Document Understanding モダンプロジェクトユーザーガイド

デリバリー:

最終更新日時 2025年12月17日

抽出器を再トレーニングする

検証ステーションで検証されたドキュメントを使用して、モデルのパフォーマンスをさらに向上させることができます。

以下のアクティビティを使用して、処理されたドキュメントを再トレーニングできます。

UiPath.DocumentUnderstanding.Activities: このアクティビティパッケージを使用して処理され、検証ステーションで検証されたすべてのドキュメントが自動的に収集され、再トレーニングに使用できます。
UiPath.IntelligentOCR.Activities (バージョン 6.25.0-preview 以降): このアクティビティパッケージを使用して処理されたドキュメントを再トレーニングするには、ワークフローで [Document Understanding プロジェクト抽出器トレーナー] アクティビティを使用します。これにより、再トレーニングのためにドキュメントを収集できます。

[構築] セクション内では、対応するドキュメントの種類に対して [レビューが必要な例外] ボタンが常に表示されるようになりました。ドキュメントが収集されていない場合は、ボタンは利用可能な状態で、カウントは 0 と表示されます。

注: 収集されたドキュメントは、自動的にはトレーニングセットに含まれません。ドキュメントを確認し、モデルを再トレーニングするためにトレーニングセットに追加することを確定する必要があります。

レビューが必要な例外

検証ステーションからのドキュメントを使用してモデルを微調整するには、以下の手順に従います。

注: 例外として収集されたドキュメントは 90 日間保存され、その後自動的に削除されます。

期間が 7 日を超える検証タスクでは、ドキュメントは収集されません。

[レビューが必要な例外] ボタンを選択します。
微調整の例外メニューから例外文書を確認します。
各ドキュメントについて、次の情報を確認できます。
- ファイル名: 例外を含むドキュメントのファイル名です。
- ステータス: ドキュメントのステータスです。
- ページ数: ドキュメントに含まれるページ数です。
- プロジェクトのバージョン: ドキュメントを含むプロジェクトのバージョンです。
- 処理日時: ドキュメントが処理された日付です。
- 抽出されたフィールド数: 例外を含むドキュメントに対して抽出されたフィールドの数です。
- 修正されたフィールド数: 検証手順中に変更されたフィールドの数です。
- 検証者名: ドキュメントを検証したユーザーのユーザー名です。
注: 微調整の例外リストには、他の Document Understanding プロジェクトや環境からインポートされたドキュメントが含まれている場合があります。
微調整に使用するドキュメントをリストから選択します。
各ドキュメントについて、次の情報を確認できます。
- 抽出されたすべてのフィールドが、モデルの信頼度とともに表示されます。信頼度の値が [該当なし] の場合は、そのフィールドが自動的には抽出されず、検証者によって手動で追加されたことを示します。
- 修正されたフィールドには、抽出されたフィールドの名前の横に黄色の点が表示されます。
- 修正されたすべてのフィールドについて、次の情報を確認できます。
  - 予測値: モデルによって予測された値です。
  - 修正後の値: 手動で変更した場合は、検証後の値です。検証後にドキュメントの種類が変更されていない場合、値は [該当なし] になります。
  - 参照: ドキュメント上で強調表示されている元の値です。このドキュメントを微調整に使用する場合、この値がアノテーションに使用されます。
- 信頼度で並べ替えると、信頼度が低く修正されていないフィールドを簡単に確認できます。
- 修正されたフィールドでフィルター処理すると、そのフィールドにのみ焦点を当てることができます。
このドキュメントにさらにアノテーションを行う場合は [アノテーションを行う] を選択します。このドキュメントを使用してモデルを再トレーニングする場合は、[微調整に使用] を選択します。
- 微調整に使用:
  - ドキュメントがモデルの微調整に適した例であり、ドキュメント内のすべてのフィールドが正しく参照されている場合に選択します。
  - ドキュメントは、例外タグが付けられ、すべてのアノテーションが確認済みの状態でトレーニングにインポートされます。このドキュメントを使用して微調整が行われます。
- アノテーションを行う:
  - ドキュメントはモデルの微調整に適した例であるものの、検証エラーがいくつかある場合に選択します。たとえば、ドキュメント内で一部のフィールドが正しく参照されておらず、さらに修正が必要である場合などです。
  - ドキュメントは、例外タグが付けられ、すべてのアノテーションが未確認の状態でトレーニングにインポートされます。ドキュメントを使用してモデルを微調整するには、[構築] セクションでアノテーションを確認する必要があります。
  - さらにドキュメントのアノテーションを行う場合、ドキュメントのアノテーションを行う方法について詳しくは、「ドキュメントのアノテーションを行う」をご覧ください。
- 除外:
  - ドキュメントが適切な例ではないため、レビューが必要な例外のリストから削除し、今後のレビューセッションでレビューする必要がない場合に選択します。
  - ドキュメントのステータスを変更して、変更を元に戻すことができます。
図 1. 微調整またはアノテーションに使用する、選択したドキュメント

微調整用のドキュメントをすべて選択すると、モデルは、検証ステーションからの新しいデータを使用して再トレーニングされます。

新しいプロジェクトのバージョンを作成し、[評価] セクションの [モデルを比較] 機能を使用して、モデルのパフォーマンスを比較できます。

[プレビュー] 再トレーニング候補者をエクスポートおよびインポートする

Document Understanding では、再トレーニングの候補をある環境からエクスポートして、別の環境にインポートできます。

この設定は、開発・テスト・運用の環境の構造を維持するシナリオで一般的に使用されます。このプロセスでは、開発環境の Document Understanding プロジェクトをテスト、UAT、または本番環境といった上位の環境にコピーして使用します。この構成では、再トレーニング用のドキュメントが運用プロジェクト内で収集されます。エクスポート/インポート機能を使用することで、ドキュメントを開発環境に戻し、モデルを再トレーニングできます。その後、更新された内容をテストや本番などの上位環境に反映します。