共有フォルダ、ネットワークスキャナ、API、事前に構築されたコネクタを介した業務システムへの直接接続など、さまざまなチャネルから文書を取り込み、文書がどのような形で組織に入ってきたかを問わず、ワークフローへのシームレスな統合を実現します。 この柔軟性により、多様なビジネスプロセスを効率的にサポートし、お客様固有のニーズに適応し、あらゆるエントリーポイントから業務を効率化することができます。

文書内の画像の質は、照明の不良やモバイルカメラの歪みなどの問題によって大きく変化することがあります。また、パターン化された背景、保護マーク、フィールドマーク、ライン、ガイドなど、重要な情報を不明瞭にする複数の要素が問題となることもあります。

ABBYYのAI搭載画像補正アルゴリズムは、正確なデータ抽出のために各画像を最適化します。 AIが歪みを補正し、テキストを背景から分離することで、身分証明書、出生証明書、フォームなど、特に複雑で視覚的に多様な文書もクリーンアップでき、信頼性の高い結果と高いストレートスルー処理率を実現します。

AIは、以前は処理不可能と考えられていたコンテンツの読み取りや解釈能力を変革し、自動化のユースケースを劇的に拡大しました。 ABBYY IDPは、高度なAIベースの光学式文字認識（OCR）およびインテリジェント文字認識（ICR）技術を使用して、印刷されたテキストや手書きのテキストをデジタル化し、さらなる処理に備えさせます。 これらの技術は、表のような複雑な要素を含む文書全体の論理構造を認識することができ、文書の分類、データ抽出、デジタルフォーマットへの高品質なエクスポートを可能にします。

AI分類モデルを使用して、テキストと画像の両方の特徴を分析しながら、文書を認識して整理するマルチモーダル学習を適用することで、文書の分類とルーティングを自動化します。 文書が分類されると、処理を行うためのAI抽出モデルが自動的に割り当てられます。 人間がループにインプットを行うことで、モデルはユーザーの修正から学習し、自動的に調整していくので、パフォーマンスは常に向上していきます。

人間の理解を模倣する高度なAIと機械学習を使用して、定型、半定型、非定型のビジネス文書からデータを抽出します。 ABBYY IDPは、200を超える言語の文書を読み取り、理解し、複雑な表、手書き、チェックマーク、バーコード、署名などを容易く処理します。

自動検証は、データベースと情報をクロスチェックし、組み込まれている検証ルールへの確実な準拠を保証します。 ローコードを基盤としているABBYYのアプローチでは、柔軟性が確保されています。ABBYY Marketplaceで入手できるな学習済みモデルを使用したり、これらのすぐに使用可能なモデルを組織固有のニーズに合わせて微調整したり、特定の文書に合わせてカスタムモデルを学習させたりすることが可能です。

特化型AIと大規模言語モデル（LLM）の柔軟性を組み合わせることで、ドキュメントワークフローを強化します。このハイブリッドアプローチにより、高度な要約、文脈に基づく推論、自動化されたコミュニケーションが可能となり、安全でスケーラブルな環境で新たな効率性を実現します。

HITL（ヒューマン・イン・ザ・ループ）レビューにより、プロセスを改善し続けることが可能です。HITLレビューでは、対象分野の専門家が、使いやすいインターフェイスを通じて、抽出されたデータだけでなく、文書のクラスも手動でチェックし、修正することができます。 このオプションのステップは、100％の精度が要求される場合や、文書がAIモデルごとに設定された特定の検証ルールを満たさない場合に極めて重要です。 修正が行われるたびに、AIモデルは継続的な学習によって改善され、より正確になっていきます。

ABBYY Document AIが提供する高度な品質分析により、文書処理のパフォーマンスを明確に把握し、ストレートスルー処理率の経時的な改善を追跡することができます。 アクション可能なインサイトとカスタマイズされたレコメンデーションにより、問題の根本原因を突き止め、モデルのデータ抽出品質を改善するための効果的な措置を取ることができます。それによりIDPワークフロー内で優れたビジネス成果を得ることが可能となります。

ABBYY Document AIは、JSON、CSV、XMLなど、ニーズに合わせて必要な形式でデータを自動的にエクスポートします。 データは、シンプルなREST APIまたは下流プロセスに繋がる事前構築済みのコネクタを通じて、自動化システムやビジネスアプリケーションにシームレスに送信されます。