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。
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。
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。
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（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。
- 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。
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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。
