- 概要
- Document Processing Contracts
- リリース ノート
- Document Processing Contracts について
- Box クラス
- IPersistedActivity インターフェイス
- PrettyBoxConverter クラス
- IClassifierActivity インターフェイス
- IClassifierCapabilitiesProvider インターフェイス
- ClassifierDocumentType クラス
- ClassifierResult クラス
- ClassifierCodeActivity クラス
- ClassifierNativeActivity クラス
- ClassifierAsyncCodeActivity クラス
- ClassifierDocumentTypeCapability クラス
- ContentValidationData クラス
- EvaluatedBusinessRulesForFieldValue クラス
- EvaluatedBusinessRuleDetails クラス
- ExtractorAsyncCodeActivity クラス
- ExtractorCodeActivity クラス
- ExtractorDocumentType クラス
- ExtractorDocumentTypeCapabilities クラス
- ExtractorFieldCapability クラス
- ExtractorNativeActivity クラス
- ExtractorResult クラス
- FieldValue クラス
- FieldValueResult クラス
- ICapabilitiesProvider インターフェイス
- IExtractorActivity インターフェイス
- ExtractorPayload クラス
- DocumentActionPriority 列挙型
- DocumentActionData クラス
- DocumentActionStatus 列挙型
- DocumentActionType 列挙型
- DocumentClassificationActionData クラス
- DocumentValidationActionData クラス
- UserData クラス
- Document クラス
- DocumentSplittingResult クラス
- DomExtensions クラス
- Page クラス
- PageSection クラス
- Polygon クラス
- PolygonConverter クラス
- Metadata クラス
- WordGroup クラス
- Word クラス
- ProcessingSource 列挙型
- ResultsTableCell クラス
- ResultsTableValue クラス
- ResultsTableColumnInfo クラス
- ResultsTable クラス
- Rotation 列挙型
- ルール クラス
- RuleResult クラス
- RuleSet クラス
- RuleSetResult クラス
- SectionType 列挙型
- WordGroupType 列挙型
- IDocumentTextProjection インターフェイス
- ClassificationResult クラス
- ExtractionResult クラス
- ResultsDocument クラス
- ResultsDocumentBounds クラス
- ResultsDataPoint クラス
- ResultsValue クラス
- ResultsContentReference クラス
- ResultsValueTokens クラス
- ResultsDerivedField クラス
- ResultsDataSource 列挙型
- ResultConstants クラス
- SimpleFieldValue クラス
- TableFieldValue クラス
- DocumentGroup クラス
- DocumentTaxonomy クラス
- DocumentType クラス
- Field クラス
- FieldType 列挙型
- FieldValueDetails クラス
- LanguageInfo クラス
- MetadataEntry クラス
- TextType 列挙型
- TypeField クラス
- ITrackingActivity インターフェイス
- ITrainableActivity インターフェイス
- ITrainableClassifierActivity インターフェイス
- ITrainableExtractorActivity インターフェイス
- TrainableClassifierAsyncCodeActivity クラス
- TrainableClassifierCodeActivity クラス
- TrainableClassifierNativeActivity クラス
- TrainableExtractorAsyncCodeActivity クラス
- TrainableExtractorCodeActivity クラス
- TrainableExtractorNativeActivity クラス
- BasicDataPoint クラス
- BasicValue クラス
- ComponentCollectionFacade クラス
- DataPointFacade基本クラス
- ExtractionResultHandler クラス
- FieldGroupDataPoint クラス
- FieldGroupValue クラス
- FieldLookup 基本クラス
- FieldRedactionSettings クラス
- RedactionOptions クラス (プレビュー)
- RedactionType 列挙型
- ResultsValueFacadeBase クラス
- TableDataPoint クラス
- TableRow クラス
- TableValue クラス
- WildcardDataPoint クラス
- WildcardDataPointCollection クラス
- Document Understanding ML
- Document Understanding OCR ローカル サーバー
- Document Understanding
