LLMの統合

あらゆるLLMを統合して文書処理を強化

専用AIの強みと大規模言語モデル(LLM)の柔軟性を組み合わせることで、文書処理自動化の新たなレベルを切り開きます。

生成AIの力で自動化をさらに拡張

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。

より高度な自動化とビジネス価値を実現

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。

文脈推論でデータを強化

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。

下流工程の自動化

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。

要約による意思決定の改善

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。

柔軟性とスピードの向上

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。

ABBYY Document AIにおけるLLM統合の仕組み

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(OpenAIGoogle GeminiAnthropic 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。

  • IDPによる前処理
  • LLMで補強
  • 出力を活用

IDPによる前処理

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。

LLMで補強

​​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。

出力を活用

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 Partners、生成AIとIDPを活用して、82%の精度でデータを抽出

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。

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小規模言語モデル vs 大規模言語モデル

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。

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インテリジェント文書処理のパイプライン

画像補正
ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)と継続的学習
データ出力

文書のインプット

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。

画像補正

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。

OCR / ICR

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。

文書の分類とアセンブリ

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。

データの抽出と検証

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。

LLM

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。

ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)と継続的学習

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。

品質分析

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。

データ出力

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。

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プレイブック

次世代のドキュメント自動化:Document AI と Generative AI の融合

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。

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ホワイトペーパー

優れた言語モデルのための定型化された文書データ: 「PDF地獄」を回避する方法

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。

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コンピュータビジョン、LLM、IDPの統合を成功させる方法

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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よくある質問

IDPとLLMのハイブリッドアプローチはどのように精度を向上させるのか?
ABBYYプラットフォームでは、どんなLLMでも使用可能ですか?
ハイブリッドアプローチのコスト面でのメリットは?
このアプローチは、コンプライアンスとガバナンスをどのようにサポートしますか?
文書処理にLLMだけを使うことの主なリスクは?
IDPとLLMの組み合わせで最も恩恵を受ける業界は?
LLMベースの文書処理と従来の方法との違いは?

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