- 概要
- 基本情報
- 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
- 941x (米国の雇用主による四半期連邦税修正申告書) - 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
- Insights のダッシュボード
- データおよびセキュリティ
- ライセンス
- API キー
- クラウドおよびオンプレミスでの使用
- 使用状況の測定と請求ロジック
- 使い方
- トラブルシューティング

Document Understanding モダン プロジェクト ユーザー ガイド
使用状況の測定と請求ロジック
UiPath® Document UnderstandingTM モダン プロジェクトを使用する場合、AI ユニットの消費について理解することが重要です。
- クラシック プロジェクトのライセンス情報については、クラシック プロジェクトの『Document Understanding ガイド』の「使用状況の測定と請求ロジック」をご覧ください。
- AI ユニットの消費を組織レベルおよびテナント レベルで追跡するには、「[AI ユニットの消費数の概要] ダッシュボード」をご覧ください。
- Document Understanding および AI Center のプロジェクトの AI ユニットの消費数を追跡するには、「[プレビュー] Document Understanding と AI Center の消費ダッシュボード」のページをご覧ください。
Document Understanding モダン プロジェクトでは、実行時にページでどのような操作を実行しても、または複数のモダン プロジェクトを使用して同じページからデータを抽出しても、課金されるのは 1 AI ユニットのみです。これには、OCR などのデジタル化操作のほか、抽出や分類も含まれます。これは、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) による操作と API による操作の両方を含むすべての操作に適用されます。
生成 AI 機能の使用時の AI ユニットの消費数については、このページの「生成 AI 機能」セクションをご覧ください。
モデルのトレーニングおよびサービング時には AI ユニットは請求されません。つまり、パフォーマンスの向上、新機能の開発、実験のために無料でモデルをトレーニングすることができます。AI ユニットが追加で請求されることを心配する必要はありません。
- バージョン 24.12-preview 以降のアクティビティ
- バージョン 24.12-preview より前のアクティビティ
PredefinedGenerative
プロジェクトでバージョン 24.12-preview 以降のアクティビティを使用しているPredefinedGenerative
プロジェクトで Document Understanding API v1.1 を使用している
生成 AI による分類と生成 AI による抽出を使用する場合、追加の AI ユニットは消費されません。生成 AI による分類や生成 AI による抽出など、実行時にページでどのような操作を実行しても、課金されるのは 1 AI ユニットのみです。
Predefined
プロジェクトでアクティビティ バージョン 24.12-preview までを使用するPredefined
プロジェクトで Document Understanding API v1.0 を使用する
生成 AI 機能を使用する場合、次の表に示すように、操作ごとに特定の料金が発生します。
生成 AI 機能 | 消費された AI ユニット |
---|---|
生成 AI 分類器 | 操作あたり 0.2 |
生成 AI による抽出 | 操作あたり 1.2 |
生成 AI による検証 | 操作あたり 1 |
たとえば、抽出と生成 AI 分類器を使用してドキュメントを処理する場合、消費数はページあたり 1.2 AI ユニットになります。
DocumentUnderstanding.Activities パッケージの場合、デジタル化、抽出、分類のいずれであっても、実行された操作に関係なく、1 ページあたり 1 AI ユニットが課金されます。これは、Generative Predefined プロジェクトまたはモダン プロジェクトの分類器または抽出器が使用中の場合にのみ適用されます。他の分類器や抽出器を使用する場合は、クラシック プロジェクトのそれぞれの消費ロジックが 1 ページあたり 1 AI ユニットに追加されます。詳しくは、以下の「混合での使用」セクションをご覧ください。
InteligentOCR.Activities パッケージでは、デジタル化、抽出、分類のいずれであっても、1 ページあたり 1 AI ユニットが課金されます。これは、モダン プロジェクト分類器または抽出器が使用されている場合にのみ適用されます。他の分類器または抽出器を使用する場合は、クラシック プロジェクトのそれぞれの消費ロジックが、1 ページあたり 1 AI ユニットに追加されます。 詳しくは、以下の 「混合での使用 」セクションをご覧ください。
1 つのプロジェクトでクラシック エクスペリエンスとモダン エクスペリエンスの両方を使用している場合、両方の価格モデルがそれぞれの消費量に基づいて適用されます。
- 抽出と分類は、使用するアクティビティ パッケージ (IntelligentOCR または Document Understanding) に関係なく、クラシック プロジェクトを使用して行います。
- 抽出と分類は、使用するアクティビティ パッケージ (IntelligentOCR または Document Understanding) に関係なく、Predefined プロジェクトに含まれるすぐに使えるモデルを使用して行います。