Document Intelligence モデルを使用する

このコンテンツの対象: v4.0 (プレビュー) | 以前のバージョン: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

このガイドでは、アプリケーションとワークフローに Document Intelligence モデルを追加する方法について説明します。 任意のプログラミング言語または REST API を使用します。

Azure AI Document Intelligence は、機械学習を使用してドキュメントから主要なテキストと構造体要素を抽出するクラウドベースの Azure AIサービス です。 このテクノロジを学習している間は、無料のサービスを使用することをお勧めします。 無料のページは 1 か月あたり 500 ページに制限されていることに注意してください。

次の Document Intelligence モデルから選択して、フォームとドキュメントからデータと値を分析および抽出します:

• 事前構築済みの読み取り モデルは、すべての ドキュメントインテリジェンス モデルの中核であり、行、単語、場所、言語を検出できます。 レイアウト、一般的なドキュメント、事前構築済み、カスタムの各モデルでは、ドキュメントからテキストを抽出するための基盤として read モデルが使用されます。

• 事前構築済みレイアウト モデルは、ドキュメントと画像からテキストとテキストの場所、テーブル、選択マーク、構造体情報を抽出します。 オプションのクエリ文字列パラメーター features=keyValuePairs が有効になっているレイアウト モデルを使用して、キーと値のペアを抽出できます。

• prebuilt-contract モデルは、契約合意から重要な情報を抽出します。

• prebuilt-healthInsuranceCard.us モデルは、米国の医療保険カードから重要な情報を抽出します。

• 事前構築済み税務書類モデルは、US 納税申告書で報告された情報を抽出します。

• 事前構築済み請求書モデルは、さまざまな形式と品質の売上請求書から主なフィールドと品目を抽出します。 フィールドには、電話でキャプチャされた画像、スキャンされたドキュメント、デジタル PDF などが含まれます。

• 事前構築済み領収書モデルでは、印刷された領収書と手書きのレシートから重要な情報を分析して抽出します。

• 事前構築済み idDocument モデルは、米国の運転免許証、国際パスポートの略歴ページ、米国の州の ID、社会保障カード、永住者カードから重要な情報を抽出します。

クライアント ライブラリ | SDK リファレンス | REST API リファレンス | パッケージ| サンプル|サポートされている REST API バージョン

前提条件

• Azure サブスクリプション。無料で作成できます。

• Visual Studio IDE。

• Azure AI サービスまたは Document Intelligence リソース。 単一サービスまたはマルチサービスを作成します。 Free 価格レベル (`F0`) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

• アプリケーションを Document Intelligence API に接続するために作成したリソースのキーとエンドポイント。

  1. リソースがデプロイされたら、 [リソースに移動] を選択します。
  2. 左側のナビゲーション メニューで、[キーとエンドポイント] を選択します。
  3. この記事の後半で使用するために、いずれかのキーとエンドポイントをコピーします。

  

• URL で指定された場所にあるドキュメント ファイル。 このプロジェクトでは、各機能について、次の表に示すサンプル フォームを使用できます。

  機能	modelID	document-url
  読み取りモデル	prebuilt-read	サンプル パンフレット
  レイアウト モデル	事前構築済みレイアウト	予約確認のサンプル
  W-2 フォーム モデル	prebuilt-tax.us.w2	サンプル W-2 フォーム
  請求書モデル	prebuilt-invoice	サンプル請求書
  レシート モデル	prebuilt-receipt	サンプル レシート
  身分証明書モデル	prebuilt-idDocument	サンプル身分証明書

環境変数を設定する

Document Intelligence サービスとやり取りするには、DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure portal から key と endpoint を使用してクライアントをインスタンス化します。 このプロジェクトでは、資格情報の格納とアクセスに環境変数を使用します。

重要

API キーを使用する場合は、それを Azure Key Vault などの別の場所に安全に保存します。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

ドキュメントインテリジェンスリソース キーの環境変数を設定するには、コンソール ウィンドウを開き、オペレーティング システムと開発環境の指示に従います。 <yourKey> と <yourEndpoint> を、Azure portal 内のご自分のリソースの値に置き換えます。

Windows

Windows の環境変数では大文字と小文字は区別されません。 通常は大文字で宣言され、単語はアンダースコアで結合されます。 コマンド プロンプトで、次のコマンドを実行します。

1. キー変数を設定します。

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定する

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. 環境変数を設定したら、[コマンド プロンプト] ウィンドウを閉じます。 値は、もう一度変更するまで保持されます。

4. 環境変数を読み取る実行中のプログラムを再起動します。 たとえば、Visual Studio または Visual Studio Code をエディターとして使用している場合、サンプル コードを実行する前に再起動する必要があります。

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
setx VARIABLE_NAME=	値を空の文字列に設定して、環境変数を削除します。	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	環境変数の値を設定または変更します	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。	set DI_KEY
set	すべての環境変数を表示します。	set

macOS

macOS の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。 ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。

1. キー変数を設定します。

   export key=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

環境変数を永続的に設定するには、Bash の ~/.bash_profile スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置します。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bash_profile ファイルを開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   例: export DI_KEY="<yourKey>"

2. 変更内容を ~/bash_profile ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bash-profile
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

Linux

Linux の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。

1. キー変数を設定します。

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Bash ~/.bashrc スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置すると、環境変数を永続的に設定できます。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bashrc を開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export <VARIABLE>=<value>
   

   例: export DI_KEY=<yourKey>

2. 変更内容を .bashrc ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bashrc
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

プログラミング環境のセットアップ

1. Visual Studio を起動します。

2. スタート ページで、[新しいプロジェクトの作成] を選択します。

   

3. [新しいプロジェクトの作成] ページで、検索ボックスに「コンソール」と入力します。 [コンソール アプリケーション] テンプレートを選択し、[次へ] を選択します。

   

4. [新しいプロジェクトの構成] ページの [プロジェクト名] に「docIntelligence_app」と入力します。 [次へ] を選択します。

   

5. [追加情報] ページで、[.NET 8.0 (長期的なサポート)] を選択し、[作成] を選択します。

   

NuGet を使用してクライアント ライブラリをインストールする

1. docIntelligence_app プロジェクトを右クリックし、[Manage NuGet Packages...] (NuGet パッケージの管理...) を選択します。

   

2. [参照] タブを選択し、「Azure.AI.FormRecognizer」と入力します。

3. [Include prerelease] チェックボックスを選択します。

   

4. ドロップダウン メニューからバージョンを選択し、プロジェクトにパッケージをインストールします。

アプリケーションをビルドする

注意

.NET 6 以降では、console テンプレートを使用する新しいプロジェクトによって、以前のバージョンとは異なる新しいプログラム スタイルが生成されます。 この新しい出力では、記述する必要があるコードを簡素化できる最新の C# 機能が使用されています。

新しいバージョンで使用する場合、記述する必要があるのは、`Main` メソッドの本体のみです。 最上位レベルのステートメント、グローバル using ディレクティブ、または暗黙的な using ディレクティブを含める必要はありません。 詳細については、「C# コンソール アプリ テンプレートで最上位レベルのステートメントが生成される」を参照してください。

1. Program.cs ファイルを開きます。

2. 行 Console.Writeline("Hello World!") を含む既存のコードを削除します。

3. 次のいずれかのコード サンプルを選択してコピーし、アプリケーションの Program.cs ファイルに貼り付けます。

   • prebuilt-read
   • 事前構築済みレイアウト
   • prebuilt-tax.us.w2
   • prebuilt-invoice
   • prebuilt-receipt
   • prebuilt-idDocument

4. アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プロジェクト名の横にある緑色の [開始] ボタンを選択してプログラムをビルドして実行するか、または F5 キーを押します。

   

読み取りモデルを使用する

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

//sample document
Uri fileUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png");

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-read", fileUri);
AnalyzeResult result = operation.Value;

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < line.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {line.BoundingPolygon[j].X}, Y: {line.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("Detected languages:");

foreach (DocumentLanguage language in result.Languages)
{
    Console.WriteLine($"  Found language with locale'{language.Locale}' with confidence {language.Confidence}.");
}

read読み取りモデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

レイアウト モデルを使用する

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri fileUri = new Uri ("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png");

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-layout", fileUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < line.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {line.BoundingPolygon[j].X}, Y: {line.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }

    for (int i = 0; i < page.SelectionMarks.Count; i++)
    {
        DocumentSelectionMark selectionMark = page.SelectionMarks[i];

        Console.WriteLine($"  Selection Mark {i} is {selectionMark.State}.");
        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < selectionMark.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {selectionMark.BoundingPolygon[j].X}, Y: {selectionMark.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("Paragraphs:");

foreach (DocumentParagraph paragraph in result.Paragraphs)
{
    Console.WriteLine($"  Paragraph content: {paragraph.Content}");

    if (paragraph.Role != null)
    {
        Console.WriteLine($"    Role: {paragraph.Role}");
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("The following tables were extracted:");

for (int i = 0; i < result.Tables.Count; i++)
{
    DocumentTable table = result.Tables[i];
    Console.WriteLine($"  Table {i} has {table.RowCount} rows and {table.ColumnCount} columns.");

    foreach (DocumentTableCell cell in table.Cells)
    {
        Console.WriteLine($"    Cell ({cell.RowIndex}, {cell.ColumnIndex}) has kind '{cell.Kind}' and content: '{cell.Content}'.");
    }
}

GitHub の Azure サンプル リポジトリにアクセスし、 レイアウト モデルの出力を表示します。

一般的なドキュメント モデルを使用する

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri fileUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf");

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-document", fileUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

Console.WriteLine("Detected key-value pairs:");

foreach (DocumentKeyValuePair kvp in result.KeyValuePairs)
{
    if (kvp.Value == null)
    {
        Console.WriteLine($"  Found key with no value: '{kvp.Key.Content}'");
    }
    else
    {
        Console.WriteLine($"  Found key-value pair: '{kvp.Key.Content}' and '{kvp.Value.Content}'");
    }
}

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < line.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {line.BoundingPolygon[j].X}, Y: {line.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }

    for (int i = 0; i < page.SelectionMarks.Count; i++)
    {
        DocumentSelectionMark selectionMark = page.SelectionMarks[i];

        Console.WriteLine($"  Selection Mark {i} is {selectionMark.State}.");
        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < selectionMark.BoundingPolygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {selectionMark.BoundingPolygon[j].X}, Y: {selectionMark.BoundingPolygon[j].Y}");
        }
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("The following tables were extracted:");

for (int i = 0; i < result.Tables.Count; i++)
{
    DocumentTable table = result.Tables[i];
    Console.WriteLine($"  Table {i} has {table.RowCount} rows and {table.ColumnCount} columns.");

    foreach (DocumentTableCell cell in table.Cells)
    {
        Console.WriteLine($"    Cell ({cell.RowIndex}, {cell.ColumnIndex}) has kind '{cell.Kind}' and content: '{cell.Content}'.");
    }
}

一般的なドキュメント モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

W-2 税モデルを使用する

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri w2Uri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png");

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-tax.us.w2", w2Uri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

for (int i = 0; i < result.Documents.Count; i++)
{
    Console.WriteLine($"Document {i}:");

    AnalyzedDocument document = result.Documents[i];

    if (document.Fields.TryGetValue("AdditionalInfo", out DocumentField? additionalInfoField))
    {
        if (additionalInfoField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField infoField in additionalInfoField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("AdditionalInfo:");

                if (infoField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> infoFields = infoField.Value.AsDictionary();

                    if (infoFields.TryGetValue("Amount", out DocumentField? amountField))
                    {
                        if (amountField.FieldType == DocumentFieldType.Double)
                        {
                            double amount = amountField.Value.AsDouble();

                            Console.WriteLine($"  Amount: '{amount}', with confidence {amountField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (infoFields.TryGetValue("LetterCode", out DocumentField? letterCodeField))
                    {
                        if (letterCodeField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string letterCode = letterCodeField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  LetterCode: '{letterCode}', with confidence {letterCodeField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }


    if (document.Fields.TryGetValue("AllocatedTips", out DocumentField? allocatedTipsField))
    {
        if (allocatedTipsField.FieldType == DocumentFieldType.Double)
        {
            double allocatedTips = allocatedTipsField.Value.AsDouble();
            Console.WriteLine($"Allocated Tips: '{allocatedTips}', with confidence {allocatedTipsField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("Employer", out DocumentField? employerField))
    {
        if (employerField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
        {
            IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> employerFields = employerField.Value.AsDictionary();

            if (employerFields.TryGetValue("Name", out DocumentField? employerNameField))
            {
                if (employerNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string name = employerNameField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Employer Name: '{name}', with confidence {employerNameField.Confidence}");
                }
            }

            if (employerFields.TryGetValue("IdNumber", out DocumentField? idNumberField))
            {
                if (idNumberField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string id = idNumberField.Value.AsString();

                    Console.WriteLine($"Employer ID Number: '{id}', with confidence {idNumberField.Confidence}");
                }
            }

            if (employerFields.TryGetValue("Address", out DocumentField? addressField))
            {
                if (addressField.FieldType == DocumentFieldType.Address)
                {
                    Console.WriteLine($"Employer Address: '{addressField.Content}', with confidence {addressField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }
}

