人工知能と機械学習は、今日のペースの速いビジネスの世界において不可欠なツールとなっています。 重要な問題の XNUMX つは、ドキュメントの自動化などのプロセスを自動化するために必要な時間、コスト、専門知識です。 ここでゼロ ショット ラーニング (ZSL) が登場します。

今日、業務の合理化、コストの削減、精度の向上を目指す企業には自動化が必要です。 特にドキュメントの自動化は、無数のドキュメントを効率的に処理する必要がある金融や物流などの分野で重要な役割を果たしています。

ただし、ドキュメント自動化の従来の方法では、多くの場合、長時間にわたるモデルのトレーニング、限られた柔軟性、継続的なメンテナンスが必要になります。 ゼロショット学習では、データやトレーニングを必要とせずにこの問題を解決できます。

このブログ投稿では、Zero Shot がどのように文書自動化に革命をもたらし、文書処理の最適化を求める企業に即時かつ手間のかからないソリューションを提供するのかを探っていきます。

ゼロショットラーニングとは何ですか?

機械学習では、オブジェクトを独立して認識する真に独立したシステムを実現するには、これまで見たことのないクラスからオブジェクトを正確に分類することが重要です。 まさにここで、ゼロ ショット ラーニング (ZSL) が登場します。

ZSL は、事前トレーニングされた深層学習モデルの力を使用して、トレーニング セットとテスト セット内のクラスが別個で関連性のない新しいカテゴリのサンプルを一般化する機械学習モデルを表します。

Zero Shot 学習の背後にある基本概念は、トレーニング インスタンスから取得した知識を転送して、テスト インスタンスを効果的に分類することです。 本質的に、ZSL は転移学習のサブフィールドとして機能し、XNUMX つのタスクから得られた知識を活用して、それを別の関連タスクに適用することを中心に展開します。

従来の機械学習アプローチでは、機械は新しいオブジェクトやカテゴリを正確に認識して識別するために、大量のラベル付きサンプルに大きく依存しています。 ただし、この方法には限界があり、すべての潜在的なクラスまたはカテゴリを網羅する広範なラベル付きデータセットが必要になります。

ゼロショット学習は、機械が限られたラベル付きデータから学習し、その知識をこれまで見たことのないカテゴリに一般化できるようにすることで、この制約に対処します。

知識を伝達し、異なるクラス、属性、機能間の関係を活用するこの優れた機能により、機械学習モデルの機能を拡張する強力な手法としてゼロ ショット学習が強化されます。

ゼロショットオートメーションが企業にとって不可欠な理由は何ですか?

ビジネスを営む上で、大量の書類を扱うのは当然のことであり、避けることはできません。 手動による文書処理は時間がかかり、エラーが発生しやすい作業であるため、生産性が妨げられ、非効率が生じる可能性があります。

このプロセスを自動化することで、企業は貴重な時間を節約し、手作業に関連するコストを削減し、データ抽出の精度を高めることができます。

従来の自動化の課題

多くの企業は、新しい OCR プロバイダーに切り替えたり、手動の文書処理ワークフローを自動化したいと考えています。 ただし、従来のドキュメント自動化方法では、多くの場合、次のような重大な課題が発生します。

1. オンボーディング時間: 大きな障害の XNUMX つは、完了までに数週間かかる場合がある長いモデル トレーニング プロセスです。 この遅延により、業務運営が妨げられ、望ましい効率の向上が妨げられる可能性があります。
2. 研修には費用がかかる: 従来の自動化システムでは、モデルを効果的にトレーニングするには多数のサンプルが必要です。 多くのサンプルを生成するには多大な労力とリソースが必要となり、ドキュメント自動化ソリューションの実装にさらに時間がかかる可能性があります。
3. 柔軟性のないモデル: 新しい種類のドキュメントに直面した場合、従来の自動化モデルには助けが必要になります。 これらの方法では、さまざまなドキュメント形式を処理するためにより高い柔軟性が必要になることが多く、データ抽出時にエラーや不一致が発生します。
4. 定期メンテナンス: これらのモデルのメンテナンスは面倒な場合があり、新しい種類のドキュメントに遭遇すると、継続的な更新と調整が必要になります。

Zero Shot は従来の自動化の問題をどのように解決しますか?

