デジタルコンテンツの生産は、近年、業界や国を問わず急速に増加しており、ボリュームや品質が異なる多数のフォーマットで膨大なデータが生成されています。データソース、入力チャネル、キャプチャ技術はすべて重要な役割を果たします。このような膨大なデジタルコンテンツの生産を最大限に活用するために、組織は可視化技術を通じて適切に管理しなければなりません。
Forbesは調査を行い、95%以上の企業が非構造化情報管理を必要としていることを発見しました。調査対象の44%はこのニーズを頻繁に感じていました。
組織はデータを分析し処理することで、実行可能な洞察を得ることができます。これにより、生産性を向上させ、プロジェクト管理を強化することができます。組織が手動で文書を処理する際には、時間、お金、労力がかかり、さらにそのプロセスにはミスのリスクもありますが、Automated Document Processingシステムはそのような障害を克服するのに役立ちます。 インテリジェントオートメーションソリューション すべての文書ニーズに対応するために特別に設計されています。
ノーコードAIとノーコード機械学習を使用した文書処理の自動化
人工知能は長い間存在しており、組織が人間と機械の知能を組み合わせることで非構造的な文書をより迅速に処理できるようにしています。AIは、組織が複雑な文書（PDFやその他の非標準フォーマット）を効率的に処理しながら、同時に有効な文脈パターンを認識して非構造データを人間の介入なしに解釈することを可能にします。この高度な知能により、企業は文書処理業務を変革し、より重要なタスクに集中することができます。
AI駆動の自動化ツールはどのように文書処理業界を革新していますか？
AI駆動の自動化ツールは、人間、ドキュメント、マシン間の情報ギャップを埋め、利害関係者と従業員の両方が効率を向上させるのに役立ちます。AIは様々な方法でドキュメント処理を革新しています：
1: 高速な投資回収を実現
AI駆動のドキュメント処理自動化ソリューションは設定が簡単で、最小限のトレーニングと監視を必要とします。コードを使用せずに、これらの ノーコードAI ツールは、ビジネスユーザーが複雑なコードやスクリプトを書くことなくドキュメント処理を自動化できるようにし、これにより複数のドキュメントに対して迅速な処理を実現し、所有コストを削減し、投資回収を加速します。
- 統合ファイル処理サポート
簡単な名前変更から圧縮/解凍/編集、ファイルの解析まで、すべてのファイル操作をサポートします。
- エンドツーエンドの自動化
ユーザーは、Web UI、モバイルアプリ、API、デスクトップアプリ、バッチプロセスデータベースファイルを含むさまざまなサブシステムと接点を含むプロセスを合理化するために自動化技術を利用できます。その結果、企業は異なる種類のドキュメントを処理するために複数のツールを必要としなくなります。
- データ検証の設定
ユーザーは、仕様を満たさないデータをフィルタリングするためのデータ検証ルールを設定でき、その理由を付けて「失敗」とマークし、必要に応じて手動で修正を行います。従業員はこれらのレポートを確認し、次回のサイクルでドキュメントを処理する前にパートナーや顧客と作業する際に手動で修正を行うことで、時間を節約し、ビジネス運営全体の透明性を提供します。このプロセスはデータの正確性を確保し、全体的な透明性を促進します。
- ドキュメントの無人提出
ドキュメントは自動的に処理され、人間の判断なしにスクリーンショットやビデオ録画を出力し、実行中に発生した可能性のあるエラーを詳細に報告する包括的なレポートを生成します。
ドキュメントの自動化およびデータ処理プロセスにNo-code AIを実装する。
No-code AIプラットフォームは、非技術者がコードを書くことなく高度なアプリやワークフローを構築できるようにします。これは、ドキュメント処理を自動化し、生産性を向上させるための貴重な利点です。以下は、No-code AIがドキュメント処理を自動化する方法です：
No-Codeプラットフォームを選択する： さまざまなNo-Codeプラットフォームがあり、それぞれ異なる機能と強みを提供しており、あなたのドキュメント自動化およびデータ処理のニーズに合う可能性があります。Microsoft Power Automateはそのような人気のあるNo-Code AIプラットフォームの1つであり、他のNo-Code MLソリューションには NextBrain.ai、Google AutoMLなどがあります。
ドキュメント自動化およびデータ処理のニーズを特定する： 自動化が必要なタスクとドキュメント、処理したいデータ/ドキュメントを明確に特定してください。たとえば、契約書、請求書、またはフォームからデータを抽出し、それをスプレッドシートやデータベースに保存したい場合があります。
データの準備: 文書を整理する際は、すべてが標準化された形式であることを確認してください。 ノーコード機械学習プラットフォーム すべての文書が同一のスタイルに従っている場合、より正確な情報を抽出します。PDF、スプレッドシート、またはその他の構造化された形式はここでうまく機能する可能性があります。
事前に構築されたテンプレートを利用してください: 多くのノーコードAIプラットフォームは、特定のユースケースに合わせて調整できる事前に構築されたコネクタやテンプレートを提供しており、素晴らしいスタートを提供し、開発プロセスの時間を節約します。これらのテンプレートは、貴プロジェクトに先行する利点を与え、貴重な開発時間を節約します。
文書処理とAI統合: ノーコードからローコードプラットフォームによっては、文書処理専用に設計された組み込みAIモデルや、文書管理プロセスに統合できるカスタム機械学習モデルがあるかもしれません。これらは、テキスト抽出、感情分析、データ分類などのタスクを実行します。これらの機械学習モデルは、あなたの特定のニーズに応じてトレーニングまたは構成できます。
データワークフローを実装してください: 文書のアップロードやデータ抽出から検証プロセスを経て、データベースに保存されたり他のシステムに送信されたりするまで、文書処理ワークフローを自動化し、文書や情報をより迅速に処理できるようにしてください。
反復とテスト: データ処理と文書自動化のワークフローを徹底的にテストして正確性を確保し、必要に応じてAIモデルやワークフローを強化するための修正や改善を行ってください。
監視と保守: No-Codeまたはローコードソリューションのパフォーマンスを定期的に監視し、文書タイプに変更や問題が見られた場合は、すぐにモデルやワークフローを更新してください。
セキュリティとコンプライアンス: 処理している文書やデータの機密性に応じて、No-code機械学習プラットフォームがセキュリティとコンプライアンスの基準を満たしていることを確認してください。特に、データプライバシー規制では暗号化とアクセス制御が義務付けられています。
ユーザーへのサポートとトレーニング: 複数のチームメンバーがNo-code AIソリューションを使用する場合、彼らがその潜在能力を最大限に活用できるように適切なトレーニングを受け、質問や問題が発生した場合には継続的なサポートを提供してください。
No-Code AI文書自動化およびデータ処理ソリューションを成功裏に使用するために、これらのステップに従い、ビジネスプロセスを合理化しながら時間とリソースを節約してください。
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