ドキュメント処理カスタム モデルを作成する
要件 の確認後、ドキュメント処理モデルの作成を開始できます。
AI Builder にサインインする
Power Apps または Power Automate にサイン インします。
左のペインで ... その他>AI ハブ を選択します。
AI 機能の検出 で AI モデル を選択します。
(オプション) AI モデル をメニュー上に常時表示してアクセスしやすくするには、ピン アイコンを選択します。
ドキュメントからカスタム情報を抽出するを選択します。
カスタム モデルの作成 を選択します。
ステップ バイ ステップのウィザードは、ドキュメントから抽出するすべてのデータを一覧表示するように求めることで、プロセスを説明します。 独自のドキュメントを使用してモデルを作成する場合は、同じレイアウトを使用するサンプルが 5 つ以上あることを確認してください。 それ以外の場合は、サンプル データを使用して モデルを作成できます。
トレーニングを選択します。
クイック テストを選択してモデルをテストします。
ドキュメントの種類を選択します
ドキュメントの種類を選択の手順で、データ抽出を自動化するために AI モデルを構築するドキュメントの種類を選択します。 3 種類のオプションがあります。
構造化および半構造化ドキュメント。 構造化および半構造化ドキュメントとは、指定されたレイアウト、フィールド、テーブル、チェックボックス、およびその他のアイテムが同じような場所で見つかるドキュメントのことです。 構造化および半構造化ドキュメントの例には、請求書、発注書、配送注文書、税務ドキュメントなどがあります。
構造化されていない自由形式ドキュメント。 構造化されていないドキュメントとは、構造が設定されておらず、その多くは段落の数がそれぞれに異なる自由形式のドキュメントです。 構造化されていないドキュメントの例としては、契約書、作業明細書、手紙などがあります。
請求書。 デフォルト のフィールド、または適切に抽出されなかったドキュメントのサンプルに加えて、抽出する新しいフィールドを追加することで、事前構築された請求書処理モデルの動作を拡張します。
抽出する情報を定義する
抽出する情報の選択画面で、モデルに抽出を学習させるフィールド、テーブル、チェックボックスを定義します。 + 追加ボタンを選択して、これらの定義を開始します。
テキスト フィールド ごとに、モデルで使用するフィールドの名前を指定します。
数値フィールド ごとに、モデルで使用するフィールドの名前を指定します。
また、小数点としてドット (.) またはコンマ (,) の形式を定義します。
日付フィールド ごとに、モデルで使用するフィールドの名前を指定します。
また、(年、月、日) または (月、日、年) または (日、月、年) の形式を定義します。
チェックボックス ごとに、モデルで使用するチェックボックスの名前を指定します。
ドキュメント内でチェックできる項目ごとに、個別のチェック ボックスを定義します。
テーブル ごとに、テーブルの名前を指定します。
また、モデルが抽出する必要のあるさまざまな列を定義します。
注意
カスタム請求書モデルには、編集できないデフォルトのフィールドが用意されています。
コレクションごとにドキュメントをグループ化する
コレクション は、同じレイアウトを共有するドキュメントのグループです。 モデルで処理するドキュメント レイアウトと同じ数のコレクションを作成します。 たとえば、2 つの異なるベンダーからの請求書を処理する AI モデルを構築し、それぞれが独自の請求書テンプレートを持っている場合は、2 つのコレクションを作成します。
作成するコレクションごとに、1 つのコレクションにつき少なくとも 5 つのサンプル ドキュメントをアップロードする必要があります。 現在、JPG、PNG、PDF 形式のファイルを使用できます。
注意
モデルごとに最大 200 のコレクションを作成できます。