ドキュメントからのデータ処理を自動化する

インテリジェントなドキュメント処理により、従業員の生産性を向上させ、より迅速な意思決定を実現

金融サービスやヘルスケアを含むどの業界の組織にも、何らかの処理を必要とする多数のドキュメントがあります。請求書、患者フォーム、ローン申請書、契約書といったドキュメントには、申請者の名前、エンティティ (場所またはブランド)、患者の病歴など、ビジネスプロセスに不可欠なデータが含まれています。

このデータはすべて、ローン申請の処理、顧客の感情の分析、患者の治療の決定、請求書からの非準拠の購入の除外などのタスクを実行するために、デジタルドキュメントから抽出する必要があります。今日、組織はこれを行うための手作業に毎年数百万ドルを費やしています。これは、時間と費用がかかり、エラーが発生しやすく、スケーリングが容易ではありません。

これらの課題を克服するために、AWS は機械学習を活用したインテリジェントなドキュメント処理ソリューションを提供しています。何百万ものドキュメントからテキストを抽出し、それらのドキュメントの感情や関係を理解し、さらに機械学習の結果を検証、修正、または拡張して精度とコンプライアンスを高めるために人的ステップを含めることもできます。

機械学習を利用してドキュメントからのデータ抽出と分析を自動化する (2:41)

利点

よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する

データの精度を高める

ML を使用すると、ドキュメントをより速く、より正確に処理し、手動入力によって発生するエラーを減らすことができます。データが 100% 正確である必要がある場合は、いつでも人の手を介してデータを確認できます。

カスタマーエンゲージメントを向上させる

データ処理を高速化

インテリジェントなドキュメント処理を実装すると、数週間または数か月の作業を数日で達成できます。

すべてのタッチポイントをパーソナライズする

従業員の生産性の向上

機械学習により、ドキュメントから洞察を引き出してさまざまなシステムに情報を入力するという手動のプロセスが不要になり、従業員は付加価値のあるビジネスタスクにより多くの時間を費やすことができます。

すべてのタッチポイントをパーソナライズする

コスト削減

ドキュメントワークフローの自動化により、データ抽出と分析の複雑さが軽減され、
ドキュメントあたりの平均コストを低減します。

お客様事例

Pulselive
「当社は、テクノロジーと専門知識を組み合わせて、お客様がサプライチェーンデータを理解できるように努めています。これを行うには、自由形式のコンプライアンスドキュメントをリアルタイムで大規模に分類する方法が必要でした。当社のプロセスは、フォームとテーブルを使用して画像と PDF から半構造化テキストを抽出し、ドキュメント内のカスタムエンティティを抽出することです。Amazon Textract の OCR テクノロジーにより、Amazon Comprehend がカスタムエンティティを抽出できる一方で、ドキュメントを処理することができました。また、Amazon Augmented AI (Amazon A2I) を使用してプロセスに人間を組み込むニーズがあり、チームに特定の精度範囲でドキュメントをレビューさせ、次のモデル反復のトレーニングを支援することができました。これらのサービスを AppSync および Amplify と組み合わせることで、お客様のサプライチェーンリスクに関するより正確な洞察が短期間でもたらされ、お客様がドキュメントを手動で確認する時間を数百時間節約できました。今では、企業がコンプライアンスリスクを抱えているかどうか、即座にフィードバックできます」

Assent Compliance のシニアソフトウェアデベロッパー、Corey Peters 氏

Lotte Mart
「当社は、25 年間以上にわたって、お客様に情報のマイニング、関連付け、強化、整理、配信を行うための高度な機械学習機能を開発し、そうした作業を簡素化してさらに価値を引き出すことに成功してきました。Amazon SageMaker を使用することで、質疑応答アプリケーションに関連する自然言語処理機能を設計できるようになりました。当社のソリューションでは、Amazon SageMaker の機能を使用して深層学習の設定を大規模に何度も繰り返すことが必要でした。」

Thomson Reuters Center の AI およびコグニティブコンピューティング部門、Khalid Al-Kofahi 氏

Lotte Mart
「当社では、Amazon Textract により、PPP アプリケーションの 80% をサポートしており、貸出業務を完全に自動化しています。さらに、数日間を要していた承認のための時間は、中央値で 4 時間程度にまで短縮しました。この導入プログラムが完了した時点で、当社は、アプリケーションの規模では国内で 2 番目に大きな PPP 資金提供者となり、米国内の主要銀行を上回りました。サービスは 297,000 社を超えるスモールビジネスに提供されており、アメリカ全土で、約 945,000 件の雇用維持に寄与しています」

Kabbage のデータサイエンス責任者、Anthony Sabelli 氏

Lotte Mart
「当社のチームは、お客様にローンやリースを提供するために、毎年大量の財務ドキュメントを処理および検証しています。場合によっては、必要な資金調達ドキュメントに一貫性がなかったり、スキャンの質が悪かったりすることがあります。Amazon Augmented AI (A2I) と Amazon Textract を使用することで、ドキュメントのレビューに費やす時間を最大 80% 削減できます」と Dealnet Capital の Matthew Lewis CTO は述べています。「A2I のヒューマンレビューワークフローを利用して、すべての財務ドキュメントから抽出されたテキストの正確性を大規模に監査する機能により、機械学習を利用したシステムが、厳格なコンプライアンスとドキュメント検証標準に対応するために可能な限り最高の品質を提供しているという確信が持てます」

