生成 AI 機能

重要:

この機能は現在、監査プロセスの一部であり、レビューが完了するまで FedRAMP 承認の一部とは見なされません。現在レビュー中の機能の完全なリストは、こちらをご覧ください。

生成 AI は AI 技術の一形態であり、マシンラーニング (ML) モデルを利用して新しいコンテンツ、データ、情報を作成および生成します。

生成 AI のほとんどのタスクにおいて鍵となるのは、大規模言語モデル (LLM) です。LLM は、膨大な量のテキストデータでトレーニングされ、人間が作成するようなテキストを生成することを目的に設計された ML モデルです。また、文や段落を人間のように作成することにより、プロンプトを理解して応答することもできます。

生成 AI によるアノテーション

これらの生成モデルは、主に構築ステップでのドキュメントの自動アノテーションプロセスで適用され、タクソノミーの設計を加速し、モデルの効率的なトレーニングに役立ちます。

Document Understanding での事前アノテーションは、ドキュメントの種類のスキーマに基づいて、生成モデルと特殊なモデルを組み合わせて使用します。このスキーマにより、特定のドキュメントの種類から抽出するフィールドが明確に定義されています。

生成 AI によるアノテーションの仕組みと、プロジェクトでの効率的な使用方法について詳しくは、「ドキュメントにアノテーションを行う」をご覧ください。

生成 AI による抽出

Generative extraction is a crucial feature within Document Understanding^TM that uses the power of generative AI models. These models are configured using activities and are primarily used at runtime for data extraction.

生成 AI による抽出では、非構造化ドキュメントまたは半構造化ドキュメントの特定の情報を解読して抽出できます。たとえば、請求書をスキャンして、日付、請求金額、会社名などの詳細を正確に取得できます。これにより、さまざまな種類のドキュメントから高速、効率的、高精度な情報を収集できます。

生成 AI による分類

生成 AI による分類では、AI モデルを使用して、ドキュメントがアップロードされた直後に自動的に分類されます。

この自動分類プロセスでは、ML モデルを利用してドキュメントの内容を「読み取り」、そのコンテキストを理解し、定義済みのカテゴリに分類します。これにより、システムは複数の種類のドキュメントを効率的に処理および整理できます。

生成 AI による分類は、非構造化ドキュメントまたは半構造化ドキュメントを正確に分類することにより、ドキュメント処理ワークフローの改善、時間の節約、および全体的なドキュメント管理の強化を実現します。

生成 AI による検証

生成 AI による検証は、検証プロセス中に重要な役割を果たす Document Understanding の特徴的な機能です。この機能は主に、抽出手順の後に、特殊なモデルを使用して行われた抽出の信頼度スコアを検証するために使用されます。

ドキュメント抽出に対する ML モデルの信頼度スコアが低い場合は、生成 AI による検証を使用して出力がクロスチェックされます。この検証プロセスでは、精度を確保するために、特殊な ML モデルと生成 AI モデルの両方が連携して動作します。

両方のモデルで同じ出力が生成される場合、人間による検証をバイパスできるため、検証の時間効率が大幅に向上します。このプロセスにより、ドキュメントの検証手順の貴重な時間を節約できるだけでなく、セカンダリ生成モデルを使用して出力を相互検証することでモデルのパフォーマンスも向上し、より高いレベルの精度が保証されます。