データ自動抽出基盤 [活文 Intelligent Data Extractor]|活文|日立ソリューションズ

AIの機械学習機能活用による書類からの情報自動抽出なら データ自動抽出基盤 [活文 Intelligent Data Extractor]

 

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データ自動抽出基盤
活文 Intelligent Data Extractor
データ自動抽出基盤「活文 Intelligent Data Extractor」

お知らせ

多様な形式の帳票から情報を自動抽出。
システム登録作業を支援します。

非定型帳票の
データ入力を効率化

機械学習で抽出精度が
継続的に向上

RPAや他製品と連携し
帳票データ活用を促進

帳票内の情報の位置をシステムが学習。フォーマットの異なる帳票から情報を自動で抽出します。担当者は結果を確認するだけ。データ入力の効率化を推進します。例えば、RPAなどの他製品と連携することで、さらに人的負荷を大幅に軽減できます。

お客さまの声

仕入先の見積内容を自動抽出し、自社の
見積システムへ入力。1日半の作業を15分に。
株式会社 小泉 様 もっと詳しく

このような課題はありませんか?

大量の紙情報を電子化したい

  • 社内に保管された大量の紙帳票を
    ペーパーレス化したいが
    スキャンデータから情報を抽出できない
  • 紙書類やイメージを見ながら
    記載情報の手入力が必要

大量の紙情報を電子化したいの図

OCRを利用した場合でも・・・

  • 取引先からのフォーマットの異なる書類ごとに
    読取位置定義が必要
  • 非定型書類の読取りに不向き


OCRを利用した場合でも・・・の図

活文 Intelligent Data Extractor なら

データの取り込み、仕分け、
抽出までの作業を自動化。

活文 Intelligent Data Extractor概要図

*本機能は別途オプションが必要です。

特長

フォルダに格納するだけで書類を自動仕分け

スキャンした書類のPDFデータをフォルダに格納するだけで、書類の種別ごとに自動で仕分けし、データを抽出します。複数ページにわたる書類もページごとに種別を自動判別するため、人手による仕分けの手間を大幅に軽減します。さらに、チェック画面では書類の種別ごとにタブを切り替えて抽出結果を確認できるため、紙書類の記載情報を効率的にチェックできます。

フォルダに格納するだけで書類を自動仕分けの図
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AIの自動認識により多様な紙書類に対応

フォーマットが異なる書類(注文書やインボイスなど)であっても、罫線や周辺の文字情報により候補を抽出します。明細の項目名などの抽出キーワードを定義しておけば、一般的なスキャニング/OCR処理のように、その都度、レイアウト定義を変更する必要がありません。


フォルダに格納するだけで書類を自動仕分けの図
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複数ページや明細を含む書類からも自動抽出

複数ページにわたる書類も自動判別し、ページ単位で抽出結果を確認できます。また、書類の中に明細が含まれている場合も明細内の各項目を抽出。明細の記載イメージで抽出結果を確認することができます。


複数ページや明細を含む書類からも自動抽出の図
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AIの機械学習により認識精度が向上

万が一、抽出された候補が誤っていた場合でも正しい候補をクリックして登録することで、AIが学習し、次回からの認識精度が向上します。

フォルダに格納するだけで書類を自動仕分けの図
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多種多様なフォーマットの手書きを含んだ書類も自動抽出

多種多様なフォーマットの活字書類だけでなく、手書きを含んだ書類の自動抽出が可能です。手書きで記載された数字や文字列を読取位置の定義不要で自動抽出し、今まで難しいとされていた手書き書類のデータ入力作業を支援します。

多種多様なフォーマットの手書きを含んだ書類も自動抽出の図
*本機能は別途オプションが必要です。詳細な文字種についてはお問い合わせください。
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クラウドサービスで簡単に導入・運用を開始

「活文 Intelligent Data Extractor」の機能をクラウドサービスで提供します。クラウドサービスで運用することにより、導入にかかる作業負荷をかけずに短期間で運用を開始し、よりスピーティーなデータ入力作業を支援します。


クラウドサービスで簡単に導入・運用を開始の図

RPAや外部システムと連携し、さらなる効率化を実現

抽出した情報の業務システムへの入力をRPAに代行させることができます。また、EAIやETLツールと連携し能率的なマスターとの照合を実現。さらに、ワークフローや経費精算システムとの連携により経理業務の効率化が可能。さまざまな外部システムとの連携で業務のさらなる負荷軽減を実現します。


RPAや外部システムと連携し、さらなる効率化を実現の図

適用例

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