Dealnet Capital の CTO、Matthew Lewis 氏

ニーズにあった適切なソリューションを見つける

AWS は、機械学習ベースのインテリジェントなドキュメント処理ソリューションを実装するために用いることができる柔軟なアプローチを複数提供しています。これにより、ビジネスを推進するドキュメントからデータを自動的に抽出、処理、分析することができます。事前にトレーニングされたインテリジェントなドキュメント処理ソリューションを今すぐ利用開始しようとしている組織のために、AWS は Amazon Textract、Amazon Comprehend、Amazon A2I などのフルマネージドサービスを提供しています。これらの AWS のサービスを組み合わせたり、別々に使用したりすることで、コストと手作業を軽減し、ビジネスの成果を向上させる強力な方法がもたらされます。インテリジェントなドキュメント処理のために独自の機械学習モデルを開発したい組織は、Amazon SageMaker をご利用いただけます。これは、データサイエンティストと ML デベロッパーが DIY 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするのに役立つフルマネージドサービスです。選択したオプションに関係なく、Amazon SageMaker は、機械学習に必要なすべてのツールをエンドツーエンドで提供するため、高品質のテキスト処理モデルを簡単に開発できます。

Amazon Textract

Amazon Textract は、スキャンしたドキュメントから手書き、印刷されたテキスト、データを自動的に抽出する機械学習のフルマネージドサービスです。このサービスは、手動による作業やカスタムコードを必要とせずに、テキスト、フォーム、テーブル、その他のデータを正確に抽出することで、フォームが変更されるたびに更新する必要がある手動設定を要する従来の光学式文字認識 (OCR) テクノロジーを超えています。Textract を使用すると、手作業によるドキュメント関連の作業を迅速に自動化でき、何百万ページものドキュメントも数時間で処理できます。情報を取得したら、使用しているビジネスアプリケーション内でアクションを実行し、ローン申込書、税務書類、登録フォーム、医療請求を処理する次のステップを開始できます。

Amazon Textract の詳細 »

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend は、機械学習を使用してテキスト内でインサイトや関係性を検出する自然言語処理 (NLP) サービスです。このサービスは、テキストの言語を識別し、キーフレーズ、場所、人物、またはブランドを抽出し、テキストの感情を理解し、テキストファイルのコレクションをトピックごとに自動的に整理します。Amazon Comprehend をトレーニングして、製品名、部品番号、部門名など、組織に関連するエンティティを特定できます。また Amazon Comprehend をトレーニングして、ドキュメントを分類したり、関連するラベルをテキストに割り当てたりすることもできます。

Amazon Comprehend の詳細 »

Amazon Comprehend Medical

Amazon Comprehend Medical は、機械学習を使用して構造化されていないテキストから関連する医療情報を抽出することを容易にする自然言語処理サービスで、ヘルスケアのお客様向けに特別に設計されています。Amazon Comprehend Medical を使用すると、医師の記録、臨床試験報告書、患者の健康記録などのさまざまな情報源から、病状、投薬、投薬量、効力、頻度などの情報をすばやく正確に集めることができます。また、Amazon Comprehend Medical では、検出された情報を ICD-10-CM や RxNorm といった医療オントロジーとリンクできるため、ダウンストリームの医療アプリケーションで使用しやすくなります。

Amazon Comprehend Medical の詳細 »

Amazon A2I

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) を使用すると、機械学習アプリケーションの人間によるレビューを簡単に構築および管理できます。Amazon A2I は、ドキュメントからのテキスト抽出など、一般的な機械学習のユースケース向けの組み込みのヒューマンレビューワークフローを提供します。Amazon A2I を使用すると、レビューのために任意のドキュメントを人間に送信して、テキスト、フレーズ、または情報が正しく処理されていることを確認することができます。さらに、この人間によるレビュー情報を利用して、機械学習モデルを再トレーニングし、ダウンストリームの精度を高めることができます。

Amazon A2I の詳細 »

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は、すべてのデベロッパーやデータサイエンティストが機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにする完全マネージド型サービスです。SageMaker は高品質のモデルの開発を容易にするため、機械学習の各ステップの負荷の大きな部分を取り除きます。SageMaker は、BlazingText や Linear Learner など、テキスト分類、自然言語処理 (NLP)、光学式文字認識 (OCR) に最適化された組み込みの機械学習アルゴリズムをいくつも提供しており、モデルのトレーニングとデプロイに簡単に利用できます。また、一般的な Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) などの独自のテキスト処理アルゴリズムまたはモデルを Amazon SageMaker に持ち込んだり、AWS Marketplace で入手できる何百ものアルゴリズムや事前トレーニング済みモデルから選択したりすることもできます。さらに、SageMaker Autopilot を使用すると、組織は自動機械学習 (AutoML) 機能を使用して、テキスト処理モデルを簡単に生成できます。これらのオプションのいずれかを使用して、SageMaker は、機械学習用の最初の完全統合開発環境 (IDE) を含む、機械学習に必要なすべてのコンポーネントを提供します。これにより、チームは ML モデルの実行、開発と共有を行い、データサイエンスチーム間で簡単にコラボレーションできます。そのすべてを、1 つのインターフェース内から行うことができます。SageMaker は、品質の問題を継続的に監視し、問題が検出されたときにアラートを出すなど、ML ワークフローの各ステップへの完全なアクセス、制御、および可視性を組織にもたらします。SageMaker は、チームが ML モデルをより迅速に、より少ない労力で、より低コストで本稼働に移行できるよう支援し、モデルを継続的に改善する機能を備えています。

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リソース

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