今日の企業はデジタルトランスフォーメーションの過程を急速に進んでいますが、請求書や注文書などの構造化されていないビジネスドキュメントの中にある重要な情報をアンロックするという大きな課題があります。これらのさまざまなビジネスドキュメントの多くは、無数のエンタープライズシステムに行きつくため、如何にインテリジェンスな処理を行えるかどうかがデジタルトランスフォーメーションイニシアチブ成否にかかわってくるのかもしれない。
すべてのデジタルトランスフォーメーションイニシアチブの中心的な部分には、人間が繰り返すあらゆる構造化タスクを事実上自動化する、「ロボットによる業務自動化（RPA）」が含まれます。これには、ERPなどのシステムと対話してデータを入力し、情報を検証することが含まれます。多くのERPに対応したRPAは、財務、販売、配送、製造、調達、購買などのプロフェッショナルサービスにおけるこの種の手動タスクの自動化を支援し、従業員の反復的な作業を自動化することで、会社の運用効率を改善し、コンプライアンスを向上させ、リスクを低減します。
## ドキュメントや電子メールなどの構造化されていないデータを処理するRPAのスキルアップ
世の中の企業がこの2年間に学んだことといえば、RPAはドキュメントや電子メールなどの構造化されていないデータの自動化に支援を必要としているということです。RPAにインテリジェンスを追加してみるとどうなるでしょうか。ロボットの処理に視覚や理解、洞察という必須デジタルスキルが備わるため、請求書や注文書、運送証券などのドキュメントを処理することができるようになります。認知スキルはRPAロボットによって呼び出すことができるトレーニング済みソフトウェアであり、このスキルはドキュメントを請求書として識別し、ヘッダーやフッター、項目ごとの詳細を見つけて抽出し、データを構造化して検証してから、ERPで処理するためのロボットにデータを返すような動きをします。
この時のロボットは単なるOCRをするのではなく、AIとしてインテリジェンスに動くところが従来と違います。ロボットは視覚（vision）、理解（understanding）、洞察（insight）という3つの視点で自動的に動作します。それぞれの視点を解説すると以下になります。
**視覚（vision）**：ドキュメント内のテキストをデジタル化し、画像分析を適用して画像の可読性を最適化し、単語、語句、文、段落を分割することでドキュメントの構造的な構成を分析する機能です。
**理解（understanding）**：機械学習を適用してプロジェクトをトレーニングし、ドキュメントの種類を分類してデータを抽出します。ソフトウェアはドキュメントの最初のトレーニングセットから学習し、トレーニングセットが拡張され、実行時に人間の検証が繰り返されることで統計データが集まるにつれて、学習が時間とともに改善されます。請求書の場合であれば、ABBYYには企業が導入を始める際に使える事前トレーニング済みのモデルがあります。
**洞察（insight）**：データ間の関係を確立するなどの人間の判断を模倣するために、テキストに対して構造と意味を持たせます（例：購入者と販売者の対比）。
「RPAと組み合わせて使用されるAIテクノロジー（機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョンを含む）は、RPA単体によって達成可能な利点よりも、はるかに大きなビジネス上の利点を引き出す可能性があります。この組み合わせは、業務のトランザクション部分だけでなく、判断力の高い部分も自動化するのに役立ちます。」
Anil Vijayan氏談（Everest GroupのPractice Director、Service Optimization Technologies）
## インテリジェントなドキュメント処理をリード
先日、ABBYYのインテリジェントドキュメント処理プラットフォームが、Everest GroupのIntelligent Document Processing (IDP) Peak Matrix Assessment 2020のリーダーとして位置付けられました。ABBYYは、ビジョンと能力の評価軸で最高の位置を獲得しました。ここでは、会社のビジョンと戦略、製品機能、商用モデルの進歩性と柔軟性が評価されます。
いかがでしょうか？今回はOCR、RPAの将来についてご紹介しました。一つの意見として参考いただければ幸いです。
RPAの導入についてご検討をされている方は、このコラムを掲載いただいている日商エレクトロニクスにお問い合わせいただければ幸いです。
参考ブログ
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