ソリューションのアイデア
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この記事では、ビジネス プロセス管理にナレッジ マイニングを使用して、情報探索、分析情報の取得、組織のデータのリレーションシップ検出を行う方法を示します。
アーキテクチャ
このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。
データフロー
ナレッジ マイニングには、取り込み、エンリッチ、探索という 3 つのステップがあります。
取り込み
取り込みステップでは、構造化および非構造化データなど、さまざまなソースからコンテンツを集めます。
ビジネス プロセス管理では、SOW、提案依頼書、販売チームの通信文書を含むプロジェクト関連の項目など、さまざまな種類のコンテンツを取り込むことができます。 また、請求書アーカイブ、W2 フォーム、領収書、医療費請求書、銀行取引明細書、法的契約書、貸借対照表、損益計算書、キャッシュ フロー計算書、企業開示書類、SEC 文書、年次報告書を含む財務関連のコンテンツも取り込むことができます。
強化
エンリッチ ステップでは、Azure Applied AI Services の AI 機能を使用して情報を抽出し、パターンを見つけ、理解を深めます。
このステップでは、文書の光学式文字認識 (OCR) とフォーム認識を使用できます。 OCR には Azure Computer Vision を、フォーム認識には Azure Form Recognizer を使用できます。 Form Recognizer には、請求書、身分証明書、領収書などの文書用の事前構築済みモデルが用意されています。 より高い柔軟性が必要であれば、カスタム モデルを構築できます。
探索
探索ステップでは、検索、ボット、既存のビジネス アプリケーション、データの視覚化を使用してデータを探索します。
請求書から ELP システムまたはデータベースにデータを自動的に入力するか、ナレッジ ストア内のエンリッチされたドキュメントをコンパイルして、表形式またはオブジェクト ストアに射影することにより、コンテンツを探索します。 これらの物理ストアを使用すると、頻繁に発生する問題や人気製品などの傾向を分析ダッシュボードで表示することができます。
コンポーネント
この技術コンテンツのレビューと調査に使用される主なテクノロジは次のとおりです。
シナリオの詳細
このソリューションでは、ビジネス プロセス管理にナレッジ マイニングを使用する方法を示します。
考えられるユース ケース
このソリューションは、金融業界に最適です。 組織が従業員に技術データのレビューと調査を課している場合、難解なテキストを読み進めるのは面倒な場合があります。 ナレッジ マイニングは、従業員がこれらの資料を迅速にレビューするのに役立ちます。 ナレッジ マイニングは、入札競争が激しいシナリオや、問題を迅速にまたはほぼリアルタイムで診断する必要があるシナリオで、コストのかかる間違いを回避するのに役立ちます。 例として、次のような分野があります。
- Sales
- IT サービス管理
- 財務
- 物流
共同作成者
この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。
プリンシパル作成者:
- Kathryn Papandrew | スペシャリスト GBB、ディレクター
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次のステップ
- ナレッジ マイニング ソリューション アクセラレータを使用して、Azure Cognitive Search でナレッジ マイニングの初期プロトタイプを構築する。
- Azure Cognitive Search のカスタム スキルを構築する。
- OCR と Form Recognizer を使用して文書やフォームからデータを抽出する方法を確認する。
- Microsoft ラーニング パス「Azure Cognitive Search でのナレッジ マイニングの実装」を確認する。