高度な文書処理の仕組みを教えてください。IDP を RPA と組み合わせるとどのようなメリットがありますか?

高度な文書処理 (IDP) ソリューションは、非構造化データと半構造化データを有効なデータに変換します。自然言語処理 (NLP)、コンピュータービジョン、ディープラーニング、機械学習 (ML) などの AI テクノロジーを使用し、関連性のある情報を分類、カテゴリ分け、抽出し、抽出されたデータを検証します。RPA プラットフォームに高度な文書処理を組み込むことで、ビジネスユーザーによるエンドツーエンドのプロセス自動化が可能になります。IDP と RPA を同じプラットフォームに組み込むことで、オートメーションにおける 2 大要素が調和を保ちスムーズに機能します。

高度な文書処理 (IDP) とは| オートメーション・エニウェア

高度な文書処理の仕組みとは?

あらゆるドキュメント形式の複雑なコンテンツから情報を抽出・整理

高度な文書処理 (IDP) ソリューションは、非構造化データと半構造化データを活用可能なデータに変換します。ビジネスデータはデジタルトランスフォーメーションの中核的要素で、全ビジネスデータの 80% がビジネスドキュメントや E メール、画像、PDF などの非構造化形式に埋め込まれています。

高度な文書処理は次世代のオートメーションで、さまざまな形式のドキュメント (英語)からデータをキャプチャ、抽出、処理できます。自然言語処理 (NLP)、コンピュータービジョン、ディープラーニング、機械学習 (ML) などの AI テクノロジーを使用し、関連性のある情報を分類、カテゴリ分け、抽出し、抽出されたデータを検証します。

前処理

2 値化 • ノイズ除去 • 歪み修正 • その他

高度なドキュメ
ント分類

NLP • 教師なし学習 • 教師あり学習 • OCR • Google Vision

データ抽出

NLP • 深層学習 • 機械学習 (ML) • OCR • Google Vision •
手書き

ドメイン固有の
検証

ファジー論理 • RegEx • ルール • スクリプト

検証機能の強化

RPA

人間参加型 (HITL) の検証

教師あり学習

データは企業の宝

IDP はあらゆる種類のデータをビジネスプロセスに取り入れます

企業におけるデータ量は増加しています

IDC は 2025 年までに世界中のデータが 175 ゼタバイトを超えると予測しています。これらの情報のほとんどが E メールや携帯メール、PDF、スキャンドキュメント (英語) に閉じ込められたままになっています。E メールだけを考えてみても、オートメーションやデジタルトランスフォーメーションを進める上で大きな障害となります。

高度な文書処理 (IDP) では、非構造化データを変換します

非構造化データと半構造化データを構造化された利用可能な情報に変換し、ドキュメント中心のビジネスプロセスのエンドツーエンドの自動化を実現します。
IDP のようなソリューションを使用していない場合、RPA でプロセスが自動化 (英語) されていてもナレッジワーカーによるドキュメントの確認とデータの抽出が必要になります。IDP は RPA の価値を引き出す鍵となります。

RPA にはインテリジェンスが必要とされ、AI もまた機能の拡張にオートメーションを必要としています。

IDP と RPA を組み合わせることで、企業のビジネスプロセスを自動化するシンプルかつ効果的なツールが生まれるのです。RPA 同様、IDP ツールもユーザーのプライバシーを侵害せず、統合しやすく、さまざまな業種やビジネス部門で広く活用できます。

高度な文書処理 (IDP) のもたらすメリット

直接的なコスト削減。大量のデータ処理にかかるコストが大幅に削減されます。
ストレートスループロセッシング (STP) の向上。ナレッジワーカーによるドキュメントの手動処理が最低限に抑えられます。
使いやすさ: 短期間でセットアップ可能なため、より多くのプロセスを自動化できます。
プロセスの効率化。ドキュメント中心のプロセスのエンドツーエンドの自動化が可能になります。
精度の向上。AI を使用することで、データ精度の大幅な向上がすぐに実感できます。
戦略的目標のサポート。データ処理を自動化することで、カスタマーエクスペリエンスの向上などのビジネス目標が達成しやすくなります。

IDP を RPA と組み合わせるメリット

ドキュメントを扱うあらゆるビジネスプロセスのビジネスユーザー自身による自動化を実現

IDP はインテリジェントオートメーションに不可欠な要素です。オートメーションはデータが利用できなければ機能しません。従来の RPA システムでは、オートメーションのためのデータ抽出が第三者に託されることが多く、これにより継続的なコストがかさみ、統合性も曖昧になります。

効果的なデータ抽出と情報の構造化により、現在手動入力や人間による介入が必要なビジネスプロセスを自動化する道が拓かれます。RPA プラットフォームに高度な文書処理を組み込むことで、ビジネスユーザーによるエンドツーエンドのプロセス自動化が可能になります。IDP と RPA を同じプラットフォームに組み込むことで、オートメーションにおける 2 大要素が調和を保ちスムーズに機能します。