
検索拡張生成(RAG)
外部の知識ソースに接続することで、LLMの精度と品質をさらに向上させましょう。
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
実装


専用のインテリジェント文書処理(IDP)プラットフォームに、大規模言語モデル(LLM)の柔軟性を組み合わせることで、標準的なデータ抽出の枠を超えた処理が可能になります。 このハイブリッドアプローチにより、要約や文脈推論、自動コミュニケーションといった高度な機能が可能になります。 お好みのLLMをIDPに統合することで、既存の文書ワークフローを強化し、非定型コンテンツをより高い精度で処理し、新たな効率性を引き出すことができます。しかも、安全性・ガバナンス・スケーラビリティが確保された環境の中で実施できるのです。
LLMを文書処理ワークフローに統合することで、運用面で大きなメリットが得られ、インテリジェント・オートメーションへの歩みが加速します。
単純なデータ抽出にとどまる必要はありません。 LLMを活用すれば、抽出した情報を解釈したり、規制と照らし合わせて値を比較したり、業界特有のコードや分類にデータを正規化したりすることができます。
文書の内容に基づいて、インテリジェントなフォローアップアクションをトリガーします。 例えば、IDPプラットフォームを通じて請求書に不一致が見つかった場合、LLMが自動的に仕入先向けのプロフェッショナルなメールを作成することができます。
LLMに簡潔な要約を生成させることで、大量の非定型テキストを処理できます。 これにより、候補者プロフィールの評価、法的条項の確認、レポートの分析などを、より効率的に行えるようになります。
LLMの創造的な能力を活用することで、決定論的ルールでは対応しきれない変化の激しいコンテンツや非定型コンテンツにも対応し、迅速なプロトタイピングを可能にします。
LLMをABBYYの文書処理ワークフローに統合するプロセスはシンプルです。 オープンアーキテクチャを採用しているため、お好みのLLM(OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、Mistral AIなど)を自由に持ち込み、ツールとして接続できます。これにより、抽出・検証・後処理といったタスクを強化し、IDPの堅牢な構造と生成AIの柔軟性という両者の利点を 最大限に活かすことができます。
ABBYYの専用プラットフォームを使用して、文書の初期分類、セグメンテーション、データ抽出を行います。 これにより、文書から定型化された正確な事実の基盤が形成されます。

抽出された定型データ、あるいは文書の特定セグメントを、あらかじめ用意されたコネクタやAPI呼び出しを通じて、選択したLLMに送信します。 このように対象を絞ったアプローチにより、トークン使用量とコストを抑えつつ、幻覚(ハルシネーション)のリスクも低減できます。

LLMの出力を活用し、データの強化、要約の生成、コミュニケーション文案の作成などの下流タスクを、自動化されたワークフロー内で一元的に実行します。

Ashlingが、ABBYY VantageとGPT-4 Turboを巧みに組み合わせることで、グローバルなファストフードフランチャイズ向けの年間3万件に及ぶリース契約書処理を自動化し、82%という高い精度を実現した革新的なソリューションをご紹介します。

本ガイドでは、大規模言語モデル(LLM)と小規模言語モデル(SLM)の違いをわかりやすく解説します。そして、質の高いデータと適切なモデルの選択こそが、ビジネスにおけるAIの可能性を最大限に引き出す鍵である理由をお伝えします。

LLMとDocument AIを併用することで、一方の強みがもう一方の弱点を補完します。 この記事でその方法をご覧ください。

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文書処理に誤った種類のAIを適用すると、特にビジネスに不可欠なワークフローでは、解決するより多くの問題を引き起こす可能性があります。Gen AI と Document AI を組み合わせて相乗効果を生み出す方法についてのプレイブックを入手しましょう。

このホワイトペーパーでは、LLMアプリケーションに未処理の非定型文書データを使用することで生じる重大な問題を明らかにし、AIを明確性と正確性を備えた堅固な基盤の上に構築するための、より良いアプローチを提案します。
本記事では、デモ動画を交えながら、保険金請求処理の自動化という実用的なユースケースを通じて、ABBYY Vantageを用いた技術がどのように連携して機能するのかをご紹介します。
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LLMの推論コストは、一般的にトークン単位で課金されます。 IDPプラットフォームで文書を事前処理し、必要な情報だけを抽出することで、LLMへ送る入力を大幅に絞り込み、コンパクトにできます。 これにより、文書全体をモデルに入力する場合と比べて、トークン消費が大幅に削減され、運用コストを大きく抑えられます。 さらに、このアプローチにより、LLMに送信するデータを完全に管理できるため、データプライバシーの観点でも大きなメリットがあります。
IDPプラットフォームは、データの来歴追跡、監査ログ、バージョン管理など、企業のコンプライアンスに必要なインフラを提供します。 LLMをこのガバナンス環境に統合することで、データの処理プロセスを完全に可視化し、管理することが可能になります。これにより、ワークフローは業界規制に準拠し、常に監査可能な状態を保てます。
汎用LLMに全面的に依存すると、データの幻覚、プロンプトの脆弱性(更新によってワークフローが破綻する問題)、高い運用コスト、説明可能性や監査ログの欠如といった重大なリスクが生じます。 また、データ検証ルールやヒューマン・イン・ザ・ループ機能といった、エンタープライズ向けの処理に不可欠な基盤も備えていません。
大規模言語モデル(LLM)を文書処理ワークフローに統合することで、あらゆる業界が恩恵を受けることができます。 LLMは、推論や理解を要するタスクを扱うことで自動化の可能性を広げ、手作業で時間のかかる工程の負担を大きく軽減します。 金融、ヘルスケア、法務、保険など、どの業界であっても、LLMは文書処理に高度な能力をもたらし、情報処理と意思決定のスピードを向上させます。 このように自動化の範囲が拡大することで、企業が業務プロセスを最適化する方法に新たな変革の機会が生まれます。
大規模言語モデル(LLM)は強力な機能を備えていますが、その真価は“正確で事実ベースのデータ抽出”にあるわけではありません。 目的に特化したインテリジェント文書処理(IDP)技術は、文書から定型データと非定型データを抽出するうえで、はるかに高い信頼性を発揮します。 しかし、LLMは、情報の統合、要約の生成、複雑な条件ロジックの処理など、より深い理解や推論を必要とするタスクに自動化の範囲を広げることで、IDPを大幅に補強します。 IDPとLLMのこの強力な組み合わせにより、プロセス効率が向上し、自動化の範囲が広がることでより高いビジネス価値を生み出します。
ABBYYのインテリジェントオートメーションのデモンストレーションを予約して、貴社の業務効率化やコスト削減、顧客サービスの向上など、さまざまな課題を解決する方法をご覧ください。