- IntelligentOCR
- リリース ノート
- IntelligentOCR アクティビティ パッケージについて
- プロジェクトの対応 OS
- タクソノミーを読み込み
- ドキュメントをデジタル化
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- Document Understanding プロジェクト分類器
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- ドキュメント検証成果物を作成
- ドキュメント検証成果物を取得
- ドキュメント分類アクション完了まで待機し再開
- 分類器トレーニング スコープ
- キーワード ベースの分類器トレーナー
- インテリジェント キーワード分類器トレーナー
- データ抽出スコープ
- Document Understanding プロジェクト抽出器
- Document Understanding プロジェクト抽出器トレーナー
- 正規表現ベースの抽出器
- フォーム抽出器
- インテリジェント フォーム抽出器
- ドキュメントを墨消し
- ドキュメント検証アクションを作成
- ドキュメント検証アクション完了まで待機し再開
- 抽出器トレーニング スコープ
- 抽出結果をエクスポート
- マシン ラーニング抽出器
- マシン ラーニング抽出器トレーナー
- マシン ラーニング分類器
- マシン ラーニング分類器トレーナー
- 生成 AI 分類器
- 生成 AI 抽出器
- 認証を構成する
- ML サービス
- OCR
- OCR Contracts
- リリース ノート
- OCR コントラクトについて
- プロジェクトの対応 OS
- IOCRActivity インターフェイス
- OCRAsyncCodeActivity クラス
- OCRCodeActivity クラス
- OCRNativeActivity クラス
- Character クラス
- OCRResult クラス
- Word クラス
- FontStyles 列挙型
- OCRRotation 列挙型
- OCRCapabilities クラス
- OCRScrapeBase クラス
- OCRScrapeFactory クラス
- ScrapeControlBase クラス
- ScrapeEngineUsages 列挙型
- ScrapeEngineBase
- ScrapeEngineFactory クラス
- ScrapeEngineProvider クラス
- OmniPage
- PDF
- [リストから削除済] ABBYY
- [リストから削除済] ABBYY Embedded
Document Understanding を使用して履歴書から候補者のデータを抽出し、Workday で応募者レコードを作成します。
概要
概要: 履歴書のデータを使用して Workday で応募者を作成します。
アプリケーション: Workday
説明: Document Understanding を使用して履歴書から経歴情報を抽出して適切な候補者を特定したら、履歴書に記載されているデータを使用して、Workday で応募者を作成します。
この例では、[ドキュメントを分類]、[ドキュメント データを抽出]、[検証タスクを作成] などの Document Understanding アクティビティを使用します。
ワークフロー
時間を節約するには、Studio Web の [ Create Pre-Hire in Workday Based on CV (履歴書に基づいて Workday で応募者を作成する )] テンプレートを使用してこのワークフローを構築します。
- Studio Web を開いて、新しいプロジェクトを作成します。
- ワークフローに [ファイルの作成時] アクティビティを追加します。ワークフローで使用する履歴書と出力ファイルについて、それぞれの場所を設定します。このアクティビティで、以下の設定を行います。
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Google ドライブのコネクションを設定します。
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[作成場所] フィールドで、履歴書があるフォルダーを選択します。
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必要に応じて、[追加フィルター] フィールドにフィルター (作成者、ファイル拡張子、名前など) を追加します。
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[作成されるファイル] フィールドで、ワークフローで使用される、作成されたファイルを参照します。
図 1.Google ドライブのコネクションのプロパティを設定する
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- 次に、ドキュメントを分類するための [ドキュメントを分類] アクティビティを追加します。
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[プロジェクト] フィールドで、お使いの Document Understanding プロジェクトをドロップダウン リストから選択します。
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[分類器] フィールドで、ドロップダウン リストから [生成 AI 分類器] を選択します。
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[プロンプト] フィールドで、以下の 3 つのドキュメントの種類を設定します。
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CV: 候補者のスキルと実務経験が記載された、雇用前に使用される文書。
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ID: 候補者の身分証明書です。
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W-9 Form: 候補者の納税申告書。
必要に応じてさらにドキュメントの種類を設定できます。