W-2 税モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

請求書モデルを使用する

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri invoiceUri = new Uri("https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf");

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-invoice", invoiceUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

for (int i = 0; i < result.Documents.Count; i++)
{
    Console.WriteLine($"Document {i}:");

    AnalyzedDocument document = result.Documents[i];

    if (document.Fields.TryGetValue("VendorName", out DocumentField vendorNameField))
    {
        if (vendorNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string vendorName = vendorNameField.Value.AsString();
            Console.WriteLine($"Vendor Name: '{vendorName}', with confidence {vendorNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("CustomerName", out DocumentField customerNameField))
    {
        if (customerNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string customerName = customerNameField.Value.AsString();
            Console.WriteLine($"Customer Name: '{customerName}', with confidence {customerNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("Items", out DocumentField itemsField))
    {
        if (itemsField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField itemField in itemsField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("Item:");

                if (itemField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> itemFields = itemField.Value.AsDictionary();

                    if (itemFields.TryGetValue("Description", out DocumentField itemDescriptionField))
                    {
                        if (itemDescriptionField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string itemDescription = itemDescriptionField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  Description: '{itemDescription}', with confidence {itemDescriptionField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (itemFields.TryGetValue("Amount", out DocumentField itemAmountField))
                    {
                        if (itemAmountField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
                        {
                            CurrencyValue itemAmount = itemAmountField.Value.AsCurrency();

                            Console.WriteLine($"  Amount: '{itemAmount.Symbol}{itemAmount.Amount}', with confidence {itemAmountField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("SubTotal", out DocumentField subTotalField))
    {
        if (subTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue subTotal = subTotalField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Sub Total: '{subTotal.Symbol}{subTotal.Amount}', with confidence {subTotalField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("TotalTax", out DocumentField totalTaxField))
    {
        if (totalTaxField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue totalTax = totalTaxField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Total Tax: '{totalTax.Symbol}{totalTax.Amount}', with confidence {totalTaxField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("InvoiceTotal", out DocumentField invoiceTotalField))
    {
        if (invoiceTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue invoiceTotal = invoiceTotalField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Invoice Total: '{invoiceTotal.Symbol}{invoiceTotal.Amount}', with confidence {invoiceTotalField.Confidence}");
        }
    }
}

請求書モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

レシート モデルを使用する

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document
Uri receiptUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png");

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-receipt", receiptUri);

AnalyzeResult receipts = operation.Value;

foreach (AnalyzedDocument receipt in receipts.Documents)
{
    if (receipt.Fields.TryGetValue("MerchantName", out DocumentField merchantNameField))
    {
        if (merchantNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string merchantName = merchantNameField.Value.AsString();

            Console.WriteLine($"Merchant Name: '{merchantName}', with confidence {merchantNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (receipt.Fields.TryGetValue("TransactionDate", out DocumentField transactionDateField))
    {
        if (transactionDateField.FieldType == DocumentFieldType.Date)
        {
            DateTimeOffset transactionDate = transactionDateField.Value.AsDate();

            Console.WriteLine($"Transaction Date: '{transactionDate}', with confidence {transactionDateField.Confidence}");
        }
    }

    if (receipt.Fields.TryGetValue("Items", out DocumentField itemsField))
    {
        if (itemsField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField itemField in itemsField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("Item:");

                if (itemField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> itemFields = itemField.Value.AsDictionary();

                    if (itemFields.TryGetValue("Description", out DocumentField itemDescriptionField))
                    {
                        if (itemDescriptionField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string itemDescription = itemDescriptionField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  Description: '{itemDescription}', with confidence {itemDescriptionField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (itemFields.TryGetValue("TotalPrice", out DocumentField itemTotalPriceField))
                    {
                        if (itemTotalPriceField.FieldType == DocumentFieldType.Double)
                        {
                            double itemTotalPrice = itemTotalPriceField.Value.AsDouble();

                            Console.WriteLine($"  Total Price: '{itemTotalPrice}', with confidence {itemTotalPriceField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (receipt.Fields.TryGetValue("Total", out DocumentField totalField))
    {
        if (totalField.FieldType == DocumentFieldType.Double)
        {
            double total = totalField.Value.AsDouble();

            Console.WriteLine($"Total: '{total}', with confidence '{totalField.Confidence}'");
        }
    }
}

領収書モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

身分証明書モデルを使用する

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//use your `key` and `endpoint` environment variables to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instances
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_KEY");
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("DI_ENDPOINT");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

// sample document document

Uri idDocumentUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png");

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-idDocument", idDocumentUri);

AnalyzeResult identityDocuments = operation.Value;

AnalyzedDocument identityDocument = identityDocuments.Documents.Single();

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("Address", out DocumentField addressField))
{
    if (addressField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string address = addressField.Value. AsString();
        Console.WriteLine($"Address: '{address}', with confidence {addressField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("CountryRegion", out DocumentField countryRegionField))
{
    if (countryRegionField.FieldType == DocumentFieldType.CountryRegion)
    {
        string countryRegion = countryRegionField.Value.AsCountryRegion();
        Console.WriteLine($"CountryRegion: '{countryRegion}', with confidence {countryRegionField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("DateOfBirth", out DocumentField dateOfBirthField))
{
    if (dateOfBirthField.FieldType == DocumentFieldType.Date)
    {
        DateTimeOffset dateOfBirth = dateOfBirthField.Value.AsDate();
        Console.WriteLine($"Date Of Birth: '{dateOfBirth}', with confidence {dateOfBirthField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("DateOfExpiration", out DocumentField dateOfExpirationField))
{
    if (dateOfExpirationField.FieldType == DocumentFieldType.Date)
    {
        DateTimeOffset dateOfExpiration = dateOfExpirationField.Value.AsDate();
        Console.WriteLine($"Date Of Expiration: '{dateOfExpiration}', with confidence {dateOfExpirationField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("DocumentNumber", out DocumentField documentNumberField))
{
    if (documentNumberField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string documentNumber = documentNumberField.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"Document Number: '{documentNumber}', with confidence {documentNumberField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("FirstName", out DocumentField firstNameField))
{
    if (firstNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string firstName = firstNameField.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"First Name: '{firstName}', with confidence {firstNameField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("LastName", out DocumentField lastNameField))
{
    if (lastNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string lastName = lastNameField.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"Last Name: '{lastName}', with confidence {lastNameField.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("Region", out DocumentField regionfield))
{
    if (regionfield.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string region = regionfield.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"Region: '{region}', with confidence {regionfield.Confidence}");
    }
}

if (identityDocument.Fields.TryGetValue("Sex", out DocumentField sexfield))
{
    if (sexfield.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string sex = sexfield.Value.AsString();
        Console.WriteLine($"Sex: '{sex}', with confidence {sexfield.Confidence}");
    }
}

ID ドキュメント モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

クライアント ライブラリ | SDK リファレンス | API リファレンス | パッケージ (Maven) | サンプル |サポートされている REST API バージョン

前提条件

• Azure サブスクリプション。無料で作成できます。

• Visual Studio Code または好みの IDE の最新バージョン。 「Java in Visual Studio Code」を参照してください。

  • Visual Studio Code には、Windows および macOS 向けに Coding Pack for Javaが用意されています。 このコーディング パックは、VS Code、Java Development Kit (JDK)、および Microsoft が推奨する拡張機能のコレクションのバンドルです。 コーディング パックを使用して、既存の開発環境を修正できます。
  • VS Code と Coding Pack For Java を使用している場合は、Gradle for Java 拡張機能をインストールします。

  Visual Studio Code を使用していない場合、開発環境に次のものがインストールされていることを確認してください。

  • A Java Development Kit (JDK) バージョン 8 以降。 詳しくは、「Microsoft Build of OpenJDK」を参照してください。
  • Gradle、バージョン 6.8 以降。

• Azure AI サービスまたは Document Intelligence リソース。 単一サービスまたはマルチサービスを作成します。 Free 価格レベル (`F0`) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

  ヒント

  1 つのエンドポイントとキーを使用して複数の Azure AI サービスにアクセスする予定の場合は、Azure AI サービス リソースを作成します。 Document Intelligence へのアクセスのみの場合は、Document Intelligence リソースを作成します。 Microsoft Entra 認証を使用する場合は、単一サービス リソースが必要です。

• アプリケーションを Document Intelligence API に接続するために作成したリソースのキーとエンドポイント。

  1. リソースがデプロイされたら、 [リソースに移動] を選択します。
  2. 左側のナビゲーション メニューで、[キーとエンドポイント] を選択します。
  3. この記事の後半で使用するために、いずれかのキーとエンドポイントをコピーします。

  

• URL で指定されたドキュメント ファイル。 このプロジェクトでは、各機能について、次の表に示すサンプル フォームを使用できます。

  機能	modelID	document-url
  読み取りモデル	prebuilt-read	サンプル パンフレット
  レイアウト モデル	事前構築済みレイアウト	予約確認のサンプル
  W-2 フォーム モデル	prebuilt-tax.us.w2	サンプル W-2 フォーム
  請求書モデル	prebuilt-invoice	サンプル請求書
  レシート モデル	prebuilt-receipt	サンプル レシート
  身分証明書モデル	prebuilt-idDocument	サンプル身分証明書

環境変数を設定する

Document Intelligence サービスとやり取りするには、DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure portal から key と endpoint を使用してクライアントをインスタンス化します。 このプロジェクトでは、資格情報の格納とアクセスに環境変数を使用します。

重要

API キーを使用する場合は、それを Azure Key Vault などの別の場所に安全に保存します。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

ドキュメントインテリジェンスリソース キーの環境変数を設定するには、コンソール ウィンドウを開き、オペレーティング システムと開発環境の指示に従います。 <yourKey> と <yourEndpoint> を、Azure portal 内のご自分のリソースの値に置き換えます。

Windows

Windows の環境変数では大文字と小文字は区別されません。 通常は大文字で宣言され、単語はアンダースコアで結合されます。 コマンド プロンプトで、次のコマンドを実行します。

1. キー変数を設定します。

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定する

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. 環境変数を設定したら、[コマンド プロンプト] ウィンドウを閉じます。 値は、もう一度変更するまで保持されます。

4. 環境変数を読み取る実行中のプログラムを再起動します。 たとえば、Visual Studio または Visual Studio Code をエディターとして使用している場合、サンプル コードを実行する前に再起動する必要があります。

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
setx VARIABLE_NAME=	値を空の文字列に設定して、環境変数を削除します。	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	環境変数の値を設定または変更します	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。	set DI_KEY
set	すべての環境変数を表示します。	set

macOS

macOS の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。 ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。

1. キー変数を設定します。

   export key=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

環境変数を永続的に設定するには、Bash の ~/.bash_profile スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置します。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bash_profile ファイルを開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   例: export DI_KEY="<yourKey>"

2. 変更内容を ~/bash_profile ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bash-profile
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

Linux

Linux の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。

1. キー変数を設定します。

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Bash ~/.bashrc スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置すると、環境変数を永続的に設定できます。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bashrc を開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export <VARIABLE>=<value>
   

   例: export DI_KEY=<yourKey>

2. 変更内容を .bashrc ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bashrc
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

プログラミング環境のセットアップ

プログラミング環境を設定するには、Gradle プロジェクトを作成し、クライアント ライブラリをインストールします。

Gradle プロジェクトを作成する

1. コンソール ウィンドウで、アプリの新しいディレクトリを doc-intelligence-app という名前で作成し、そのディレクトリに移動します。

   mkdir doc-intelligence-app
   cd doc-intelligence-app
   

2. 作業ディレクトリから gradle init コマンドを実行します。 このコマンドによって、Gradle 用の重要なビルド ファイルが作成されます。たとえば、実行時にアプリケーションを作成して構成するために使用される build.gradle.kts などです。

   gradle init --type basic
   

3. DSL を選択するよう求められたら、Kotlin を選択します。

4. [Enter] を選択して、既定のプロジェクト名 doc-intelligence-app をそのまま使用します。

クライアント ライブラリをインストールする

この記事では、Gradle 依存関係マネージャーを使用します。 クライアント ライブラリとその他の依存関係マネージャーの情報については、Maven Central Repository を参照してください。

1. IDE でプロジェクトの build.gradle.kts ファイルを開きます。 次のコードをコピーして貼り付け、必要なプラグインと設定と共に、クライアント ライブラリを implementation ステートメントとして含めます。

   plugins {
      java
      application
   }
   application {
       mainClass.set("DocIntelligence")
   }
   repositories {
       mavenCentral()
   }
   dependencies {
       implementation group: 'com.azure', name: 'azure-ai-documentintelligence', version: '1.0.0-beta.4'
   }
   

Java アプリケーションの作成

Document Intelligence サービスとやり取りするために、DocumentIntelligenceClient クラスのインスタンスを作成します。 これを行うために、Azure portal の key を使用して AzureKeyCredential を作成し、その AzureKeyCredential と Document Intelligence の endpoint を使用して DocumentIntelligenceClient インスタンスを作成します。

