重要
Azure AI Content Understanding は、生成 AI ベースの新しい Azure AI サービスであり、あらゆる種類 (ドキュメント、画像、ビデオ、オーディオ) のコンテンツを処理してユーザー定義の出力形式に取り込みます。
Content Understanding は、大量の構造化されていないデータを推論するための合理化されたプロセスを提供し、自動化と分析のワークフローに統合できる出力を生成することで、価値実現までの時間を短縮します。
Content Understanding を使用して処理する理由
ワークフローを簡素化および合理化する。 Azure AI Content Understanding は、さまざまなコンテンツ タイプからのコンテンツ、構造、分析情報の抽出と分類を統一されたプロセスに標準化します。
フィールドの抽出を簡素化する。 Content Understanding のフィールド抽出を使うと、構造化されていないコンテンツからの構造化された出力の生成が簡単になります。 複雑なプロンプト エンジニアリングなしで、フィールドの値を抽出、分類、または生成するためのスキーマを定義します
正確性を高める。 Content Understanding は、複数の AI モデルを使って情報を同時に分析およびクロス検証するので、より正確で信頼性の高い結果を得られます。
信頼度スコアと典拠。 コンテンツの解釈は、人によるレビューのコストを最小限に抑えながら、抽出された値の精度を確保します。
Content Understanding のユース ケース
オートメーション。 Content Understanding は、構造化されていないコンテンツを構造化されたデータに変換して自動化シナリオをサポートします。これを、さまざまなワークフローやアプリケーションに統合できます。 信頼度スコアは、人によるレビューを最小限に抑え、コストを削減します。 たとえば、請求書からフィールドを抽出して、調達と支払いのプロセスを自動化します。
検索と検索拡張生成 (RAG)。 Content Understanding を使うと、任意のモダリティのコンテンツを検索インデックスに取り込むことができます。 構造化された出力表現により、RAG シナリオの関連性が向上します。
分析とレポート: Content Understanding の抽出されたフィールド出力により、分析とレポートが強化され、企業は貴重な分析情報を得て、より深い分析を行い、正確なレポートを基にして情報に基づく意思決定を行うことができます。
分類によるワークフローの最適化: Content Understanding の分類機能を使用すると、ドキュメントを最初に分類してから、関連するアナライザーにルーティングして抽出することができます。
アプリケーション
Content Understanding には次のような一般的な応用分野があります。
| アプリケーション | 説明 |
|---|---|
| 通話後の分析 | 企業とコール センターでは、通話記録から分析情報を生成して、主要な KPI の追跡、製品のエクスペリエンスの向上、ビジネス分析情報の生成、差別化されたカスタマー エクスペリエンスの作成、問い合わせへのより迅速で正確な回答を行うことができます。 |
| メディア資産管理 | ソフトウェアとメディアのベンダーは、Content Understanding を使って、メディア資産管理ソリューション用の豊富な的を絞った情報をビデオから抽出できます。 |
| 税の自動化 | 税理士事務所は、Content Understanding を使って、さまざまなドキュメントから情報の統一されたビューを生成し、包括的な税務申告を作成できます。 |
| グラフの理解 | 企業は、Content Understanding を使って、さまざまな種類のグラフや図の分析と解釈を自動化し、グラフの理解を強化できます。 |
| 住宅ローン申請の処理 | 補足的なサポートドキュメントと住宅ローンアプリケーションを分析して、住宅ローンを確保するために必要なすべての書類を住宅購入者が提供したかどうかを判断します。 |
| 請求書契約の検証 | 顧客との請求書と契約契約を慎重に確認します。 複数ステップの推論プロセスを適用してデータを分析します。 請求書とコントラクトの整合性の検証などの結論が正確かつ完全であることを確認します。 |
コンポーネント
| コンポーネント | 説明 |
|---|---|
| アナライザー | アナライザーは、Content Understanding のコア コンポーネントです。 それを使って、ユーザーはコンテンツ抽出の設定とフィールド抽出のスキーマを構成できます。 構成が済むと、アナライザーは一貫してこれらの設定を適用し、すべての受信データを処理します。 |
