
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
12月16日, 2020
「ボットをプロセスに配置した後、実際にボットが思ったとおりに動作しているかどうかをユーザは知りたいのです。 そのため、ユーザはプロセスインテリジェンスにフォーカスすべきだと考えています。」ABBYYの最高マーケティング責任者であるScott Opitzは、RPA Todayとの独占インタビューの中で、ABBYYプロセスインテリジェンスが、先駆けとなるRPAでの成功を促進し、統合されたエンドツーエンドでのエンタープライズ自動化の道を開く方法を明らかにします。
タスクマイニングとプロセスマイニングの関係について議論する際に、Opitzは「現実には、エンタープライズレベルのプロセス自動化のように見え始めたものはまだ始まったばかりです...デスクトップの分析(タスクマイニング)は“プロセスのごく一部での面倒なステップは何か”の分析であり、プロセス全体の分析(プロセスマイニング)は、全体的な運用を改善するための大きなチャンスです。」と述べています。
プロセスの検知、分析、および監視に加えて、プロセスインテリジェンスの最も強力な利点は、理想的なプロセス結果を達成するために、最良の次ステップへエンドユーザを導く予想と予測を提供していることとなります。 Opitzは「我々は、プロセスからマイニングしたこのすべてのデータを取得し、ニューラルネットを含むAIを活用し、トレーニングして、人間が主導ではできない微妙な影響や組み合わせを見つけることができると考えております。 そのデータをロードし、それを使用してニューラル[ネットワーク]をトレーニングするだけで、プロセスライフサイクルの非常に早い段階で、“その最終状態がどうなるか、あるいは将来のアクションが予定どおりに実行されるかどうか”を予測し、非常に効果的に仕事をすることができます。 」 と述べています。
全てのインタビューをお読みいただき、プロセスマイニングを超えるプロセスインテリジェンスとは何かを明らかにし、業界における自動化がどこに向かっているのかを洞察して頂けますと幸いです。“C-Suite Spotlight: ABBYY’s Scott Opitz,” via RPA Today英語
プロセスインテリジェンス, RPA
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