1. doc-intelligence-app ディレクトリから、次のコマンドを実行します。

   mkdir -p src/main/java
   

このコマンドにより、次のディレクトリ構造が作成されます。

1. java ディレクトリに移動して、DocIntelligence.java という名前のファイルを作成します。

   ヒント

   PowerShell を使用して新しいファイルを作成できます。 Shift キーを押しながらフォルダーを右クリックして、プロジェクト ディレクトリで PowerShell ウィンドウを開き、次のコマンドを入力します。New-Item DocIntelligence.java。

2. DocIntelligence.java ファイルを開き、次のいずれかのコード サンプルを選択してコピーし、アプリケーションに貼り付けます。

   • 事前構築済みの読み取り モデルは、すべての ドキュメントインテリジェンス モデルの中核であり、行、単語、場所、言語を検出できます。 レイアウト、一般的なドキュメント、事前構築済み、カスタムの各モデルでは、ドキュメントからテキストを抽出するための基盤として read モデルが使用されます。
   • 事前構築済みレイアウト モデルは、ドキュメントと画像からテキストとテキストの場所、テーブル、選択マーク、構造体情報を抽出します。
   • 事前構築済み tax.us.w2 モデルは、米国内国歳入庁 (IRS) の税フォームで報告された情報を抽出します。
   • 事前構築済み請求書モデルは、さまざまな形式の売上請求書から主なフィールドと品目を抽出します。
   • 事前構築済み領収書モデルでは、印刷された領収書と手書きのレシートから重要な情報を分析して抽出します。
   • 事前構築済み idDocument モデルは、米国の運転免許証、国際パスポートの略歴ページ、米国の州の ID、社会保障カード、永住者カードから重要な情報を抽出します。

3. 次のコマンドを入力します。

   gradle build
   gradle run
   

読み取りモデルを使用する

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;


public class DocIntelligence {

  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

//sample document
String documentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png";

String modelId = "prebuilt-read";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeLayoutResultPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, invoiceUrl);;

AnalyzeResult analyzeLayoutResult = analyzeLayoutResultPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

// pages
analyzeLayoutResult.getPages().forEach(documentPage -> {
  System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
    documentPage.getWidth(),
    documentPage.getHeight(),
    documentPage.getUnit());

  // lines
  documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
    System.out.printf("Line %s is within a bounding polygon %s.%n",
      documentLine.getContent(),
      documentLine.getBoundingPolygon().toString()));

  // words
  documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
    System.out.printf("Word '%s' has a confidence score of %.2f.%n",
      documentWord.getContent(),
      documentWord.getConfidence()));
});
}
}

read読み取りモデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

レイアウト モデルを使用する

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

//sample document
String layoutDocumentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png";
String modelId = "prebuilt-layout";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeLayoutResultPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, layoutDocumentUrl);

AnalyzeResult analyzeLayoutResult = analyzeLayoutResultPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

// pages
analyzeLayoutResult.getPages().forEach(documentPage -> {
  System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
    documentPage.getWidth(),
    documentPage.getHeight(),
    documentPage.getUnit());

  // lines
  documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
    System.out.printf("Line %s is within a bounding polygon %s.%n",
      documentLine.getContent(),
      documentLine.getBoundingPolygon().toString()));

  // words
  documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
    System.out.printf("Word '%s' has a confidence score of %.2f%n",
      documentWord.getContent(),
      documentWord.getConfidence()));

  // selection marks
  documentPage.getSelectionMarks().forEach(documentSelectionMark ->
    System.out.printf("Selection mark is '%s' and is within a bounding polygon %s with confidence %.2f.%n",
      documentSelectionMark.getSelectionMarkState().toString(),
      getBoundingCoordinates(documentSelectionMark.getBoundingPolygon()),
      documentSelectionMark.getConfidence()));
});

// tables
List < DocumentTable > tables = analyzeLayoutResult.getTables();
for (int i = 0; i < tables.size(); i++) {
  DocumentTable documentTables = tables.get(i);
  System.out.printf("Table %d has %d rows and %d columns.%n", i, documentTables.getRowCount(),
    documentTables.getColumnCount());
  documentTables.getCells().forEach(documentTableCell -> {
    System.out.printf("Cell '%s', has row index %d and column index %d.%n", documentTableCell.getContent(),
      documentTableCell.getRowIndex(), documentTableCell.getColumnIndex());
  });
  System.out.println();
}

}

// Utility function to get the bounding polygon coordinates.
private static String getBoundingCoordinates(List < Point > boundingPolygon) {
  return boundingPolygon.stream().map(point -> String.format("[%.2f, %.2f]", point.getX(),
    point.getY())).collect(Collectors.joining(", "));
}

}

GitHub の Azure サンプル リポジトリにアクセスし、 レイアウト モデルの出力を表示します。

一般的なドキュメント モデルを使用する

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

//sample document
String generalDocumentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf";
String modelId = "prebuilt-document";
SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeDocumentPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, generalDocumentUrl);

AnalyzeResult analyzeResult = analyzeDocumentPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();;

// pages
analyzeResult.getPages().forEach(documentPage -> {
  System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
    documentPage.getWidth(),
    documentPage.getHeight(),
    documentPage.getUnit());

  // lines
  documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
    System.out.printf("Line %s is within a bounding polygon %s.%n",
      documentLine.getContent(),
      documentLine.getBoundingPolygon().toString()));

  // words
  documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
    System.out.printf("Word %s has a confidence score of %.2f%n.",
      documentWord.getContent(),
      documentWord.getConfidence()));
});

// tables
List < DocumentTable > tab_les = analyzeResult.getTables();
for (int i = 0; i < tab_les.size(); i++) {
  DocumentTable documentTable = tab_les.get(i);
  System.out.printf("Table %d has %d rows and %d columns.%n", i, documentTable.getRowCount(),
    documentTable.getColumnCount());
  documentTable.getCells().forEach(documentTableCell -> {
    System.out.printf("Cell '%s', has row index %d and column index %d.%n",
      documentTableCell.getContent(),
      documentTableCell.getRowIndex(), documentTableCell.getColumnIndex());
  });
  System.out.println();
}

// Key-value pairs
analyzeResult.getKeyValuePairs().forEach(documentKeyValuePair -> {
  System.out.printf("Key content: %s%n", documentKeyValuePair.getKey().getContent());
  System.out.printf("Key content bounding region: %s%n",
    documentKeyValuePair.getKey().getBoundingRegions().toString());

  if (documentKeyValuePair.getValue() != null) {
    System.out.printf("Value content: %s%n", documentKeyValuePair.getValue().getContent());
    System.out.printf("Value content bounding region: %s%n", documentKeyValuePair.getValue().getBoundingRegions().toString());
  }
});

}

}

一般的なドキュメント モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

W-2 税モデルを使用する

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

// sample document
String w2Url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png";
String modelId = "prebuilt-tax.us.w2";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeW2Poller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, w2Url);

AnalyzeResult analyzeTaxResult = analyzeW2Poller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

for (int i = 0; i < analyzeTaxResult.getDocuments().size(); i++) {
  AnalyzedDocument analyzedTaxDocument = analyzeTaxResult.getDocuments().get(i);
  Map < String, DocumentField > taxFields = analyzedTaxDocument.getFields();
  System.out.printf("----------- Analyzing Document  %d -----------%n", i);
  DocumentField w2FormVariantField = taxFields.get("W2FormVariant");
  if (w2FormVariantField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == w2FormVariantField.getType()) {
      String merchantName = w2FormVariantField.getValueAsString();
      System.out.printf("Form variant: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantName, w2FormVariantField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField employeeField = taxFields.get("Employee");
  if (employeeField != null) {
    System.out.println("Employee Data: ");
    if (DocumentFieldType.MAP == employeeField.getType()) {
      Map < String, DocumentField > employeeDataFieldMap = employeeField.getValueAsMap();
      DocumentField employeeName = employeeDataFieldMap.get("Name");
      if (employeeName != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == employeeName.getType()) {
          String employeesName = employeeName.getValueAsString();
          System.out.printf("Employee Name: %s, confidence: %.2f%n",
            employeesName, employeeName.getConfidence());
        }
      }
      DocumentField employeeAddrField = employeeDataFieldMap.get("Address");
      if (employeeAddrField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == employeeAddrField.getType()) {
          String employeeAddress = employeeAddrField.getValueAsString();
          System.out.printf("Employee Address: %s, confidence: %.2f%n",
            employeeAddress, employeeAddrField.getConfidence());
        }
      }
    }
  }

  DocumentField employerField = taxFields.get("Employer");
  if (employerField != null) {
    System.out.println("Employer Data: ");
    if (DocumentFieldType.MAP == employerField.getType()) {
      Map < String, DocumentField > employerDataFieldMap = employerField.getValueAsMap();
      DocumentField employerNameField = employerDataFieldMap.get("Name");
      if (employerNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == employerNameField.getType()) {
          String employerName = employerNameField.getValueAsString();
          System.out.printf("Employer Name: %s, confidence: %.2f%n",
            employerName, employerNameField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField employerIDNumberField = employerDataFieldMap.get("IdNumber");
      if (employerIDNumberField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == employerIDNumberField.getType()) {
          String employerIdNumber = employerIDNumberField.getValueAsString();
          System.out.printf("Employee ID Number: %s, confidence: %.2f%n",
            employerIdNumber, employerIDNumberField.getConfidence());
        }
      }
    }
  }

  DocumentField taxYearField = taxFields.get("TaxYear");
  if (taxYearField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == taxYearField.getType()) {
      String taxYear = taxYearField.getValueAsString();
      System.out.printf("Tax year: %s, confidence: %.2f%n",
        taxYear, taxYearField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField taxDateField = taxFields.get("TaxDate");
  if (taxDateField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == taxDateField.getType()) {
      LocalDate taxDate = taxDateField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Tax Date: %s, confidence: %.2f%n",
        taxDate, taxDateField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField socialSecurityTaxField = taxFields.get("SocialSecurityTaxWithheld");
  if (socialSecurityTaxField != null) {
    if (DocumentFieldType.DOUBLE == socialSecurityTaxField.getType()) {
      Double socialSecurityTax = socialSecurityTaxField.getValueAsDouble();
      System.out.printf("Social Security Tax withheld: %.2f, confidence: %.2f%n",
        socialSecurityTax, socialSecurityTaxField.getConfidence());
    }
  }
}
}
}

W-2 税モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

請求書モデルを使用する

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

// sample document
String invoiceUrl = "https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf";
String modelId = "prebuilt-invoice";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeInvoicesPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, invoiceUrl);

AnalyzeResult analyzeInvoiceResult = analyzeInvoicesPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

for (int i = 0; i < analyzeInvoiceResult.getDocuments().size(); i++) {
  AnalyzedDocument analyzedInvoice = analyzeInvoiceResult.getDocuments().get(i);
  Map < String, DocumentField > invoiceFields = analyzedInvoice.getFields();
  System.out.printf("----------- Analyzing invoice  %d -----------%n", i);
  DocumentField vendorNameField = invoiceFields.get("VendorName");
  if (vendorNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == vendorNameField.getType()) {
      String merchantName = vendorNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("Vendor Name: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantName, vendorNameField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField vendorAddressField = invoiceFields.get("VendorAddress");
  if (vendorAddressField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == vendorAddressField.getType()) {
      String merchantAddress = vendorAddressField.getValueAsString();
      System.out.printf("Vendor address: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantAddress, vendorAddressField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField customerNameField = invoiceFields.get("CustomerName");
  if (customerNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == customerNameField.getType()) {
      String merchantAddress = customerNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("Customer Name: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantAddress, customerNameField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField customerAddressRecipientField = invoiceFields.get("CustomerAddressRecipient");
  if (customerAddressRecipientField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == customerAddressRecipientField.getType()) {
      String customerAddr = customerAddressRecipientField.getValueAsString();
      System.out.printf("Customer Address Recipient: %s, confidence: %.2f%n",
        customerAddr, customerAddressRecipientField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField invoiceIdField = invoiceFields.get("InvoiceId");
  if (invoiceIdField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == invoiceIdField.getType()) {
      String invoiceId = invoiceIdField.getValueAsString();
      System.out.printf("Invoice ID: %s, confidence: %.2f%n",
        invoiceId, invoiceIdField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField invoiceDateField = invoiceFields.get("InvoiceDate");
  if (customerNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == invoiceDateField.getType()) {
      LocalDate invoiceDate = invoiceDateField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
        invoiceDate, invoiceDateField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField invoiceTotalField = invoiceFields.get("InvoiceTotal");
  if (customerAddressRecipientField != null) {
    if (DocumentFieldType.DOUBLE == invoiceTotalField.getType()) {
      Double invoiceTotal = invoiceTotalField.getValueAsDouble();
      System.out.printf("Invoice Total: %.2f, confidence: %.2f%n",
        invoiceTotal, invoiceTotalField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField invoiceItemsField = invoiceFields.get("Items");
  if (invoiceItemsField != null) {
    System.out.printf("Invoice Items: %n");
    if (DocumentFieldType.LIST == invoiceItemsField.getType()) {
      List < DocumentField > invoiceItems = invoiceItemsField.getValueAsList();
      invoiceItems.stream()
        .filter(invoiceItem -> DocumentFieldType.MAP == invoiceItem.getType())
        .map(documentField -> documentField.getValueAsMap())
        .forEach(documentFieldMap -> documentFieldMap.forEach((key, documentField) -> {
          if ("Description".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.STRING == documentField.getType()) {
              String name = documentField.getValueAsString();
              System.out.printf("Description: %s, confidence: %.2fs%n",
                name, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("Quantity".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double quantity = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Quantity: %f, confidence: %.2f%n",
                quantity, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("UnitPrice".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double unitPrice = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Unit Price: %f, confidence: %.2f%n",
                unitPrice, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("ProductCode".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double productCode = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Product Code: %f, confidence: %.2f%n",
                productCode, documentField.getConfidence());
            }
          }
        }));
    }
  }
}
}
}

