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AI文書処理サービス：OCRとデータ抽出

AI文書処理サービス：請求書、領収書、発注書、契約書、本人確認書類、保険金請求、申込書、銀行取引明細書を、OCRとマルチモーダル言語モデルで構造化データに変換します。御社のルールに照らして検証し、信頼度が低い場合は担当者が確認して、ERP、CRM、データベースに登録します。Azure Document Intelligence、Amazon Textract、Google Document AI、オープンウェイトモデルを利用します。御社チームに加わる専任の文書AI開発者としても、プロジェクトを企画から納品まで一貫して請け負う形でも承ります。

構築する文書処理

  • 請求書と領収書

    取引先、金額、税、明細行、注文番号を抽出し、発注書や納品と突合して、チェックを通過したらXero、QuickBooks、NetSuite、Dynamics 365、または御社のERPに登録します。

  • 契約書の分析

    当事者、日付、更新条件、責任、通常と異なる条項を抽出し、御社の標準的な条件と比較します。各所見は、元の条項にリンクします。

  • 本人確認・オンボーディング書類

    パスポート、IDカード、住所証明、法人書類を、顧客のオンボーディング時に読み取って整合性を確認します。判断は御社のコンプライアンス担当に委ねます。

  • 保険金請求と申込書

    保険金請求、申込書、手書きの書式をデジタル化し、分類して振り分けます。不足している情報は自動で依頼します。

  • 分類と分割

    混在したスキャンとメールのバッチを種類別に仕分け、個別の文書に分割して、人が1通ずつ開かなくても適切な処理に送ります。

  • 表と複雑なレイアウト

    複数ページにわたる表、印影、手書きを含む銀行取引明細書、価格表、技術文書を、レイアウトを理解するモデルで読み取り、合計や相互参照と照合します。

  • 人による確認

    文書と抽出した項目を並べて表示する確認画面で、担当者が誤りを修正します。修正内容は、次回の評価に反映されます。

  • 精度の測定

    本番稼働前に、御社自身の文書にラベルを付けたサンプルで項目ごとの精度を測定し、本番でも追跡します。新しい取引先のレイアウトが現れた日に気づけます。

  • プライベート処理

    文書は御社自身のクラウドアカウントで処理します。文書を外に出せない場合は、オープンウェイトモデルを使います。保持期間は御社のポリシーに合わせます。

文書AI開発者を採用する

  • 専任の文書AI開発者

    御社のチームにフルタイムで参画し、御社のツールとプロセスの中で働き、御社のリードに報告する文書AI開発者です。面接は御社が行い、ウクライナでの雇用契約、給与支払い、請求書発行、休暇管理は当社が担います。

  • 文書処理プロジェクト

    スコープと固定の計画が定まった文書処理の一区切りの業務です。当社側の担当リードが成果に責任を持ち、進捗は御社のチャネルで報告します。

  • 継続的な文書処理

    文書処理を継続サービスとして提供します。毎月同じメンバーが担当し、優先順位は御社がバックログで決め、稼働時間は当社のポータルと請求書で確認できます。

スペシャリストが御社のチームに参画する方法は専任チームのページで、プロジェクトのデリバリー、引き継ぎ、料金の考え方はアウトソーシングのページで説明しています。

御社の文書処理を担当するメンバー

  • 文書AI開発者

    OCR、マルチモーダルモデル、データ抽出

  • Python、.NETエンジニア

    パイプラインとERP連携

  • フロントエンドエンジニア

    確認・修正画面

  • データアノテーター

    精度測定用のラベル付きサンプル

  • QAエンジニア

    精度テストと回帰テスト

安全なところは自動で、そうでないところは人が

項目ごとに、信頼度のしきい値と検証ルールを設定します。合計が合うこと、日付が妥当なこと、取引先が存在することなどです。条件を満たした文書はそのまま通過し、それ以外は担当者を待ちます。自動で通過する割合は、測定で可能と確認できるにつれて広げていきます。

まず、御社の実際の文書を数百件、ラベル付きで用意します。精度は、ベンダーのデモ用データではなく、御社自身のレイアウトで測定します。

その他のAI開発サービス

AI開発の概要

AI文書処理に関するご質問

AIによるデータ抽出の精度はどれくらいですか。

文書によって異なるため、御社の文書で測定します。実際の請求書や申込書のラベル付きサンプルから、本番稼働前に項目ごとの精度が分かります。きれいなデジタル文書は確認がほとんど要らないことが多く、スキャン、手書き、特殊なレイアウトは確認が増えます。確認キューの規模は、その数値から決めます。

自社の文書でモデルを学習させる必要はありますか。

たいていは不要です。現行のマルチモーダルモデルや既製の抽出サービスは、学習なしでもビジネス文書の大半を読み取れます。独自の学習が効果を発揮するのは、処理量が多く、同じレイアウトが繰り返し現れる場合です。1ページあたりのコストが下がり、そのレイアウトでの精度が上がります。

文書を自社の環境内に置いたまま処理できますか。

はい。処理は御社のAzure、AWS、Google Cloudのアカウントで実行します。文書を外部のプロバイダーに渡せない場合は、オープンウェイトモデルを御社自身のサーバーで動かすこともできます。

文書AI開発者は、どのくらいで開始できますか。

適任の文書AI開発者がすぐに対応可能な場合、開始までの条件は、御社の面接と、NDAおよび知的財産権の譲渡契約の締結のみです。そうでない場合は人材を探索し、通常は2〜3週間以内に候補者のプロフィールをお出しします。御社が承諾するまで、誰も業務を始めません。

BigTree108を通じて文書AI開発者を採用するには、どうすればよいですか。

必要な業務内容、シニアリティ、稼働時間をお知らせください。1〜2名の候補者をプロフィールとともにご提案し、御社が自社で採用する場合と同じ形で面接を行います。契約はBIG TREE 108 LLCとの1本、請求書は月1通です。

成果物の権利は、誰に帰属しますか。

御社です。すべてのスペシャリストはBigTree108と署名済みの契約を結び、成果物のすべてを会社に帰属させています。さらに、御社との契約により、その権利は御社に引き継がれます。コード、デザイン、ドキュメントは、当社だけが変更できる場所ではなく、御社のリポジトリとツールに納品します。

文書の山に埋もれていませんか。

文書の種類、処理量、データの送り先をお知らせください。1営業日以内に、御社の文書によるパイロットの計画、または候補者のプロフィールをお届けします。

hello@bigtree108.comにメールする対応の流れ