- 概要
- モデルを構築する
- モデルを使用する
- ML パッケージ
- 1040 (米国の個人所得税申告書) - ML パッケージ
- 1040 Schedule C (米国の個人所得税申告書のスケジュール C) - ML パッケージ
- 1040 Schedule D (米国の個人所得税申告書のスケジュール D) - ML パッケージ
- 1040 Schedule E (米国の個人所得税申告書のスケジュール E) - ML パッケージ
- 1040x (米国の個人所得税修正申告書) - ML パッケージ
- 3949a - ML パッケージ
- 4506T (米国の納税申告証明依頼書) - ML パッケージ
- 709 (米国の贈与税申告書) - ML パッケージ
- 9465 (米国の分割納付申請書) - ML パッケージ
- ACORD125 (企業向け保険契約申込書) - ML パッケージ
- ACORD126 (企業総合賠償責任保険) - ML パッケージ
- ACORD131 (アンブレラ/エクセス保険) - ML パッケージ
- ACORD140 (商業保険申込書の財物補償条項) - ML パッケージ
- ACORD25 (賠償責任保険証明書) - ML パッケージ
- Bank Statements (銀行預金残高証明書) - ML パッケージ
- BillsOfLading (船荷証券) - ML パッケージ
- Certificate of Incorporation (会社存在証明書) - ML パッケージ
- Certificate of Origin (原産地証明書) - ML パッケージ
- Checks (小切手) - ML パッケージ
- Children's Product Certificate (子供向け製品証明書) - ML パッケージ
- CMS 1500 (米国の医療保険請求フォーム) - ML パッケージ
- EU Declaration of Conformity (EU 適合宣言書) - ML パッケージ
- Financial Statements (財務諸表) - ML パッケージ
- FM1003 (米国の統一住宅ローン申請書) - ML パッケージ
- I9 (米国の就労資格証明書) - ML パッケージ
- ID Cards (ID カード) - ML パッケージ
- Invoices (請求書) - ML パッケージ
- InvoicesAustralia (請求書 - オーストラリア) - ML パッケージ
- InvoicesChina (請求書 - 中国) - ML パッケージ
- Invoices Hebrew (請求書 - ヘブライ語) - ML パッケージ
- InvoicesIndia (請求書 - インド) - ML パッケージ
- InvoicesJapan (請求書 - 日本) - ML パッケージ
- Invoices Shipping (船積送り状) - ML パッケージ
- Packing Lists (梱包明細書) - ML パッケージ
- Payslips (給与明細) - ML パッケージ
- Passports (パスポート) - ML パッケージ
- Purchase Orders (発注書) - ML パッケージ
- Receipts (領収書) - ML パッケージ
- RemittanceAdvices (送金通知書) - ML パッケージ
- UB-04 (健康保険請求フォーム) - ML パッケージ
- Utility Bills (公共料金の請求書) - ML パッケージ
- Vehicle Titles (自動車の権利書) - ML パッケージ
- W2 (米国の源泉徴収票) - ML パッケージ
- W9 (米国の納税申告書) - ML パッケージ
- パブリック エンドポイント
- サポートされている言語
- データおよびセキュリティ
- ライセンスと請求ロジック
- 使い方
はじめに
UiPath® Document UnderstandingTM には、よく使われるドキュメントの種類から情報を抽出・分類するのに役立つ、さまざまな定義済みのソリューションが用意されています。これらのソリューションは、標準的な一連のドキュメントの種類から情報を抽出するように特別にトレーニングされた、事前トレーニング済みの一連のモデルに基づいて構築されています。既製の業界テンプレートと組み合わせることで、典型的なユース ケースに最小限の設定で対応できます。
既製のモデルの完全なリストについては、「すぐに使える事前トレーニング済みの ML パッケージ」をご覧ください。
ただし、既製のソリューションでは要件を満たせない場合や、いずれかの既存のモデルを改良したい場合は、アクティブ ラーニングに基づくモデル トレーニング エクスペリエンスを使用して、カスタムの Document Understanding ソリューションを独自に作成できます。
- モデルを構成および構築する
- オートメーションを通じてモデルを利用する
Document Understanding では、分類や抽出など、ドキュメントを処理するための一連の AI ベースのソリューションが提供されています。カスタムの Document Understanding ソリューションを独自に構成および構築する方法について詳しくは、このガイドの「モデルを構築する」をご覧ください。
Document Understanding モデルのトレーニング、テスト、デプロイが完了したら、そのモデルを使用してオートメーションを作成できます。ロボティック プロセス オートメーション (RPA) アクティビティまたは API のいずれかを使用できます。ご自身の特定のユース ケースに最も適したアクティビティのセットを判断する方法と、その選択方法について詳しくは、「モデルを使用する」をご覧ください。