請求書モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

領収書モデルを使用する

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

String receiptUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png";
String modelId = "prebuilt-receipt";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeReceiptPoller =
  client.beginAnalyzeDocument(modelId, receiptUrl);

AnalyzeResult receiptResults = analyzeReceiptPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

for (int i = 0; i < receiptResults.getDocuments().size(); i++) {
  AnalyzedDocument analyzedReceipt = receiptResults.getDocuments().get(i);
  Map < String, DocumentField > receiptFields = analyzedReceipt.getFields();
  System.out.printf("----------- Analyzing receipt info %d -----------%n", i);
  DocumentField merchantNameField = receiptFields.get("MerchantName");
  if (merchantNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == merchantNameField.getType()) {
      String merchantName = merchantNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("Merchant Name: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantName, merchantNameField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField merchantPhoneNumberField = receiptFields.get("MerchantPhoneNumber");
  if (merchantPhoneNumberField != null) {
    if (DocumentFieldType.PHONE_NUMBER == merchantPhoneNumberField.getType()) {
      String merchantAddress = merchantPhoneNumberField.getValueAsPhoneNumber();
      System.out.printf("Merchant Phone number: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantAddress, merchantPhoneNumberField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField merchantAddressField = receiptFields.get("MerchantAddress");
  if (merchantAddressField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == merchantAddressField.getType()) {
      String merchantAddress = merchantAddressField.getValueAsString();
      System.out.printf("Merchant Address: %s, confidence: %.2f%n",
        merchantAddress, merchantAddressField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField transactionDateField = receiptFields.get("TransactionDate");
  if (transactionDateField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == transactionDateField.getType()) {
      LocalDate transactionDate = transactionDateField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Transaction Date: %s, confidence: %.2f%n",
        transactionDate, transactionDateField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField receiptItemsField = receiptFields.get("Items");
  if (receiptItemsField != null) {
    System.out.printf("Receipt Items: %n");
    if (DocumentFieldType.LIST == receiptItemsField.getType()) {
      List < DocumentField > receiptItems = receiptItemsField.getValueAsList();
      receiptItems.stream()
        .filter(receiptItem -> DocumentFieldType.MAP == receiptItem.getType())
        .map(documentField -> documentField.getValueAsMap())
        .forEach(documentFieldMap -> documentFieldMap.forEach((key, documentField) -> {
          if ("Name".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.STRING == documentField.getType()) {
              String name = documentField.getValueAsString();
              System.out.printf("Name: %s, confidence: %.2fs%n",
                name, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("Quantity".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double quantity = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Quantity: %f, confidence: %.2f%n",
                quantity, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("Price".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double price = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Price: %f, confidence: %.2f%n",
                price, documentField.getConfidence());
            }
          }
          if ("TotalPrice".equals(key)) {
            if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
              Double totalPrice = documentField.getValueAsDouble();
              System.out.printf("Total Price: %f, confidence: %.2f%n",
                totalPrice, documentField.getConfidence());
            }
          }
        }));
    }
  }
}
}
}

領収書モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

身分証明書モデルを使用する

import com.azure.ai.documentintelligence;

import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentRequest;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResultOperation;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.Document;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {
  //use your `key` and `endpoint` environment variables
  private static final String key = System.getenv("FR_KEY");
  private static final String endpoint = System.getenv("FR_ENDPOINT");

  public static void main(final String[] args) {

      // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
      DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
        .credential(new AzureKeyCredential(key))
        .endpoint(endpoint)
        .buildClient();

//sample document
String licenseUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png";
String modelId = "prebuilt-idDocument";

SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeIdentityDocumentPoller = client.beginAnalyzeDocument(modelId, licenseUrl);

AnalyzeResult identityDocumentResults = analyzeIdentityDocumentPoller.getFinalResult().getAnalyzeResult();

for (int i = 0; i < identityDocumentResults.getDocuments().size(); i++) {
  AnalyzedDocument analyzedIDDocument = identityDocumentResults.getDocuments().get(i);
  Map < String, DocumentField > licenseFields = analyzedIDDocument.getFields();
  System.out.printf("----------- Analyzed license info for page %d -----------%n", i);
  DocumentField addressField = licenseFields.get("Address");
  if (addressField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == addressField.getType()) {
      String address = addressField.getValueAsString();
      System.out.printf("Address: %s, confidence: %.2f%n",
        address, addressField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField countryRegionDocumentField = licenseFields.get("CountryRegion");
  if (countryRegionDocumentField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == countryRegionDocumentField.getType()) {
      String countryRegion = countryRegionDocumentField.getValueAsCountry();
      System.out.printf("Country or region: %s, confidence: %.2f%n",
        countryRegion, countryRegionDocumentField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField dateOfBirthField = licenseFields.get("DateOfBirth");
  if (dateOfBirthField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == dateOfBirthField.getType()) {
      LocalDate dateOfBirth = dateOfBirthField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Date of Birth: %s, confidence: %.2f%n",
        dateOfBirth, dateOfBirthField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField dateOfExpirationField = licenseFields.get("DateOfExpiration");
  if (dateOfExpirationField != null) {
    if (DocumentFieldType.DATE == dateOfExpirationField.getType()) {
      LocalDate expirationDate = dateOfExpirationField.getValueAsDate();
      System.out.printf("Document date of expiration: %s, confidence: %.2f%n",
        expirationDate, dateOfExpirationField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField documentNumberField = licenseFields.get("DocumentNumber");
  if (documentNumberField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == documentNumberField.getType()) {
      String documentNumber = documentNumberField.getValueAsString();
      System.out.printf("Document number: %s, confidence: %.2f%n",
        documentNumber, documentNumberField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField firstNameField = licenseFields.get("FirstName");
  if (firstNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == firstNameField.getType()) {
      String firstName = firstNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("First Name: %s, confidence: %.2f%n",
        firstName, documentNumberField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField lastNameField = licenseFields.get("LastName");
  if (lastNameField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == lastNameField.getType()) {
      String lastName = lastNameField.getValueAsString();
      System.out.printf("Last name: %s, confidence: %.2f%n",
        lastName, lastNameField.getConfidence());
    }
  }

  DocumentField regionField = licenseFields.get("Region");
  if (regionField != null) {
    if (DocumentFieldType.STRING == regionField.getType()) {
      String region = regionField.getValueAsString();
      System.out.printf("Region: %s, confidence: %.2f%n",
        region, regionField.getConfidence());
    }
  }
}
}
}

ID ドキュメント モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

クライアント ライブラリ | REST API リファレンス | パッケージ (npm) | サンプル |サポートされている REST API バージョン

前提条件

• Azure サブスクリプション。無料で作成できます。

• Visual Studio Code または好みの IDE の最新バージョン。 詳細については、「Visual Studio Code の Node.js」を参照してください

• 最新 LTS バージョンの Node.js。

• Azure AI サービスまたは Document Intelligence リソース。 単一サービスまたはマルチサービスを作成します。 Free 価格レベル (`F0`) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

  ヒント

  1 つのエンドポイントとキーを使用して複数の Azure AI サービスにアクセスする予定の場合は、Azure AI サービス リソースを作成します。 Document Intelligence へのアクセスのみの場合は、Document Intelligence リソースを作成します。 Microsoft Entra 認証を使用する場合は、単一サービス リソースが必要です。

• アプリケーションを Document Intelligence API に接続するために作成したリソースのキーとエンドポイント。

  1. リソースがデプロイされたら、 [リソースに移動] を選択します。
  2. 左側のナビゲーション メニューで、[キーとエンドポイント] を選択します。
  3. この記事の後半で使用するために、いずれかのキーとエンドポイントをコピーします。

  

• URL で指定されたドキュメント ファイル。 このプロジェクトでは、各機能について、次の表に示すサンプル フォームを使用できます。

  機能	modelID	document-url
  読み取りモデル	prebuilt-read	サンプル パンフレット
  レイアウト モデル	事前構築済みレイアウト	予約確認のサンプル
  W-2 フォーム モデル	prebuilt-tax.us.w2	サンプル W-2 フォーム
  請求書モデル	prebuilt-invoice	サンプル請求書
  レシート モデル	prebuilt-receipt	サンプル レシート
  身分証明書モデル	prebuilt-idDocument	サンプル身分証明書

環境変数を設定する

Document Intelligence サービスとやり取りするには、DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure portal から key と endpoint を使用してクライアントをインスタンス化します。 このプロジェクトでは、資格情報の格納とアクセスに環境変数を使用します。

重要

API キーを使用する場合は、それを Azure Key Vault などの別の場所に安全に保存します。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

ドキュメントインテリジェンスリソース キーの環境変数を設定するには、コンソール ウィンドウを開き、オペレーティング システムと開発環境の指示に従います。 <yourKey> と <yourEndpoint> を、Azure portal 内のご自分のリソースの値に置き換えます。

Windows

Windows の環境変数では大文字と小文字は区別されません。 通常は大文字で宣言され、単語はアンダースコアで結合されます。 コマンド プロンプトで、次のコマンドを実行します。

1. キー変数を設定します。

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定する

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. 環境変数を設定したら、[コマンド プロンプト] ウィンドウを閉じます。 値は、もう一度変更するまで保持されます。

4. 環境変数を読み取る実行中のプログラムを再起動します。 たとえば、Visual Studio または Visual Studio Code をエディターとして使用している場合、サンプル コードを実行する前に再起動する必要があります。

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
setx VARIABLE_NAME=	値を空の文字列に設定して、環境変数を削除します。	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	環境変数の値を設定または変更します	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。	set DI_KEY
set	すべての環境変数を表示します。	set

macOS

macOS の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。 ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。

1. キー変数を設定します。

   export key=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

環境変数を永続的に設定するには、Bash の ~/.bash_profile スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置します。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bash_profile ファイルを開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   例: export DI_KEY="<yourKey>"

2. 変更内容を ~/bash_profile ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bash-profile
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

Linux

Linux の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。

1. キー変数を設定します。

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Bash ~/.bashrc スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置すると、環境変数を永続的に設定できます。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bashrc を開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export <VARIABLE>=<value>
   

   例: export DI_KEY=<yourKey>

2. 変更内容を .bashrc ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bashrc
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

プログラミング環境のセットアップ

Node.js Express アプリケーションを作成します。

1. コンソール ウィンドウで、アプリ用の新しいディレクトリを doc-intel-app という名前で作成し、そこに移動します。

   mkdir doc-intel-app
   cd doc-intel-app
   

2. npm init コマンドを実行して、アプリケーションを初期化し、プロジェクトをスキャフォールディングします。

   npm init
   

3. ターミナルに表示されるプロンプトを使用して、プロジェクトの属性を指定します。

   • 最も重要な属性は、名前、バージョン番号、およびエントリ ポイントです。
   • index.js という名前は、エントリ ポイント名として取っておくことをお勧めします。 説明、テスト コマンド、GitHub リポジトリ、キーワード、作成者、ライセンス情報は省略可能な属性です。 このプロジェクトではスキップできます。
   • [Enter] を選択して、かっこ内の候補を受け入れます。

   プロンプトが完了すると、コマンドによって package.json ファイルが doc-intel-app ディレクトリに作成されます。

4. ai-document-intelligence クライアント ライブラリと azure/identity npm パッケージをインストールします。

   npm i @azure-rest/ai-document-intelligence@1.0.0-beta.3 @azure/identity
   

アプリの package.json ファイルはこの依存関係について更新されます。

1. index.js というファイルをアプリケーション ディレクトリ内に作成します。

   ヒント

   PowerShell を使用して新しいファイルを作成できます。 Shift キーを押しながらフォルダーを右クリックして、プロジェクト ディレクトリで PowerShell ウィンドウを開き、次のコマンドを入力します。New-Item index.js。

アプリケーションをビルドする

Document Intelligence サービスとやり取りするには、DocumentIntelligenceClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うために、Azure portal のキーを使用して AzureKeyCredential を作成し、その AzureKeyCredential と Document Intelligence のエンドポイントを使用して DocumentIntelligenceClient インスタンスを作成します。

Visual Studio Code または任意の IDE で index.js ファイルを開き、次のコード サンプルのいずれかを選択してコピーし、アプリケーションに貼り付けます。