図 2. 生成 AI 分類器を使用して、[プロンプト ビルダー] で 3 つのドキュメントの種類を設定する
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[入力] フィールドに、手順 2 で作成したファイルを追加します。
図 3. 前に作成したファイルを [ドキュメントを分類] アクティビティの [入力] フィールドに追加する
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- 次に、[条件分岐 (if)] アクティビティを追加します。このアクティビティは、ドキュメントの種類が [CV] と定義されている場合は候補者の情報を抽出し、定義されていない場合はメッセージを表示するために使用されます。アクティビティを以下のように設定します。
-
[条件] フィールドで、プラス記号のアイコンを選択して [条件ビルダー] を選択します。
-
条件ビルダーで [条件を追加] を選択します。
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[クリックして変数を使用] フィールドで、[ドキュメントを分類] アクティビティの [ドキュメントの種類名] プロパティを選択します。
-
ドロップダウンから [次の値と等しい] を選択します。
-
[変数を使用するにはテキストを入力するか、Ctrl + Space キーを押します。] フィールドに「CV」と入力します。
-
[保存] を選択して条件を保存します。
図 4. 条件ビルダー内で条件を作成して設定する
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- 次に、アクティビティの [Then] 分岐で、[1 行を書き込み] アクティビティを追加します。アクティビティを以下のように設定します。
-
[テキスト] フィールドで、 プラス記号のアイコンを選択して [テキスト ビルダー] を選択します。
-
テキスト ビルダーに「Found CV to process:」と入力します。
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[変数を挿入] ドロップダウン リストで、[ファイルの作成時] アクティビティから [作成されるファイル] 変数を選択します。
-
[保存] を選択して変更を保存します。
図 5. テキスト ビルダーを使用して [1 行を書き込み] アクティビティを設定し、特定の値を出力する
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- 次に、[ドキュメント データを抽出] アクティビティを追加します。このアクティビティを使用して、分類されたドキュメントからデータを抽出します。このアクティビティで、以下の手順を実行します。
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[プロジェクト] フィールドで、お使いの Document Understanding プロジェクトをドロップダウン リストから選択します。
-
[抽出器] フィールドで、ドロップダウン リストから [生成 AI] を選択します。
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[プロンプト] フィールドで、以下の 7 つのフィールドを設定します。
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First name: 候補者の名前
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Email: 候補者のメール アドレス
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Experience: 候補者の経歴
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SalesSkills: 候補者の営業スキルの有無
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Employer: 候補者の現在の雇用主
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姓: 候補者の姓です。
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Country: 候補者の居住国
必要に応じて、さらにフィールドを設定できます。
図 6. 生成 AI 抽出器の [プロンプト ビルダー] に CV のフィールドを設定する
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[入力] フィールドに、[ドキュメントを分類] アクティビティから取得したドキュメント データを追加します。
図 7. [ドキュメントを分類] アクティビティから生成されたドキュメント データを [ドキュメント データを抽出] アクティビティの [入力] フィールドに入力する
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- 次に、[条件分岐 (if)] アクティビティを追加します。このアクティビティを使用して、適切な候補者が見つかった場合は Workday で応募者を作成し、見つからなかった場合はメッセージを表示します。アクティビティを以下のように設定します。
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[条件] フィールドで、プラス記号のアイコンを選択して [条件ビルダー] を選択します。
-
[クリックして変数を使用] フィールドで、[ドキュメント データを抽出] アクティビティの [SalesSkills] プロパティを選択します。
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ドロップダウンから [次の値と等しい] を選択します。
-
[変数を使用するにはテキストを入力するか、Ctrl + Space キーを押します。] フィールドに「Yes」と入力します。
-
[保存] を選択して条件を保存します。
図 8. 条件ビルダー内で条件を作成して設定する
