ドキュメントの処理は、多くの場合、手動で時間のかかるタスクです。 Power Automate と AI Builder を使用すると、ドキュメント処理を合理化し、フォーム、請求書、発注書などのドキュメントからのデータ抽出を自動化できます。
チップ
この記事では、AI Builder でドキュメントを処理する方法のシナリオ例と視覚的な表現について説明します。 このソリューションは、さまざまなシナリオや業界で使用できる、一般化されたシナリオ アーキテクチャの例です。
アーキテクチャ ダイアグラム
Workflow
次の手順では、アーキテクチャ図の例に示されているワークフローについて説明します。
受信ドキュメント送信: ユーザーまたはシステムは、請求書、発注書、リベート フォームなどのドキュメントを電子メールで送信します。
Power Automate と AI Builder を使用したドキュメント処理: 電子メールを受信すると、Power Automate クラウドフローが AI Builder をトリガーにしてドキュメントから重要な情報を抽出し、構造化処理のために Dataverse テーブルに格納します。
自動レビュー: 別の Power Automate フローが抽出されたデータを検証します。 承認または追加の検証が必要な場合、フローは人間が確認できるようにデータをキューに入れます。
人間によるレビュー: 抽出されたデータをキャンバスまたはモデル駆動型アプリで人間がレビューし、レビュー担当者は必要に応じてデータを承認、却下、または修正できます。 レビュー プロセスには、再送信に関する将来の承認に必要なものについて、送信者にフィードバックを提供することを含めることができます。
送信者へのフィードバック: レビュー後、Power Automate ワークフローは送信者に提出されたドキュメントの承認、または拒否のステータスを電子メールで送信します。
レポートと分析: Power BI ダッシュボードは、処理時間、レビューされたドキュメント数、承認率などの指標を含む、ドキュメント処理ワークフローに関する分析情報を提供します。
コンポーネント
AI Builder: 事前構築済みまたはカスタムモデルを使用してドキュメントから主要データを抽出します。
Power Automate: ドキュメント処理のワークフローを調整します。
Microsoft Dataverse: 抽出されたドキュメント データの中央データ ストアとして機能し、ビジネスプロセスを通じてドキュメントの進行状況を追跡します。
Power Apps: 人間によるレビューとデータ修正を容易にします。
Power BI: ドキュメント処理のワークフローに分析とインサイトを提供します。
シナリオの詳細
このアーキテクチャは、ドキュメントを多用するビジネス プロセスを合理化、自動化し、手作業によるデータ入力を減らし、エラーを最小限に抑え、意思決定のワークフローを加速するために AI Builder を使用します。 ユース ケースには、請求書処理、発注書の承認、リベート フォーム処理の自動化などがあります。
考慮事項
これらの考慮事項は、ワークロードの品質を向上させる一連の基本原則である Power Platform Well-Architected の柱を実行します。 詳細については、Microsoft Power Platform Well-Architected を参照してください。
信頼性
再試行ポリシー: Power Automate で構成されたポリシーは、Dataverse 接続などの AI Builder または SharePoint 接続でのドキュメント処理の一時的な失敗を処理します。
監視とアラート: Application Insights は、ワークフローの正常性を監視し、エラーが発生した場合に警告を発するように構成されています。
ドキュメントのレジリエンス: ユーザーは任意のドキュメントを送信できます。 データ抽出を実行するワークフローでは、無効 または予期しないドキュメントによる例外を処理する必要があります。
セキュリティ
データ アクセス制御: ロール ベースのアクセス により、許可されたユーザーのみが Dataverse で抽出されたデータにアクセスできるようにします。
暗号化: Power Automate を通過し、Dataverse に保存されているデータは暗号化されます。
最小特権の原則: アクセス許可は、公開を最小限に抑えるために制限されます。 Power Automate フローは、可能な限り最小権限のアカウントまたはサービス プリンシパルを使用してシステムにアクセスします。 アプリ ユーザーは、アプリをサポートするデータ テーブルにのみアクセスできるようにする必要があります。
オペレーショナル エクセレンス
アプリケーション ライフサイクル管理: ソリューション資産はソース コントロールに保存され、Dataverse ソリューションは開発からテスト、運用へと資産を促進するために使用されます。
パフォーマンス効率
事前構築済みモデルを使用する: ドキュメントのシナリオに一致する場合は、事前構築済みモデルの使用を検討してください。 たとえば、請求書処理には請求書処理の事前構築済み AI モデルを使用します。 事前構築済みモデルを使用すると、独自のモデルをトレーニングおよびテストするためにデータを収集する必要がなくなるため、時間を節約できます。
エクスペリエンスの最適化
ドキュメント レビューの効率的な処理: Power Apps で構築されるアプリは、ユーザーがレビューが必要なドキュメントを選択し、どのようなレビューが必要なのかを素早く特定できるように、単一目的のアプリケーションである必要があります。 ユーザーが使用できるアクションは、理解しやすく、間違った結果を誤って選択して人為的エラーが発生する可能性がなく、完了しやすいものでなければなりません。
責任ある AI
公平性: ドキュメント抽出モデルは、バイアスを最小限に抑えるために多様なデータでトレーニングされます。
信頼性と安全性: 継続的な監視により、AI の出力が正確で実用的なものになります。 ループ内の人間が異常と例外を確認します。
プライバシーとセキュリティ: AI Builder が処理するデータは、適用されるプライバシー規制に準拠しています。
包括性: システムは、複数の言語でのドキュメントの処理をサポートしています。 AI Builder が情報の解釈に問題がある場合、人間はドキュメントをレビューできます。
透明性: すべての AI 出力は追跡可能であり、ログは監査に利用できます。
説明責任: 人間を介したレビューにより、重要な意思決定に対する説明責任が確保されます。