• 事前構築済みの読み取り モデルは、すべての ドキュメントインテリジェンス モデルの中核であり、行、単語、場所、言語を検出できます。 レイアウト、一般的なドキュメント、事前構築済み、カスタムの各モデルでは、ドキュメントからテキストを抽出するための基盤として read モデルが使用されます。
• 事前構築済みレイアウト モデルは、ドキュメントと画像からテキストとテキストの場所、テーブル、選択マーク、構造体情報を抽出します。
• 事前構築済み tax.us.w2 モデルは、米国内国歳入庁 (IRS) の税フォームで報告された情報を抽出します。
• 事前構築済み請求書 モデルは、米国 Internal Revenue Service の税フォームで報告された情報を抽出します。
• 事前構築済み領収書モデルでは、印刷された領収書と手書きのレシートから重要な情報を分析して抽出します。
• 事前構築済み idDocument モデルは、米国の運転免許証、国際パスポートの略歴ページ、米国の州の ID、社会保障カード、永住者カードから重要な情報を抽出します。

読み取りモデルを使用する

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample document
const documentUrlRead = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png"

// helper function
function* getTextOfSpans(content, spans) {
    for (const span of spans) {
        yield content.slice(span.offset, span.offset + span.length);
    }
}

async function main() {
    // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
    const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-read", documentUrlRead);

    const {
        content,
        pages,
        languages,
        styles
    } = await poller.pollUntilDone();

    if (pages.length <= 0) {
        console.log("No pages were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Pages:");
        for (const page of pages) {
            console.log("- Page", page.pageNumber, `(unit: ${page.unit})`);
            console.log(`  ${page.width}x${page.height}, angle: ${page.angle}`);
            console.log(`  ${page.lines.length} lines, ${page.words.length} words`);

            if (page.lines.length > 0) {
                console.log("  Lines:");

                for (const line of page.lines) {
                    console.log(`  - "${line.content}"`);

                    // The words of the line can also be iterated independently. The words are computed based on their
                    // corresponding spans.
                    for (const word of line.words()) {
                        console.log(`    - "${word.content}"`);
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (languages.length <= 0) {
        console.log("No language spans were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Languages:");
        for (const languageEntry of languages) {
            console.log(
                `- Found language: ${languageEntry.languageCode} (confidence: ${languageEntry.confidence})`
            );
            for (const text of getTextOfSpans(content, languageEntry.spans)) {
                const escapedText = text.replace(/\r?\n/g, "\\n").replace(/"/g, '\\"');
                console.log(`  - "${escapedText}"`);
            }
        }
    }

    if (styles.length <= 0) {
        console.log("No text styles were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Styles:");
        for (const style of styles) {
            console.log(
                `- Handwritten: ${style.isHandwritten ? "yes" : "no"} (confidence=${style.confidence})`
            );

            for (const word of getTextOfSpans(content, style.spans)) {
                console.log(`  - "${word}"`);
            }
        }
    }
}

main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
});

read読み取りモデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

レイアウト モデルを使用する

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample document
const layoutUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png"

async function main() {
    const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocument(
      "prebuilt-layout", layoutUrl);

    // Layout extraction produces basic elements such as pages, words, lines, etc. as well as information about the
    // appearance (styles) of textual elements.
    const { pages, tables } = await poller.pollUntilDone();

    if (!pages || pages.length <= 0) {
      console.log("No pages were extracted from the document.");
    } else {
      console.log("Pages:");
      for (const page of pages) {
        console.log("- Page", page.pageNumber, `(unit: ${page.unit})`);
        console.log(`  ${page.width}x${page.height}, angle: ${page.angle}`);
        console.log(
          `  ${page.lines && page.lines.length} lines, ${page.words && page.words.length} words`
        );

        if (page.lines && page.lines.length > 0) {
          console.log("  Lines:");

          for (const line of page.lines) {
            console.log(`  - "${line.content}"`);

            // The words of the line can also be iterated independently. The words are computed based on their
            // corresponding spans.
            for (const word of line.words()) {
              console.log(`    - "${word.content}"`);
            }
          }
        }
      }
    }

    if (!tables || tables.length <= 0) {
      console.log("No tables were extracted from the document.");
    } else {
      console.log("Tables:");
      for (const table of tables) {
        console.log(
          `- Extracted table: ${table.columnCount} columns, ${table.rowCount} rows (${table.cells.length} cells)`
        );
      }
    }
  }

  main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
  });

GitHub の Azure サンプル リポジトリにアクセスし、 レイアウト モデルの出力を表示します。

一般的なドキュメント モデルを使用する

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample document
const documentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

async function main() {
    const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-document", documentUrl);

    const {
        keyValuePairs
    } = await poller.pollUntilDone();

    if (!keyValuePairs || keyValuePairs.length <= 0) {
        console.log("No key-value pairs were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Key-Value Pairs:");
        for (const {
                key,
                value,
                confidence
            } of keyValuePairs) {
            console.log("- Key  :", `"${key.content}"`);
            console.log("  Value:", `"${(value && value.content) || "<undefined>"}" (${confidence})`);
        }
    }

}

main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
});

一般的なドキュメント モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

W-2 税モデルを使用する

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

const w2DocumentURL = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png"

async function main() {
 const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

 const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-tax.us.w2", w2DocumentURL);

 const {
   documents: [result]
 } = await poller.pollUntilDone();

  if (result) {
    const { Employee, Employer, ControlNumber, TaxYear, AdditionalInfo } = result.fields;

    if (Employee) {
      const { Name, Address, SocialSecurityNumber } = Employee.properties;
      console.log("Employee:");
      console.log("  Name:", Name && Name.content);
      console.log("  SSN/TIN:", SocialSecurityNumber && SocialSecurityNumber.content);
      if (Address && Address.value) {
        const { streetAddress, postalCode } = Address.value;
        console.log("  Address:");
        console.log("    Street Address:", streetAddress);
        console.log("    Postal Code:", postalCode);
      }
    } else {
      console.log("No employee information extracted.");
    }

    if (Employer) {
      const { Name, Address, IdNumber } = Employer.properties;
      console.log("Employer:");
      console.log("  Name:", Name && Name.content);
      console.log("  ID (EIN):", IdNumber && IdNumber.content);

      if (Address && Address.value) {
        const { streetAddress, postalCode } = Address.value;
        console.log("  Address:");
        console.log("    Street Address:", streetAddress);
        console.log("    Postal Code:", postalCode);
      }
    } else {
      console.log("No employer information extracted.");
    }

    console.log("Control Number:", ControlNumber && ControlNumber.content);
    console.log("Tax Year:", TaxYear && TaxYear.content);

    if (AdditionalInfo) {
      console.log("Additional Info:");

      for (const info of AdditionalInfo.values) {
        const { LetterCode, Amount } = info.properties;
        console.log(`- ${LetterCode && LetterCode.content}: ${Amount && Amount.content}`);
      }
    }
  } else {
    throw new Error("Expected at least one document in the result.");
  }
}

main().catch((error) => {
  console.error(error);
  process.exit(1);
});

W-2 税モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

請求書モデルを使用する

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample url
const invoiceUrl = "https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf";

async function main() {

  const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

  const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-invoice", invoiceUrl);

  const {
      documents: [result]
  } = await poller.pollUntilDone();

  if (result) {
      const invoice = result.fields;

      console.log("Vendor Name:", invoice.VendorName?.content);
      console.log("Customer Name:", invoice.CustomerName?.content);
      console.log("Invoice Date:", invoice.InvoiceDate?.content);
      console.log("Due Date:", invoice.DueDate?.content);

      console.log("Items:");
      for (const {
              properties: item
          } of invoice.Items?.values ?? []) {
          console.log("-", item.ProductCode?.content ?? "<no product code>");
          console.log("  Description:", item.Description?.content);
          console.log("  Quantity:", item.Quantity?.content);
          console.log("  Date:", item.Date?.content);
          console.log("  Unit:", item.Unit?.content);
          console.log("  Unit Price:", item.UnitPrice?.content);
          console.log("  Tax:", item.Tax?.content);
          console.log("  Amount:", item.Amount?.content);
      }

      console.log("Subtotal:", invoice.SubTotal?.content);
      console.log("Previous Unpaid Balance:", invoice.PreviousUnpaidBalance?.content);
      console.log("Tax:", invoice.TotalTax?.content);
      console.log("Amount Due:", invoice.AmountDue?.content);
  } else {
      throw new Error("Expected at least one receipt in the result.");
  }
}

main().catch((error) => {
  console.error("An error occurred:", error);
  process.exit(1);
});

請求書モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

レシート モデルを使用する

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample url
const receiptUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png";

async function main() {

    const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-receipt", receiptUrl);

    const {
        documents: [result]
    } = await poller.pollUntilDone();

    if (result) {
        const {
            MerchantName,
            Items,
            Total
        } = result.fields;

        console.log("=== Receipt Information ===");
        console.log("Type:", result.docType);
        console.log("Merchant:", MerchantName && MerchantName.content);

        console.log("Items:");
        for (const item of (Items && Items.values) || []) {
            const {
                Description,
                TotalPrice
            } = item.properties;

            console.log("- Description:", Description && Description.content);
            console.log("  Total Price:", TotalPrice && TotalPrice.content);
        }

        console.log("Total:", Total && Total.content);
    } else {
        throw new Error("Expected at least one receipt in the result.");
    }

}

main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

領収書モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

身分証明書モデルを使用する

const { DocumentIntelligenceClient } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");
const  { AzureKeyCredential } = require("@azure/core-auth");

//use your `key` and `endpoint` environment variables
const key = process.env['DI_KEY'];
const endpoint = process.env['DI_ENDPOINT'];

// sample document
const idDocumentURL = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png"

async function main() {
 const client = DocumentIntelligence(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

 const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-idDocument", idDocumentURL);

 const {
   documents: [result]
 } = await poller.pollUntilDone();

  if (result) {
// The identity document model has multiple document types, so we need to know which document type was actually
    extracted.
    if (result.docType === "idDocument.driverLicense") {
      const { FirstName, LastName, DocumentNumber, DateOfBirth, DateOfExpiration, Height, Weight, EyeColor, Endorsements, Restrictions, VehicleClassifications} = result.fields;

// For the sake of the example, we'll only show a few of the fields that are produced.
      console.log("Extracted a Driver License:");
      console.log("  Name:", FirstName && FirstName.content, LastName && LastName.content);
      console.log("  License No.:", DocumentNumber && DocumentNumber.content);
      console.log("  Date of Birth:", DateOfBirth && DateOfBirth.content);
      console.log("  Expiration:", DateOfExpiration && DateOfExpiration.content);
      console.log("  Height:", Height && Height.content);
      console.log("  Weight:", Weight && Weight.content);
      console.log("  Eye color:", EyeColor && EyeColor.content);
      console.log("  Restrictions:", Restrictions && Restrictions.content);
      console.log("  Endorsements:", Endorsements && Endorsements.content);
      console.log("  Class:", VehicleClassifications && VehicleClassifications.content);
    } else if (result.docType === "idDocument.passport") {
// The passport document type extracts and parses the Passport's machine-readable zone
      if (!result.fields.machineReadableZone) {
        throw new Error("No Machine Readable Zone extracted from passport.");
      }

      const {
        FirstName,
        LastName,
        DateOfBirth,
        Nationality,
        DocumentNumber,
        CountryRegion,
        DateOfExpiration,
      } = result.fields.machineReadableZone.properties;

      console.log("Extracted a Passport:");
      console.log("  Name:", FirstName && FirstName.content, LastName && LastName.content);
      console.log("  Date of Birth:", DateOfBirth && DateOfBirth.content);
      console.log("  Nationality:", Nationality && Nationality.content);
      console.log("  Passport No.:", DocumentNumber && DocumentNumber.content);
      console.log("  Issuer:", CountryRegion && CountryRegion.content);
      console.log("  Expiration Date:", DateOfExpiration && DateOfExpiration.content);
    } else {
// The only reason this would happen is if the client library's schema for the prebuilt identity document model is
      out of date, and a new document type has been introduced.
      console.error("Unknown document type in result:", result);
    }
  } else {
    throw new Error("Expected at least one receipt in the result.");
  }
}

main().catch((error) => {
  console.error("An error occurred:", error);
  process.exit(1);
});

ID ドキュメント モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

クライアント ライブラリ |SDK リファレンス | REST API リファレンス | パッケージ (PyPi) | サンプル | サポートされている REST API バージョン

前提条件

• Azure サブスクリプション。無料で作成できます。

• Python 3.7、またはそれ以降。 Python のインストールには、pip が含まれている必要があります。 pip がインストールされているかどうかを確認するには、コマンド ラインで pip --version を実行します。 最新バージョンの Python をインストールして pip を入手してください。

• Visual Studio Code または好みの IDE の最新バージョン。 「Visual Studio Code での Python の概要」を参照してください。

• Azure AI サービスまたは Document Intelligence リソース。 単一サービスまたはマルチサービスを作成します。 Free 価格レベル (`F0`) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

• アプリケーションを Document Intelligence API に接続するために作成したリソースのキーとエンドポイント。

  1. リソースがデプロイされたら、 [リソースに移動] を選択します。
  2. 左側のナビゲーション メニューで、[キーとエンドポイント] を選択します。
  3. この記事の後半で使用するために、いずれかのキーとエンドポイントをコピーします。

  