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- 次に、2 番目の [条件分岐 (if)] アクティビティの [Then] 分岐に [1 行を書き込み] アクティビティを追加します。アクティビティを以下のように設定します。
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[テキスト] フィールドで、 プラス記号のアイコンを選択して [テキスト ビルダー] を選択します。
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[テキスト ビルダー] で、[ドキュメント データを抽出] アクティビティの [プロンプト ビルダー] を使用して設定された [First Name]、[Last Name]、[Employer]、および [email] の各フィールドの情報を含むメッセージを追加します。
例:
Received CV applications from Sales Manager with name: First Name | 姓、現在の 勤務先: 雇用主 - 応募者のプロフィールを作成します。Email at email. (メール アドレスは メール アドレスです。)
図 9. [1 行を書き込み] アクティビティの出力に表示するテキスト
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- 次に、Workday の [Create Pre-Hire] アクティビティを追加し、Workday コネクションを設定します。
- 次に、2 番目の [条件分岐 (if)] アクティビティの [Else] 分岐に [1 行を書き込み] アクティビティを追加します。このアクティビティでは、候補者が必要な基準 (この例では、営業経験) を満たさない場合にメッセージが表示されます。アクティビティを以下のように設定します。
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[テキスト] フィールドで、 プラス記号のアイコンを選択して [テキスト ビルダー] を選択します。
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[テキスト ビルダー] で、[ドキュメント データを抽出] アクティビティの [プロンプト ビルダー] を使用して設定した [First Name] フィールドと [Last Name] フィールドの情報を含むメッセージを追加します。
例:
Candidate First Name Last Name, does not have Sales experience, sending the CV for validation. (候補者 名前 名字 さんは営業経験がないため、検証用に履歴書を送信します。)
図 10. [テキスト ビルダー] で [1 行を書き込み] アクティビティの式を作成する
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- [ 1 行を書き込み] アクティビティの後に[検証タスクを作成] アクティビティを追加します。このアクティビティを使用して、履歴書が必要な基準を満たさない場合に Action Center でドキュメント検証アクションを作成します。アクティビティを以下のように設定します。
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[抽出データ] フィールドに、[ドキュメント データを抽出] アクティビティの出力を入力します。
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[アクションのタイトル] に、Action Center で作成する必要があるアクションのタイトルを指定します。この例では、「Validate CV (履歴書を検証)」を追加します。
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[アクションのプロパティ] セクションで、[アクションの優先度] ドロップダウン リストからアクションの優先度を選択します。
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[Orchestrator のフォルダー] フィールドで、リソースを保存する Orchestrator フォルダーを指定します。
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[アクション カタログ] フィールドで、アクションを作成する Action Center のカタログを指定します。
図 11. [検証タスクを作成] アクティビティのプロパティを設定する
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- 最後に、最初の [条件分岐 (if)] アクティビティの [Else] 分岐に [1 行を書き込み] アクティビティを追加します。このアクティビティは、処理されたドキュメントが履歴書でない場合にメッセージを表示します。アクティビティを以下のように設定します。
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[テキスト] フィールドで、 プラス記号のアイコンを選択して [テキスト ビルダー] を選択します。
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[テキスト ビルダー] で、[ファイルの作成時] アクティビティの [Created file] プロパティと [ドキュメント データを抽出] アクティビティの [Document Type] プロパティを含むメッセージを追加します。
例:
Document Created file is not a CV, but a Document Type, so there is nothing to process. (ドキュメント Created file (作成されたファイル) は履歴書ではなく Document Type (ドキュメントの種類) であるため、処理は不要です)
図 12. [テキスト ビルダー] で [1 行を書き込み] アクティビティの式を作成する
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これで完了です。プロジェクトを実行できます。