情報源を整理
必要な文書を集め、出典とアクセス権を維持します。
ソリューション / NEXTBRAIN AI
課題
既にある情報を探すのに、どれだけ時間が必要ですか？
段落の検索、条項の確認、表への転記は時間を要します。文書形式と情報源の分散は追跡を難しくします。すべての処理に同じ検索手法が適するわけではありません。
データから意思決定へ
理解し、評価できるプロセス。
質問または構造化
知識の質問にはRAG、反復項目にはデータ抽出を使います。
確認して連携
参照箇所と抽出値を確認し、版の違いを比較します。
必要なデータ
- 報告書、契約書、ファイル
- 質問または抽出項目
- 情報源とアクセス権
検討できる意思決定
- 参照元付き回答
- 確認可能な構造化項目
- 文書間の相違点
課題に合わせた技術
RAGは回答に必要な文脈を検索します。抽出は構造化項目を作り、比較は変更を示します。目的に合う処理を選び、検索と体系的抽出を区別します。
DOCUMENT AI / ソースからアクションへ
インテリジェント・ドキュメント処理、RAG、および文書比較
コレクションを検索し、繰り返されるフィールドを抽出し、バージョンを比較することは、異なるドキュメントの問題を解決します。最初のステップは、チームが必要とする出力を特定することです：サポートされた回答、構造化された記録、または変更のレビュー。NextBrainは、それらのタスクに応じた異なるワークフローを提供しており、ユーザーは結果を元のソースと照合することができます。
ドキュメントのタスクに合ったワークフローを選択してください
| ワークフロー | 最適な用途 | レビュー用出力 |
|---|---|---|
| RAGによるナレッジ検索 | レポート、ポリシー、または参照文書のコレクション全体にわたって質問を行うこと。 | 文書参照および関連するソース箇所を含む回答。 |
| 構造化ドキュメント抽出 | 複数のドキュメントから同じ定義フィールドを収集すること。 | 一貫した価値観のセットで、欠落または曖昧な情報が確認されたもの。 |
| 文書比較 | 文書の2つのバージョン間で何が変更されたかを理解すること。 | レビュアーが両方のバージョンの文脈で確認できる差分。 |
例示的ワークフロー
実例: 改訂されたサプライヤー契約のレビュー
チームが更新されたサプライヤー契約を受け取ったと想定します。既存の条項を特定し、重要なフィールドを取得し、何が変更されたかを理解する必要があります。この例示的なワークフローは、関連する文書機能を組み合わせ、AIの回答を完成した法的レビューとして扱わないものです。
- 01
関連するソースを見つける
承認された参照コレクションで既存の契約またはポリシーを検索します。引用された箇所を開き、回答が正しい文書およびバージョンに関するものか確認します。
- 02
取得するフィールドを定義する
サプライヤー名、契約日、支払条件などの項目を指定します。抽出された値を文書と照らし合わせて確認し、不明瞭な項目や複数の箇所に分散している項目も含めて確認します。
- 03
バージョンを比較する
以前の文書と改訂された文書を一緒に確認します。生成された変更要約だけに頼らず、プロセスにとって重要な違いを検査します。
- 04
レビュー結果を記録する
元のバージョンとチームのレビュー結果を一緒に保管します。責任者がどの変更を確認またはフォローアップが必要かを決定します。
AIが文書の内容を利用可能な情報に変換する方法
検索強化生成（RAG）は、言語モデルが回答で使用する関連文書のコンテキストを見つける方法です。構造化抽出は定義済みのフィールドに焦点を当て、文書比較はバージョン間の変更を確認するのに役立ちます。ソース参照はレビュアーが証拠を見つけるのに役立ちますが、存在するだけでは回答が正しいことを証明するものではありません。
チームが実際に使用する文書で評価する
- 既知の答えがある質問およびコレクションでは答えられない質問。
- 欠落値や曖昧な表現を含むフィールドレベルの抽出チェック。
- 意味のある追加、削除、および変更された用語を含むバージョン比較。
- 文書の品質、サポートされる形式、およびスコーピング中に合意されたアクセス要件。
契約ワークフローは例示的なものです。フォーマットのカバレッジや文書の品質は代表的なファイルで確認する必要があり、重要な所見は担当チームによるレビューが必要です。
価値の評価方法
回答の根拠、抽出値の正確さ、確認時間を評価します。難しい文書や答えのない質問も含めます。
このソリューションに関する質問
RAGはいつ適していますか？
知識の探索や質問に適します。同じ項目を多数の文書から取る場合は抽出が適します。
出典を確認できますか？
画面に参照と文書の抜粋を表示でき、回答を実際に裏付けるか検証します。
文書の検索、抽出、比較は一緒に機能しますか？
はい。ワークフローは参照情報を特定し、定義された項目を抽出し、文書バージョン間の差異を確認することができます。各出力は関連するソースと照合する必要があります。
文書AIの品質はどのように評価すべきですか？
代表的なファイル、既知の答えの質問、回答が欠落している質問、フィールドレベルでの抽出チェック、意味のあるバージョン変更を使用します。出力の確認に必要な時間を含め、プロセス全体をレビューしてください。
次の一歩は、適切な問いから。
判断が難しい業務、利用できるデータ、守るべき制約をお聞かせください。課題への適合性を一緒に検討します。