- 概要
- 基本情報
- モデルを構築する
- モデルを使用する
- 詳細
- 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
- ライセンスと請求ロジック
- 使い方
はじめに
UiPath® Document UnderstandingTM provides a variety of pre-defined solutions designed to help you extract and classify information from common document types. These solutions are built on a set of pre-trained models specifically trained to extract information from a standard set of document types. Combined with our pre-built industry templates, they can handle typical use cases with minimal configuration.
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。