| コンテンツ抽出 | コンテンツ抽出では、受信コンテンツを識別して抽出する情報の種類を指定します。 テキスト (光学式文字認識 (OCR) の結果など)、選択マーク、バーコード、数式、および段落、セクション、表などのレイアウト要素を対象にすることができます。 このアプローチでは、ニーズに最も関連性の高い情報を抽出することに集中できます。 |
| フィールドの抽出 | フィールド抽出を使うと、ユーザーは入力ファイルから抽出する必要なフィールドの構造とスキーマを定義できます。 サポートされているフィールドの種類の完全な一覧については、サービスの制限に関する記事をご覧ください。 フィールドは、次のいずれかの方法を使って生成できます。 • 抽出: 入力コンテンツに出現する値を直接抽出します (領収書からの日付や、請求書からの品目の詳細など)。 • 分類: 定義済みのカテゴリのセットからコンテンツを分類します (通話のセンチメントや、グラフの種類など)。 • 生成: 入力データから自由に値を生成します (音声会話の要約や、ビデオからのシーンの説明の作成など)。 |
| グラウンディング ソース | Content Understanding は、値が生成される基になったコンテンツ内の特定の領域を識別します。 自動化シナリオのユーザーは、ソースのグラウンディングを使って、フィールドの値の正しさをすばやく検証でき、抽出されたデータに対する信頼度が高くなります。 |
| 信頼度スコア | Content Understanding では、結果の信頼性を推定するために、0 から 1 までの信頼度スコアが提供されます。 高いスコアは正確なデータ抽出を示し、自動化ワークフローの処理をそのまま通過させることができます。 |
責任ある AI
Azure AI コンテンツ解釈は、露骨な暴力や流血の描写、ヘイト スピーチやいじめ、搾取、虐待などの、有害なコンテンツの処理を防ぐように設計されています。 詳細および禁止されたコンテンツの完全なリストは、Microsoft の透過性のためのメモと Microsoft の倫理規定に関する記事を参照してください。
変更されたコンテンツ のフィルター処理
Content Understanding では、承認された顧客の変更されたコンテンツ フィルター処理がサポートされるようになりました。 承認された変更されたコンテンツ フィルタリングを含むサブスクリプション ID は、Content Understanding の出力に影響します。 既定では、Content Understanding は、送信されたプロンプトと生成された出力の両方で、潜在的に有害なコンテンツの特定のリスク カテゴリを識別するコンテンツ フィルタリング システムを採用しています。 変更されたコンテンツ フィルターを使用すると、有害な可能性のある出力をブロックするのではなく、システムに注釈を付け、有害な可能性のあるコンテンツを処理する方法を決定できます。 コンテンツ フィルターの種類の詳細については、「コンテンツ フィルターの種類」を参照してください。
重要
- 次のフォームから修正コンテンツ フィルターを申請してください: Azure OpenAI 制限付きアクセス レビュー: 修正コンテンツ フィルター。
- 詳細については、「コンテンツフィルタリング」を参照してください。
顔の機能
Content Understanding の Face 機能は制限付きアクセス サービスであり、アクセスには登録が必要です。 Content Understanding の顔のグループ化と識別機能は、資格と使用条件に基づいて制限されます。 Face サービスは、Microsoft が管理する顧客とパートナーのみが利用できます。 顔認識受付フォームを使用して利用申請を行ってください。 詳細については、「 Microsoft の制限付きアクセス ポリシー」を参照してください。
データのプライバシーとセキュリティ
Content Understanding サービスをお使いになる開発者は、顧客データに関する Microsoft のポリシーを必ずご確認ください。 詳しくは、「データ保護とプライバシー」のページをご覧ください。
重要
生体認証データを処理するために Microsoft の製品またはサービスを使用している場合、お客様は次の責任を負います。(i) 保持期間や破棄に関する通知を含め、データ主体への通知の提供。(ii) データ主体からの同意の取得。(iii) 適用されるデータ保護要件に基づき、必要に応じてすべての生体認証データの削除。 "生体認証データ" は、GDPR の第 4 条に明記されている意味を持ち、該当する場合は、他のデータ保護要件にある用語と同等の意味を持ちます。 関連情報については、「Face の データとプライバシー」を参照してください。
作業の開始
クイックスタート ガイドは、Content Understanding サービスをすぐに使い始めるのに役立ちます。