これらの課題に対処するために、Zero Shot Automation は理想的なソリューションを提供します。 Zero Shot 分類を活用することで、企業はドキュメント自動化プロセスに革命を起こすことができます。

1. 迅速なオンボーディング: Zero Shot は即時オンボーディングを可能にし、トレーニングを数週間から数分に短縮します。
2. 柔軟性: 企業は任意のドキュメントをアップロードし、抽出するフィールドを指定できます。 ドキュメント間の基礎的なパターンと類似性を活用することで、これまで見たことのないドキュメント形式からデータを効果的に分類して抽出できます。 この柔軟性により、新しいドキュメントの追加が可能になり、実装プロセスが合理化されます。
3. コストとリソースの節約：ゼロショット学習はトレーニング インスタンスにすでに含まれている知識を活用するため、企業はドキュメントのラベル付けやトレーニングに多大な労力を費やす必要がなくなりました。 ドキュメントの自動化を使用すると、コストが線形的に上昇してもシームレスに拡張できます。
4. 精度と一貫性の向上: すぐに 90% を超える精度が得られますが、微調整によりさらに向上させることができます。

ゼロ ショット ラーニングは、ドキュメント処理の自動化を検討している企業に大きなメリットをもたらし、シームレスで効率的なソリューションを提供します。 利点についてさらに詳しく見てみましょう。

迅速なオンボーディング

モデルのトレーニングはドキュメント自動化の重要な側面です。 必要な情報を取得できるように AI をトレーニングする必要があります。 従来の自動化システムは通常、オンボーディングが完了するまでに数週間、場合によっては数か月かかります。 ドキュメント上の必須フィールドにマークを付けて、例を手動で提供する必要があります。

ゼロ ショット ラーニングの大きな利点は、大規模なモデル トレーニングの必要性を排除できることです。 ゼロショット モデルは自動化を実装し、遅延なくメリットを迅速に実現できます。 Zero Shot Learning を使用すると、企業はより迅速な実装とより迅速な価値実現を実現できます。

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従来の OCR ツールでは、類似した種類のドキュメントからのデータのみを抽出できるテンプレート トレーニングが必要です。

柔軟性と堅牢性

従来の OCR ツールでは、類似した種類のドキュメントからのデータのみを抽出できるテンプレート トレーニングが必要です。 これには、新しいドキュメントの種類と形式をすべて再トレーニングする必要があります。

Zero Shot Learning は、さまざまなソースからのさまざまな種類のドキュメントを処理する際に比類のない柔軟性を提供します。 文書が 100 の異なる場所から取得された場合でも、XNUMX の異なる種類で構成された場合でも、Zero Shot Learning はそのバリエーションを効果的に処理できます。

たとえば、領収書、請求書、注文書、その他の文書を扱う AP チームの場合、その文書を Nanonets などのソフトウェアに挿入できます。 次に、ツールは画像分類を実行してドキュメントを分離し、トレーニングなしでデータを抽出します。 データを ERP または選択したツールにエクスポートすることもできます。

ZSL の柔軟性により、企業は個別のモデルや広範な再トレーニングを必要とせずに、進化するドキュメントの種類や形式にシームレスに適応できるため、自動化ソリューションは将来にわたって保証されます。

コストとリソースの節約

従来のドキュメント自動化方法では、トレーニング データの準備と維持に数千ドルの従業員コストがかかることがよくあります。 対照的に、

Zero Shot Learning はこれを完全に排除します。 また、開発者がトレーニングやセットアップを行う必要がないため、参入障壁も低くなります。 これなら誰でも設定できますよ！

精度と一貫性の向上

ゼロ ショット ラーニングは最先端のテクノロジーに基づいており、数百万のモデルでトレーニングされた最先端の機械学習モデルと組み合わせることで、モデルをトレーニングするよりもはるかに高い精度を提供できます。

ZSL を使用すると、ほとんどのドキュメント タイプで ~90% の精度が得られ、さらに微調整することができます。 企業は、Zero Shot Learning の一貫性と信頼性を利用して文書処理ワークフローを合理化し、データに基づいた意思決定を自信を持って行うことができます。

Zero Shot によるインスタント ドキュメント オートメーションはどのように機能しますか?