• URL で指定されたドキュメント ファイル。 このプロジェクトでは、各機能について、次の表に示すサンプル フォームを使用できます。

  機能	modelID	document-url
  読み取りモデル	prebuilt-read	サンプル パンフレット
  レイアウト モデル	事前構築済みレイアウト	予約確認のサンプル
  W-2 フォーム モデル	prebuilt-tax.us.w2	サンプル W-2 フォーム
  請求書モデル	prebuilt-invoice	サンプル請求書
  レシート モデル	prebuilt-receipt	サンプル レシート
  身分証明書モデル	prebuilt-idDocument	サンプル身分証明書

環境変数を設定する

Document Intelligence サービスとやり取りするには、DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure portal から key と endpoint を使用してクライアントをインスタンス化します。 このプロジェクトでは、資格情報の格納とアクセスに環境変数を使用します。

重要

API キーを使用する場合は、それを Azure Key Vault などの別の場所に安全に保存します。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

ドキュメントインテリジェンスリソース キーの環境変数を設定するには、コンソール ウィンドウを開き、オペレーティング システムと開発環境の指示に従います。 <yourKey> と <yourEndpoint> を、Azure portal 内のご自分のリソースの値に置き換えます。

Windows

Windows の環境変数では大文字と小文字は区別されません。 通常は大文字で宣言され、単語はアンダースコアで結合されます。 コマンド プロンプトで、次のコマンドを実行します。

1. キー変数を設定します。

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定する

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. 環境変数を設定したら、[コマンド プロンプト] ウィンドウを閉じます。 値は、もう一度変更するまで保持されます。

4. 環境変数を読み取る実行中のプログラムを再起動します。 たとえば、Visual Studio または Visual Studio Code をエディターとして使用している場合、サンプル コードを実行する前に再起動する必要があります。

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
setx VARIABLE_NAME=	値を空の文字列に設定して、環境変数を削除します。	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	環境変数の値を設定または変更します	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。	set DI_KEY
set	すべての環境変数を表示します。	set

macOS

macOS の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。 ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。

1. キー変数を設定します。

   export key=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

環境変数を永続的に設定するには、Bash の ~/.bash_profile スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置します。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bash_profile ファイルを開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   例: export DI_KEY="<yourKey>"

2. 変更内容を ~/bash_profile ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bash-profile
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

Linux

Linux の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。

1. キー変数を設定します。

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Bash ~/.bashrc スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置すると、環境変数を永続的に設定できます。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bashrc を開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export <VARIABLE>=<value>
   

   例: export DI_KEY=<yourKey>

2. 変更内容を .bashrc ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bashrc
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

プログラミング環境のセットアップ

ローカル環境でコンソール ウィンドウを開き、次のように pip を使用して Python 用の Azure AI Document Intelligence クライアント ライブラリをインストールします。

pip install azure-ai-documentintelligence==1.0.0b4

Python アプリケーションを作成する

Document Intelligence サービスとやり取りするには、DocumentIntelligenceClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うために、Azure portal のキーを使用して AzureKeyCredential を作成し、その AzureKeyCredential と Document Intelligence のエンドポイントを使用して DocumentIntelligenceClient インスタンスを作成します。

1. エディターまたは IDE で、form_recognizer_quickstart.py という名前の新しい Python ファイルを作成します。

2. form_recognizer_quickstart.py ファイルを開き、次のコード サンプルのいずれかを選択してコピーし、アプリケーションに貼り付けます。

   • 事前構築済みの読み取り モデルは、すべての ドキュメントインテリジェンス モデルの中核であり、行、単語、場所、言語を検出できます。 レイアウト、一般的なドキュメント、事前構築済み、カスタムの各モデルでは、ドキュメントからテキストを抽出するための基盤として read モデルが使用されます。
   • 事前構築済みレイアウト モデルは、ドキュメントと画像からテキストとテキストの場所、テーブル、選択マーク、構造体情報を抽出します。
   • 事前構築済み tax.us.w2 モデルは、米国内国歳入庁 (IRS) の税フォームで報告された情報を抽出します。
   • 事前構築済み請求書モデルは、さまざまな形式の売上請求書から主なフィールドと品目を抽出します。
   • 事前構築済み領収書モデルでは、印刷された領収書と手書きのレシートから重要な情報を分析して抽出します。
   • 事前構築済み idDocument モデルは、米国の運転免許証、国際パスポートの略歴ページ、米国の州の ID、社会保障カード、永住者カードから重要な情報を抽出します。

3. コマンド プロンプトから Python コードを実行します。

   python form_recognizer_quickstart.py
   

読み取りモデルを使用する

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

# helper functions
def get_words(page, line):
    result = []
    for word in page.words:
        if _in_span(word, line.spans):
            result.append(word)
    return result


def _in_span(word, spans):
    for span in spans:
        if word.span.offset >= span.offset and (word.span.offset + word.span.length) <= (span.offset + span.length):
            return True
    return False


def analyze_read():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png"

    client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-read", AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl
    ))
    result: AnalyzeResult = poller.result()

    print("----Languages detected in the document----")
    if result.languages is not None:
        for language in result.languages:
            print(f"Language code: '{language.locale}' with confidence {language.confidence}")

    print("----Styles detected in the document----")
    if result.styles:
        for style in result.styles:
            if style.is_handwritten:
                print("Found the following handwritten content: ")
                print(",".join([result.content[span.offset : span.offset + span.length] for span in style.spans]))
            if style.font_style:
                print(f"The document contains '{style.font_style}' font style, applied to the following text: ")
                print(",".join([result.content[span.offset : span.offset + span.length] for span in style.spans]))

    for page in result.pages:
        print(f"----Analyzing document from page #{page.page_number}----")
        print(f"Page has width: {page.width} and height: {page.height}, measured with unit: {page.unit}")

        if page.lines:
            for line_idx, line in enumerate(page.lines):
                words = get_words(page, line)
                print(
                    f"...Line # {line_idx} has {len(words)} words and text '{line.content}' within bounding polygon '{line.polygon}'"
                )

                for word in words:
                    print(f"......Word '{word.content}' has a confidence of {word.confidence}")

        if page.selection_marks:
            for selection_mark in page.selection_marks:
                print(
                    f"...Selection mark is '{selection_mark.state}' within bounding polygon "
                    f"'{selection_mark.polygon}' and has a confidence of {selection_mark.confidence}"
                )

    if result.paragraphs:
        print(f"----Detected #{len(result.paragraphs)} paragraphs in the document----")
        for paragraph in result.paragraphs:
            print(f"Found paragraph with role: '{paragraph.role}' within {paragraph.bounding_regions} bounding region")
            print(f"...with content: '{paragraph.content}'")

        result.paragraphs.sort(key=lambda p: (p.spans.sort(key=lambda s: s.offset), p.spans[0].offset))
        print("-----Print sorted paragraphs-----")
        for idx, paragraph in enumerate(result.paragraphs):
            print(
                f"...paragraph:{idx} with offset: {paragraph.spans[0].offset} and length: {paragraph.spans[0].length}"
            )

    print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_read()

GitHub で完全なコードを表示します。その他のサンプル

read読み取りモデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

レイアウト モデルを使用する

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult


# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')


def analyze_layout():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png"

    client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-layout", AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl
    ))
    result: AnalyzeResult = poller.result()

    if result.styles and any([style.is_handwritten for style in result.styles]):
        print("Document contains handwritten content")
    else:
        print("Document does not contain handwritten content")

    for page in result.pages:
        print(f"----Analyzing layout from page #{page.page_number}----")
        print(f"Page has width: {page.width} and height: {page.height}, measured with unit: {page.unit}")

        if page.lines:
            for line_idx, line in enumerate(page.lines):
                words = get_words(page, line)
                print(
                    f"...Line # {line_idx} has word count {len(words)} and text '{line.content}' "
                    f"within bounding polygon '{line.polygon}'"
                )

                for word in words:
                    print(f"......Word '{word.content}' has a confidence of {word.confidence}")

        if page.selection_marks:
            for selection_mark in page.selection_marks:
                print(
                    f"Selection mark is '{selection_mark.state}' within bounding polygon "
                    f"'{selection_mark.polygon}' and has a confidence of {selection_mark.confidence}"
                )

    if result.tables:
        for table_idx, table in enumerate(result.tables):
            print(f"Table # {table_idx} has {table.row_count} rows and " f"{table.column_count} columns")
            if table.bounding_regions:
                for region in table.bounding_regions:
                    print(f"Table # {table_idx} location on page: {region.page_number} is {region.polygon}")
            for cell in table.cells:
                print(f"...Cell[{cell.row_index}][{cell.column_index}] has text '{cell.content}'")
                if cell.bounding_regions:
                    for region in cell.bounding_regions:
                        print(f"...content on page {region.page_number} is within bounding polygon '{region.polygon}'")

    print("----------------------------------------")



if __name__ == "__main__":
    analyze_layout()

GitHub で完全なコードを表示します。その他のサンプル

GitHub の Azure サンプル リポジトリにアクセスし、 レイアウト モデルの出力を表示します。

W-2 税モデルを使用する

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

# formatting function
def format_address_value(address_value):
    return f"\n......House/building number: {address_value.house_number}\n......Road: {address_value.road}\n......City: {address_value.city}\n......State: {address_value.state}\n......Postal code: {address_value.postal_code}"


def analyze_tax_us_w2():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png"

    client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-tax.us.w2",  AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl
    ))

    w2s: AnalyzeResult =  poller.result()

        if w2s.documents:
        for idx, w2 in enumerate(w2s.documents):
            print(f"--------Analyzing US Tax W-2 Form #{idx + 1}--------")
            if w2.fields:
                form_variant = w2.fields.get("W2FormVariant")
                if form_variant:
                    print(
                        f"Form variant: {form_variant.get('valueString')} has confidence: " f"{form_variant.confidence}"
                    )
                tax_year = w2.fields.get("TaxYear")
                if tax_year:
                    print(f"Tax year: {tax_year.get('valueString')} has confidence: {tax_year.confidence}")
                w2_copy = w2.fields.get("W2Copy")
                if w2_copy:
                    print(f"W-2 Copy: {w2_copy.get('valueString')} has confidence: {w2_copy.confidence}")
                employee = w2.fields.get("Employee")
                if employee:
                    print("Employee data:")
                    employee_name = employee.get("valueObject").get("Name")
                    if employee_name:
                        f"confidence: {fed_income_tax_withheld.confidence}"
                    )
                social_security_wages = w2.fields.get("SocialSecurityWages")
                if social_security_wages:
                    print(
                        f"Social Security wages: {social_security_wages.get('valueNumber')} has confidence: "
                        f"{social_security_wages.confidence}"
                    )
                social_security_tax_withheld = w2.fields.get("SocialSecurityTaxWithheld")
                if social_security_tax_withheld:
                    print(
                        f"Social Security tax withheld: {social_security_tax_withheld.get('valueNumber')} "
                        f"has confidence: {social_security_tax_withheld.confidence}"
                    )
                medicare_wages_tips = w2.fields.get("MedicareWagesAndTips")
                if medicare_wages_tips:
                    print(
                        f"Medicare wages and tips: {medicare_wages_tips.get('valueNumber')} has confidence: "
                        f"{medicare_wages_tips.confidence}"
                    )
                medicare_tax_withheld = w2.fields.get("MedicareTaxWithheld")
                if medicare_tax_withheld:
                    print(
                        f"Medicare tax withheld: {medicare_tax_withheld.get('valueNumber')} has confidence: "
                        f"{medicare_tax_withheld.confidence}"
                    )
                social_security_tips = w2.fields.get("SocialSecurityTips")
                if social_security_tips:
                    print(
                        f"Social Security tips: {social_security_tips.get('valueNumber')} has confidence: "
                        f"{social_security_tips.confidence}"
                    )
                allocated_tips = w2.fields.get("AllocatedTips")
                if allocated_tips:
                    print(
                        f"Allocated tips: {allocated_tips.get('valueNumber')} has confidence: {allocated_tips.confidence}"
                    )
                verification_code = w2.fields.get("VerificationCode")
                if verification_code:
                    print(
                        f"Verification code: {verification_code.get('valueNumber')} has confidence: {verification_code.confidence}"
                    )
                dependent_care_benefits = w2.fields.get("DependentCareBenefits")
                if dependent_care_benefits:
                    print(
                        f"Dependent care benefits: {dependent_care_benefits.get('valueNumber')} has confidence: {dependent_care_benefits.confidence}"
                    )
                non_qualified_plans = w2.fields.get("NonQualifiedPlans")
                if non_qualified_plans:
                    print(
                        f"Non-qualified plans: {non_qualified_plans.get('valueNumber')} has confidence: {non_qualified_plans.confidence}"
                    )
                additional_info = w2.fields.get("AdditionalInfo")
                if additional_info:
                    print("Additional information:")
                    for item in additional_info.get("valueArray"):
                        letter_code = item.get("valueObject").get("LetterCode")
                        if letter_code:
                            print(
                                f"...Letter code: {letter_code.get('valueString')} has confidence: {letter_code.confidence}"
                            )
                        amount = item.get("valueObject").get("Amount")
                        if amount:
                            print(f"...Amount: {amount.get('valueNumber')} has confidence: {amount.confidence}")
                is_statutory_employee = w2.fields.get("IsStatutoryEmployee")
                if is_statutory_employee:
                    print(
                        f"Is statutory employee: {is_statutory_employee.get('valueString')} has confidence: {is_statutory_employee.confidence}"
                    )
                is_retirement_plan = w2.fields.get("IsRetirementPlan")
                if is_retirement_plan:
                    print(
                        f"Is retirement plan: {is_retirement_plan.get('valueString')} has confidence: {is_retirement_plan.confidence}"
                    )
                third_party_sick_pay = w2.fields.get("IsThirdPartySickPay")
                if third_party_sick_pay:
                    print(
                        f"Is third party sick pay: {third_party_sick_pay.get('valueString')} has confidence: {third_party_sick_pay.confidence}"
                    )
                other_info = w2.fields.get("Other")
                if other_info:
                    print(f"Other information: {other_info.get('valueString')} has confidence: {other_info.confidence}")
                state_tax_info = w2.fields.get("StateTaxInfos")
                if state_tax_info:
                    print("State Tax info:")
                    for tax in state_tax_info.get("valueArray"):
                        state = tax.get("valueObject").get("State")
                        if state:
                            print(f"...State: {state.get('valueString')} has confidence: {state.confidence}")
                        employer_state_id_number = tax.get("valueObject").get("EmployerStateIdNumber")
                        if employer_state_id_number:
                            print(
                                f"...Employer state ID number: {employer_state_id_number.get('valueString')} has "
                                f"confidence: {employer_state_id_number.confidence}"
                            )
                        state_wages_tips = tax.get("valueObject").get("StateWagesTipsEtc")
                        if state_wages_tips:
                            print(
                                f"...State wages, tips, etc: {state_wages_tips.get('valueNumber')} has confidence: "
                                f"{state_wages_tips.confidence}"
                            )
                        state_income_tax = tax.get("valueObject").get("StateIncomeTax")
                        if state_income_tax:
                            print(
                                f"...State income tax: {state_income_tax.get('valueNumber')} has confidence: "
                                f"{state_income_tax.confidence}"
                            )
                local_tax_info = w2.fields.get("LocalTaxInfos")
                if local_tax_info:
                    print("Local Tax info:")
                    for tax in local_tax_info.get("valueArray"):
                        local_wages_tips = tax.get("valueObject").get("LocalWagesTipsEtc")
                        if local_wages_tips:
                            print(
                                f"...Local wages, tips, etc: {local_wages_tips.get('valueNumber')} has confidence: "
                                f"{local_wages_tips.confidence}"
                            )
                        local_income_tax = tax.get("valueObject").get("LocalIncomeTax")
                        if local_income_tax:
                            print(
                                f"...Local income tax: {local_income_tax.get('valueNumber')} has confidence: "
                                f"{local_income_tax.confidence}"
                            )
                        locality_name = tax.get("valueObject").get("LocalityName")
                        if locality_name:
                            print(
                                f"...Locality name: {locality_name.get('valueString')} has confidence: "
                                f"{locality_name.confidence}"
                            )


