Demo 02
帳票・図面 → 構造化データ抽出
請求書、注文書、仕様書、図面などをアップロードすると、記載項目を機械可読なJSONとして抽出します。 注目していただきたいのは精度そのものよりも、確信の持てない項目を「要確認」として明示的に切り分けている点です。 業務で使えるAIにするうえで、ここが最も重要な設計になります。
ファイルをドラッグ＆ドロップ
または
PNG / JPEG / WebP / PDF（10MBまで・1ページ目のみ処理）
機密情報・個人情報を含む書類はアップロードしないでください。10MBまで。PDFは1ページ目のみ処理します。
左側に入力して実行すると、ここに結果が表示されます。
Notes
業務で使える抽出にするために
誤りを分類する
「金額を読み違える」と「読めないと判断して人間に回す」では、業務上の深刻度がまったく違います。この2つを一つの正解率に混ぜた時点で、その数字は判断材料になりません。誤りを分類し、種類ごとに許容ラインを決めます。
人間に回すしきい値を設ける
確信度の低い出力を自動的に人間の確認へ回します。しきい値は運用中に調整可能にしておきます。導入初期は保守的に、信頼が蓄積したら自動化率を上げる。この調整幅が受け入れやすさを決めます。
評価を層別する
CAD出力・スキャン・手書き加筆で難易度が違います。層別に測ると「まずCAD出力だけを自動化する」という現実的な計画が立ちます。全体の平均だけを見ていると、この判断ができません。
詳しくは技術ブログ「建築図面をAIで読む前に、評価設計をする」をご覧ください。
Free Consultation
貴社の書類で精度を測る
実際の帳票・図面を使った精度検証は、NDAを締結のうえ2〜4週間・定額のPoCとして実施します。誤りの分類ごとの精度を定量的に測定し、業務で使える水準に達しているかを数字でお返しします。