領収書からデータを抽出する

重要:

The aim of this page is to help first time users get familiar with UiPath® Document Understanding^TM.

For scalable production deployments, we strongly recommend using the Document Understanding Process available in UiPath® Studio under the Templates section.

このクイックスタート チュートリアルでは、すぐに使える ML モデル「Receipts (領収書)」と対応するパブリック エンドポイントを使用して、領収書からデータを抽出する方法を説明します。

抽出結果の検証は、検証ステーションを提示するか、Action Center で検証アクションを使用して行うことができます。どちらのオプションについても、以降のセクションで説明します。

パブリック エンドポイントと検証ステーションを使用して ML モデル「Receipts (領収書)」を使用する

このセクションでは、検証ステーションを使用して抽出結果を検証します。

To create a basic workflow using the Receipts ML Model, use the following steps:

1. 空のプロセスを作成する
2. 必要なアクティビティ パッケージをインストールする
3. タクソノミーを作成する
4. ドキュメントをデジタル化する
5. ML モデル「Receipts (領収書)」を使用してデータを抽出する
6. 検証ステーションを使用して結果を検証する
7. 抽出結果をエクスポートする

1. 空のプロセスを作成する

• UiPath Studio を起動します。
• In the HOME backstage view, select Process to create a new project.
• [新しい空のプロセス] ウィンドウが表示されます。このウィンドウで、新しいプロジェクトの名前を入力します。プロジェクトを簡単に見つけられるように、必要に応じてプロジェクトの説明を追加することもできます。
• Select Create. The new project is opened in Studio.

2. 必要なアクティビティ パッケージをインストールする

From the Manage Packages button in the ribbon, besides the core activities packages (UiPath.Excel.Activities, UiPath.Mail.Activities, UiPath.System.Activities, UiPath.UIAutomation.Activities) that are added to the project by default, install the following activities packages:

• UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
• UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer
• UiPath.IntelligentOCR.Activities
• UiPath.MLServices.Activities

3. タクソノミーを作成する

Once the activities packages are installed, list out the required fields. The Receipts ML model supports data extraction for the following fields:

• name - Text
• vendor-addr - Address
• total - Number
• date - Date
• phone - Text
• currency - Text
• expense-type - Text
• items - Table
  • description - Text
  • line-amount - Number
  • unit-price - Number
  • quantity - Number

Open Taxonomy Manager and create a group named Semi Structured Documents, a category named Finance, and a document type named Receipts. Create the listed fields with user friendly names along with respective data types.

4. ドキュメントをデジタル化する

• In the Main.xaml file, add a Load Taxonomy activity and create a variable for the taxonomy output.
• Add a Digitize Document activity with UiPath Document OCR. Provide the input property Document Path and create output variables for Document Text and Document Object Model.
• [UiPath Document OCR] アクティビティに Document Understanding の API キーを追加します。

5. ML モデル「Receipts (領収書)」を使用してデータを抽出する

• Add a Data Extraction Scope activity and fill in the properties.
• Drag and drop a Machine Learning Extractor activity. A pop-up with three input parameters, Endpoint, ML Skill, and ApiKey, is displayed on the screen.
• Fill in the Endpoint parameter with the Receipts Public Endpoint, namely https://du.uipath.com/ie/receipts, and provide the Document Understanding API key.
• Select Get Capabilities.
• The next step is to configure the extractor. Configuring the extractor means mapping the fields that you created in Taxonomy Manager to the fields available in the ML model.

• ML スキルを使用して [マシン ラーニング抽出器] アクティビティを使用するには、ドロップダウンから ML スキルを選択して抽出器を設定します。
• お使いの ML スキルがあるテナントにロボットが接続されている必要があります。

6. 検証ステーションを使用して結果を検証する

To check the results through Validation Station, drag and drop the Present Validation Station activity and provide the input details.

7. 抽出結果をエクスポートする

To export the extraction results, drag and drop an Export Extraction Results activity to the end of your workflow. This outputs the results into a DataSet that contains multiple tables, which could then be written to an Excel file or be used directly in a downstream process.

サンプルをダウンロードする

Download this sample project using this link.

この例には、次の 2 つのワークフローが含まれます。

• Main.xaml - in this workflow, the extraction results are validated using Validation Station
• Main - Unattended.xaml - このワークフローでは、検証アクションを使用して抽出結果が検証されます。このワークフローについては、以降のセクションで説明します。

パブリック エンドポイントと検証アクションを使用して ML モデル「Receipts (領収書)」を使用する

検証ステーションを表示する代わりに Action Center の検証アクションを使用する方法の詳細については、このページをご覧ください。

Action Center 内のタスクについて

UiPath Action Center を使用すると、承認、権限の変更、例外対応などの人間が行うべき意思決定がオートメーションに含まれる場合に、プロセスをロボットから人間に簡単かつ効率的に引き渡し、その後再びロボットに返すことができます。

Document Understanding の Action Center アクティビティには、 UiPath.IntelligentOCR.Activities パッケージと UiPath.Persistance.Activities パッケージがあります。UiPath Studio の [プロジェクト設定] > [全般] にある [永続性をサポート] オプションを必ず有効化してください。

検証アクションについて

ドキュメントの検証アクションを Action Center に追加するオーケストレーション プロセスをオンプレミス版 Orchestrator と Automation Cloud の両方で追加すると、生産性を向上できます。この操作により、ドキュメントをローカルに保存したり、人間が操作する各マシンに Robot をインストールしたり、人間のユーザーが検証を完了するのをロボットに待機させたりする必要がなくなります。

More details here.

検証アクションの使用方法

上記のセクションで説明した手順 1 から 5 を繰り返します。

Then, instead of using the Present Validation Station activity, use the Create Document Validation Action and Wait for Document Validation Action and Resume activities.

This creates a document validation action in Action Center. The output of the Create Document Validation Action activity can then be used with the Wait for Document Validation Action and Resume activity to suspend and resume orchestration workflows upon human action completion in Action Center.