                print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_tax_us_w2()

GitHub で完全なコードを表示します。その他のサンプル

W-2 税モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

請求書モデルを使用する

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

def analyze_invoice():

    invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf"

    client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-invoice", AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl), locale="en-US")

    result: AnalyzeResult = poller.result()

    if invoices.documents:
        for idx, invoice in enumerate(invoices.documents):
            print(f"--------Analyzing invoice #{idx + 1}--------")
            if invoice.fields:
                vendor_name = invoice.fields.get("VendorName")
                if vendor_name:
                    print(f"Vendor Name: {vendor_name.get('content')} has confidence: {vendor_name.get('confidence')}")
                vendor_address = invoice.fields.get("VendorAddress")
                if vendor_address:
                    print(
                        f"Vendor Address: {vendor_address.get('content')} has confidence: {vendor_address.get('confidence')}"
                    )
                vendor_address_recipient = invoice.fields.get("VendorAddressRecipient")
                if vendor_address_recipient:
                    print(
                        f"Vendor Address Recipient: {vendor_address_recipient.get('content')} has confidence: {vendor_address_recipient.get('confidence')}"
                    )
                customer_name = invoice.fields.get("CustomerName")
                if customer_name:
                    print(
                        f"Customer Name: {customer_name.get('content')} has confidence: {customer_name.get('confidence')}"
                    )
                customer_id = invoice.fields.get("CustomerId")
                if invoice_id:
                    print(f"Invoice Id: {invoice_id.get('content')} has confidence: {invoice_id.get('confidence')}")
                invoice_date = invoice.fields.get("InvoiceDate")
                if invoice_date:
                    print(
                        f"Invoice Date: {invoice_date.get('content')} has confidence: {invoice_date.get('confidence')}"
                    )
                invoice_total = invoice.fields.get("InvoiceTotal")
                if invoice_total:
                    print(
                        f"Invoice Total: {invoice_total.get('content')} has confidence: {invoice_total.get('confidence')}"
                    )
                due_date = invoice.fields.get("DueDate")
                if due_date:
                    print(f"Due Date: {due_date.get('content')} has confidence: {due_date.get('confidence')}")
                purchase_order = invoice.fields.get("PurchaseOrder")
                if purchase_order:
                    print(
                        f"Purchase Order: {purchase_order.get('content')} has confidence: {purchase_order.get('confidence')}"
                    )
                billing_address = invoice.fields.get("BillingAddress")
                if billing_address:
                    print(
                        f"Billing Address: {billing_address.get('content')} has confidence: {billing_address.get('confidence')}"
                    )
                billing_address_recipient = invoice.fields.get("BillingAddressRecipient")
                if billing_address_recipient:
                    print(
                        f"Billing Address Recipient: {billing_address_recipient.get('content')} has confidence: {billing_address_recipient.get('confidence')}"
                    )
                shipping_address = invoice.fields.get("ShippingAddress")
                if shipping_address:
                    print(
                        f"Shipping Address: {shipping_address.get('content')} has confidence: {shipping_address.get('confidence')}"
                    )
                shipping_address_recipient = invoice.fields.get("ShippingAddressRecipient")
                if shipping_address_recipient:
                    print(
                        f"Shipping Address Recipient: {shipping_address_recipient.get('content')} has confidence: {shipping_address_recipient.get('confidence')}"
                    )
                print("Invoice items:")
                items = invoice.fields.get("Items")
                if items:
                    for idx, item in enumerate(items.get("valueArray")):
                        print(f"...Item #{idx + 1}")
                        item_description = item.get("valueObject").get("Description")
                        if item_description:
                            print(
                                f"......Description: {item_description.get('content')} has confidence: {item_description.get('confidence')}"
                            )
                        item_quantity = item.get("valueObject").get("Quantity")
                        if item_quantity:
                            print(
                                f"......Quantity: {item_quantity.get('content')} has confidence: {item_quantity.get('confidence')}"
                            )
                        unit = item.get("valueObject").get("Unit")
                        if unit:
                            print(f"......Unit: {unit.get('content')} has confidence: {unit.get('confidence')}")
                        unit_price = item.get("valueObject").get("UnitPrice")
                        if unit_price:
                            unit_price_code = (
                                unit_price.get("valueCurrency").get("currencyCode")
                                if unit_price.get("valueCurrency").get("currencyCode")
                                else ""
                            )
                            print(
                                f"......Unit Price: {unit_price.get('content')}{unit_price_code} has confidence: {unit_price.get('confidence')}"
                            )
                        product_code = item.get("valueObject").get("ProductCode")
                        if product_code:
                            print(
                                f"......Product Code: {product_code.get('content')} has confidence: {product_code.get('confidence')}"
                            )
                        item_date = item.get("valueObject").get("Date")
                        if item_date:
                            print(
                                f"......Date: {item_date.get('content')} has confidence: {item_date.get('confidence')}"
                            )
                        tax = item.get("valueObject").get("Tax")
                        if tax:
                            print(f"......Tax: {tax.get('content')} has confidence: {tax.get('confidence')}")
                        amount = item.get("valueObject").get("Amount")
                        if amount:
                            print(f"......Amount: {amount.get('content')} has confidence: {amount.get('confidence')}")
                subtotal = invoice.fields.get("SubTotal")
                if subtotal:
                    print(f"Subtotal: {subtotal.get('content')} has confidence: {subtotal.get('confidence')}")
                total_tax = invoice.fields.get("TotalTax")
                if total_tax:
                    print(f"Total Tax: {total_tax.get('content')} has confidence: {total_tax.get('confidence')}")
                previous_unpaid_balance = invoice.fields.get("PreviousUnpaidBalance")
                if previous_unpaid_balance:
                    print(
                        f"Previous Unpaid Balance: {previous_unpaid_balance.get('content')} has confidence: {previous_unpaid_balance.get('confidence')}"
                    )
                amount_due = invoice.fields.get("AmountDue")
                if amount_due:
                    print(f"Amount Due: {amount_due.get('content')} has confidence: {amount_due.get('confidence')}")
                service_start_date = invoice.fields.get("ServiceStartDate")
                if service_start_date:
                    print(
                        f"Service Start Date: {service_start_date.get('content')} has confidence: {service_start_date.get('confidence')}"
                    )
                service_end_date = invoice.fields.get("ServiceEndDate")
                if service_end_date:
                    print(
                        f"Service End Date: {service_end_date.get('content')} has confidence: {service_end_date.get('confidence')}"
                    )
                service_address = invoice.fields.get("ServiceAddress")
                if service_address:
                    print(
                        f"Service Address: {service_address.get('content')} has confidence: {service_address.get('confidence')}"
                    )
                service_address_recipient = invoice.fields.get("ServiceAddressRecipient")
                if service_address_recipient:
                    print(
                        f"Service Address Recipient: {service_address_recipient.get('content')} has confidence: {service_address_recipient.get('confidence')}"
                    )
                remittance_address = invoice.fields.get("RemittanceAddress")
                if remittance_address:
                    print(
                        f"Remittance Address: {remittance_address.get('content')} has confidence: {remittance_address.get('confidence')}"
                    )
                remittance_address_recipient = invoice.fields.get("RemittanceAddressRecipient")
                if remittance_address_recipient:
                    print(
                        f"Remittance Address Recipient: {remittance_address_recipient.get('content')} has confidence: {remittance_address_recipient.get('confidence')}"
                    )


        print("----------------------------------------")

if __name__ == "__main__":
    analyze_invoice()

GitHub で完全なコードを表示します。その他のサンプル

請求書モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

レシート モデルを使用する

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

def analyze_receipts():
    # sample document
    receiptUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png"

   client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )
    poller = client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-receipt", AnalyzeDocumentRequest(url_source=receiptUrl), locale="en-US"
    )
    receipts: AnalyzeResult = poller.result()

    if receipts.documents:
        for idx, receipt in enumerate(receipts.documents):
            print(f"--------Analysis of receipt #{idx + 1}--------")
            print(f"Receipt type: {receipt.doc_type if receipt.doc_type else 'N/A'}")
            if receipt.fields:
                merchant_name = receipt.fields.get("MerchantName")
                if merchant_name:
                    print(
                        f"Merchant Name: {merchant_name.get('valueString')} has confidence: "
                        f"{merchant_name.confidence}"
                    )
                transaction_date = receipt.fields.get("TransactionDate")
                if transaction_date:
                    print(
                        f"Transaction Date: {transaction_date.get('valueDate')} has confidence: "
                        f"{transaction_date.confidence}"
                    )
                items = receipt.fields.get("Items")
                if items:
                    print("Receipt items:")
                    for idx, item in enumerate(items.get("valueArray")):
                        print(f"...Item #{idx + 1}")
                        item_description = item.get("valueObject").get("Description")
                        if item_description:
                            print(
                                f"......Item Description: {item_description.get('valueString')} has confidence: "
                                f"{item_description.confidence}"
                            )
                        item_quantity = item.get("valueObject").get("Quantity")
                        if item_quantity:
                            print(
                                f"......Item Quantity: {item_quantity.get('valueString')} has confidence: "
                                f"{item_quantity.confidence}"
                            )
                        item_total_price = item.get("valueObject").get("TotalPrice")
                        if item_total_price:
                            print(
                                f"......Total Item Price: {format_price(item_total_price.get('valueCurrency'))} has confidence: "
                                f"{item_total_price.confidence}"
                            )
                subtotal = receipt.fields.get("Subtotal")
                if subtotal:
                    print(
                        f"Subtotal: {format_price(subtotal.get('valueCurrency'))} has confidence: {subtotal.confidence}"
                    )
                tax = receipt.fields.get("TotalTax")
                if tax:
                    print(f"Total tax: {format_price(tax.get('valueCurrency'))} has confidence: {tax.confidence}")
                tip = receipt.fields.get("Tip")
                if tip:
                    print(f"Tip: {format_price(tip.get('valueCurrency'))} has confidence: {tip.confidence}")
                total = receipt.fields.get("Total")
                if total:
                    print(f"Total: {format_price(total.get('valueCurrency'))} has confidence: {total.confidence}")
            print("--------------------------------------")



if __name__ == "__main__":
    analyze_receipts()

GitHub で完全なコードを表示します。その他のサンプル

領収書モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

身分証明書モデルを使用する

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult

# use your `key` and `endpoint` environment variables
key = os.environ.get('DI_KEY')
endpoint = os.environ.get('DI_ENDPOINT')

def analyze_identity_documents():
# sample document
    identityUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png"

   client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller =client.begin_analyze_document(
            "prebuilt-idDocument", AnalyzeDocumentRequest(url_source=identityUrl)
        )
     id_documents: AnalyzeResult = poller.result()

    if id_documents.documents:
        for idx, id_document in enumerate(id_documents.documents):
            print(f"--------Analyzing ID document #{idx + 1}--------")
            if id_document.fields:
                first_name = id_document.fields.get("FirstName")
                if first_name:
                    print(f"First Name: {first_name.get('valueString')} has confidence: {first_name.confidence}")
                last_name = id_document.fields.get("LastName")
                if last_name:
                    print(f"Last Name: {last_name.get('valueString')} has confidence: {last_name.confidence}")
                document_number = id_document.fields.get("DocumentNumber")
                if document_number:
                    print(
                        f"Document Number: {document_number.get('valueString')} has confidence: {document_number.confidence}"
                    )
                dob = id_document.fields.get("DateOfBirth")
                if dob:
                    print(f"Date of Birth: {dob.get('valueDate')} has confidence: {dob.confidence}")
                doe = id_document.fields.get("DateOfExpiration")
                if doe:
                    print(f"Date of Expiration: {doe.get('valueDate')} has confidence: {doe.confidence}")
                sex = id_document.fields.get("Sex")
                if sex:
                    print(f"Sex: {sex.get('valueString')} has confidence: {sex.confidence}")
                address = id_document.fields.get("Address")
                if address:
                    print(f"Address: {address.get('valueString')} has confidence: {address.confidence}")
                country_region = id_document.fields.get("CountryRegion")
                if country_region:
                    print(
                        f"Country/Region: {country_region.get('valueCountryRegion')} has confidence: {country_region.confidence}"
                    )
                region = id_document.fields.get("Region")
                if region:
                    print(f"Region: {region.get('valueString')} has confidence: {region.confidence}")


        print("--------------------------------------")

if __name__ == "__main__":
    analyze_identity_documents()

GitHub で完全なコードを表示します。その他のサンプル

ID ドキュメント モデルの出力を表示するには、GitHub 上の Azure サンプル リポジトリにアクセスします。

Note

このプロジェクトでは、cURL コマンド ライン ツールを使って REST API 呼び出しを行います。

| Document Intelligence REST API | サポートされている Azure SDKs

前提条件

• Azure サブスクリプション。無料で作成できます。

• cURL コマンド ライン ツールがインストールされている。 Windows 10 と Windows 11 には cURL が含まれています。 コマンド プロンプトで、次の cURL コマンドを入力します。 ヘルプ オプションが表示される場合は、Windows 環境に cURL がインストールされます。

  curl -help
  

  cURLがインストールされていない場合は、ここで入手できます。

  • Windows
  • Mac または Linux

• Azure AI サービスまたは Document Intelligence リソース。 単一サービスまたはマルチサービスを作成します。 Free 価格レベル (`F0`) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。

• アプリケーションを Document Intelligence API に接続するために作成したリソースのキーとエンドポイント。

  1. リソースがデプロイされたら、 [リソースに移動] を選択します。
  2. 左側のナビゲーション メニューで、[キーとエンドポイント] を選択します。
  3. この記事の後半で使用するために、いずれかのキーとエンドポイントをコピーします。

  

環境変数を設定する

Document Intelligence サービスとやり取りするには、DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure portal から key と endpoint を使用してクライアントをインスタンス化します。 このプロジェクトでは、資格情報の格納とアクセスに環境変数を使用します。

重要

API キーを使用する場合は、それを Azure Key Vault などの別の場所に安全に保存します。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

ドキュメントインテリジェンスリソース キーの環境変数を設定するには、コンソール ウィンドウを開き、オペレーティング システムと開発環境の指示に従います。 <yourKey> と <yourEndpoint> を、Azure portal 内のご自分のリソースの値に置き換えます。

Windows

Windows の環境変数では大文字と小文字は区別されません。 通常は大文字で宣言され、単語はアンダースコアで結合されます。 コマンド プロンプトで、次のコマンドを実行します。

1. キー変数を設定します。

   setx DI_KEY <yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定する

   setx DI_ENDPOINT <yourEndpoint>
   

3. 環境変数を設定したら、[コマンド プロンプト] ウィンドウを閉じます。 値は、もう一度変更するまで保持されます。

4. 環境変数を読み取る実行中のプログラムを再起動します。 たとえば、Visual Studio または Visual Studio Code をエディターとして使用している場合、サンプル コードを実行する前に再起動する必要があります。

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
setx VARIABLE_NAME=	値を空の文字列に設定して、環境変数を削除します。	setx DI_KEY=
setx VARIABLE_NAME=value	環境変数の値を設定または変更します	setx DI_KEY=<yourKey>
set VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。	set DI_KEY
set	すべての環境変数を表示します。	set

macOS

macOS の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。 ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。

1. キー変数を設定します。

   export key=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export endpoint=<yourEndpoint>
   

環境変数を永続的に設定するには、Bash の ~/.bash_profile スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置します。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bash_profile ファイルを開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export DI_KEY=<yourKey> DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

   例: export DI_KEY="<yourKey>"

2. 変更内容を ~/bash_profile ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bash-profile
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY=<yourKey>
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	特定の環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

Linux

Linux の環境変数では、大文字と小文字が区別されます。 慣例的に、変数名は大文字で宣言されます。

export コマンドは変数を設定し、グローバル環境にエクスポートします (他のプロセスで使用できます)。 ただし、これは一時的なものであり、ターミナル セッションを閉じるまでしか持続しません。

1. キー変数を設定します。

   export DI_KEY=<yourKey>
   

2. エンドポイント変数を設定します。

   export DI_ENDPOINT=<yourEndpoint>
   

Bash ~/.bashrc スタートアップ スクリプトにエクスポート コマンドを配置すると、環境変数を永続的に設定できます。

1. テキスト エディターを使用して ~/.bashrc を開き、次のコマンドを追加して永続的な環境変数を作成します。

   export <VARIABLE>=<value>
   

   例: export DI_KEY=<yourKey>

2. 変更内容を .bashrc ファイルに保存します。

3. ターミナル ウィンドウから次のコマンドを実行して、変更を有効にします。

   source ~/.bashrc
   

環境変数で使用するのに役立つコマンドをいくつか次に示します。

コマンド	アクション	例
unset VARIABLE_NAME	環境変数を削除します。	unset DI_KEY=
export VARIABLE_NAME=value	一時環境変数の値を設定または変更します。	export DI_KEY={yourKey}
printenv VARIABLE_NAME echo $VARIABLE_NAME	環境変数の値を表示します。 echo コマンドでは、 変数の前に $ を付けます。	printenv DI_KEY echo $DI_KEY
printenv	すべての環境変数を表示します。	printenv

ドキュメントを分析して結果を取得する

POST 要求は、事前構築済みまたはカスタムのモデルを使用してドキュメントを分析するために使用されます。 GET 要求は、ドキュメント分析呼び出しの結果を取得するために使用されます。 modelId は POST 操作で使用され、resultId は GET 操作で使用されます。

次の表を参照してください。 <modelId> と <document-url> を目的の値に置き換えます。

モデル	modelId	description	document-url
読み取りモデル	prebuilt-read	サンプル パンフレット	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/read.png
レイアウト モデル	事前構築済みレイアウト	予約確認のサンプル	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/layout.png
W-2 フォーム モデル	prebuilt-tax.us.w2	サンプル W-2 フォーム	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/w2.png
請求書モデル	prebuilt-invoice	サンプル請求書	https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/raw/master/curl/form-recognizer/rest-api/invoice.pdf
レシート モデル	prebuilt-receipt	サンプル レシート	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/receipt.png
身分証明書モデル	prebuilt-idDocument	サンプル身分証明書	https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/rest-api/identity_documents.png

POST 要求

コンソール ウィンドウを開き、次の cURL コマンドを実行します。 コマンドには、「環境変数を設定する」セクションで先ほど作成したエンドポイントと主要な環境変数が含まれています。 変数名が異なる場合は、これらの変数を置き換えます。 <modelId> パラメーターと <document-url> パラメーターは必ず置き換えてください。

curl -i -X POST "%DI_ENDPOINT%/documentintelligence/documentModels/{modelId}:analyze?api-version=2024-02-29-preview" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %DI_KEY%" --data-ascii "{'urlSource': '<document-url>'}"

アドオン機能を有効にするには、POST 要求で features クエリ パラメーターを使用します。 2023-07-31 (GA) 以降のリリースには、ocr.highResolution、ocr.formula、ocr.font、queryFields.premium の 4 つのアドオン機能があります。 各機能の詳細については、「カスタム モデル」を参照してください。

読み取りモデルとレイアウト モデルでは highResolution、formula、および font 機能のみを呼び出すことができ、一般ドキュメント モデルでは queryFields 機能のみを呼び出すことができます。 次の例は、レイアウト モデルの highResolution、formula、および font 機能を呼び出す方法を示しています。

curl -i -X POST "%DI_ENDPOINT%documentintelligence/documentModels/prebuilt-layout:analyze?features=ocr.highResolution,ocr.formula,ocr.font?api-version=2024-02-29-preview" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %DI_KEY%" --data-ascii "{'urlSource': '<document-url>'}"

POST 応答

Operation-location ヘッダーを含む 202 (Success) 応答を受信します。 このヘッダーの値を使用して、応答の結果を取得します。

Get analyze result (GET 要求)

Analyze documentAPI を呼び出したら、[Get analyze result}(/rest/api/aiservices/document-models/get-analyze-result?view=rest-aiservices-2024-02-29-preview&preserve-view=true&tabs=HTTP) API を呼び出して、操作の状態と抽出されたデータを取得します。

cURL コマンド ライン ツールでは、JSON コンテンツを含む API 応答の書式が設定されないため、コンテンツの読み取りが困難になる場合があります。 JSON 応答の書式を設定するには、GET 要求に、パイプ文字に続けて JSON 書式設定ツールを含めます。

Windows

NodeJS "json ツール" を cURL の JSON フォーマッタとして使用します。 Node.js がインストールされていない場合は、最新バージョンをダウンロードしてインストールします。

1. コンソール ウィンドウを開き、次のコマンドを使用して json ツールをインストールします。

   npm install -g jsontool
   

2. GET 要求にパイプ文字 | json を含めて、JSON 出力を適切に出力します。

   curl -i -X GET "<endpoint>documentintelligence/documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/0e49604a-2d8e-4b15-b6b8-bb456e5d3e0a?api-version=2024-02-29-preview"-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" | json
   

macOS

json_pp コマンド ツールは macOS に付属しており、cURL の JSON フォーマッタとして使用できます。

• GET 要求に | json_pp を含めて、JSON 出力を適切に出力します。

  curl -i -X GET "{endpoint}documentintelligence/documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/0e49604a-2d8e-4b15-b6b8-bb456e5d3e0a?api-version=2024-02-29-preview"-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" | json_pp
  

Linux

json_pp コマンド ライン ツールは、ほとんどの Linux ディストリビューションにプレインストールされています。 含まれていない場合は、ディストリビューションのパッケージ マネージャーを使用してインストールできます。

• GET 要求に | json_pp を含めて、JSON 出力を適切に出力します。

  curl -i -X GET "<endpoint>documentintelligence/documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/0e49604a-2d8e-4b15-b6b8-bb456e5d3e0a?api-version=2024-02-29-preview"-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" | json_pp
  

GET 要求

次のコマンドを実行する前に、これらの変更を行います。

• <POST response> を POST 応答の Operation-location ヘッダーと置き換えます。
• <DI_KEY がコード内の名前と異なる場合は、ご自分の環境変数の変数で置き換えます。
• *<json-tool> をご自分の JSON 書式設定ツールで置き換えます。

curl -i -X GET "<POST response>" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %DI_KEY%" | `<json-tool>`

結果の確認

JSON 出力で 200 (Success) 応答を受信します。 最初のフィールド status は、操作の状態を示します。 操作が完了していない場合、status の値は running または notStartedです。 手動またはスクリプトを使用して、API をもう一度呼び出します。 呼び出しの間隔は 1 秒以上あけることをお勧めします。

GitHub の Azure サンプル リポジトリにアクセスして、各 Document Intelligence モデルの GET 応答を表示します。

モデル	出力 URL
読み取りモデル	読み取りモデルの出力
レイアウト モデル	レイアウト モデルの出力
W-2 税モデル	W-2 税モデルの出力
請求書モデル	請求書モデルの出力
レシート モデル	領収書モデルの出力
身分証明書モデル	ID ドキュメント モデルの出力

次のステップ

お疲れさまでした。 Document Intelligence モデルを使用して、さまざまな方法でさまざまなドキュメントを分析する方法を学習しました。 次は、Document Intelligence Studio とリファレンス ドキュメントを確認します。

Document Intelligence Studio を試す Document Intelligence REST API の詳細を確認する