ゼロ ショット オートメーションは、画像分類に基づいて必要なドキュメント フィールドを抽出します。 このプロセスは次のステップに分かれています。

1. ドキュメントをアップロード: Zero Shot Automation を使用すると、企業は ID カード、税金明細書、給与明細、銀行取引明細書、請求書など、あらゆる文書をアップロードできます。 この柔軟性により、ドキュメントの種類ごとにモデルを特別にトレーニングする必要がなくなります。
2. ゼロショット画像分類: Zero Shot Automation システムは、アップロードされたドキュメントを理解して分類するために、Zero Shot 画像分類技術を採用しています。 基礎となるパターンと文書タイプ間の意味論的な関係を利用して、目的のフィールドを正確に分類および抽出します。
3. フィールドの指定: 企業は、ドキュメントのアップロード後に抽出するフィールドを指定できます。 たとえば、名前、住所、金額、日付、顧客 ID などの情報が必要になる場合があります。 このカスタマイズにより、企業は自動化を特定のニーズに合わせて調整できます。
4. OCR抽出: OCR ツールは、画像やドキュメントからこのデータを抽出するのに役立ちます。 このデータは任意の形式でエクスポートしたり、他のツールと直接統合したりできます。

Zero Shot によるインスタント ドキュメント オートメーションの実例

Zero Shot Automation の威力を説明するために、当社のクライアントの 2 つである個人の税務プロセスの簡素化を専門とする企業対消費者 (BXNUMXC) 企業の例を考えてみましょう。

この会社は、確認用の ID カード、税金明細書、給与明細、銀行取引明細書、請求書など、合計 XNUMX 万ページにも及ぶ大量の文書を扱っています。

この B2C クライアントは、ゼロ ショット オートメーションを使用してドキュメント処理ワークフローを大幅に合理化できます。 このシナリオにおけるゼロ ショット オートメーションの利点は次のとおりです。

短い所要時間: 同社はより高い精度を必要としており、OCR プロバイダーを切り替えて迅速に移行することを検討していました。 Zero Shot を使用すると、XNUMX 日以内にソフトウェアを統合できました。

多言語サポート: Zero Shot Automation はヨーロッパ言語を含む複数の言語をサポートします。 この機能により、クライアントはさまざまな言語で文書を簡単に処理でき、多様な顧客に対応できます。

精度とコスト削減: 92% という驚異的な精度率を備えたゼロショット オートメーションにより、信頼性の高いデータ抽出が保証されます。 この高い精度により、再作業や手動介入の必要性が減り、結果的にコストが削減されます。 B2C クライアントの場合、ゼロ ショット オートメーションの使用による精度の向上により、エラーが最小限に抑えられ、全体的な効率が向上するため、5000 ドルの節約につながります。

Nanonets でインスタントドキュメント自動化を次のレベルに引き上げる

瞬時のドキュメント自動化に関しては、Nanonets Zero Shot Extraction はプロセスを簡素化し、時間のかかるトレーニングの必要性を排除する強力なソリューションを提供します。

Nanonets はドキュメントから学習し、市場で最高の精度を提供します。 ワークフローなどの機能を使用すると、インポート、抽出、データ クリーニング、承認、エクスポートのプロセスを自動化できます。

Nanonets は、あらゆる構造化文書または非構造化文書とシームレスに連携します。 請求書、領収書、フォーム、またはその他の文書であっても、Nanonets はそれを処理できます。 今すぐお試しください！

まとめ

Zero Shot を使用すると、企業は大規模なモデル トレーニングを行わずに、即座にドキュメントの自動化を実現できます。 この革新的なアプローチにより、貴重な時間が節約され、コストが削減され、精度が向上します。

金融業界でも物流業界でも、Zero Shot はオンボーディング プロセスを簡素化し、多様な種類のドキュメントを処理する柔軟性を提供し、自動化の取り組みを将来にわたって保証します。

Nanonets のような補完的なソリューションと組み合わせて Zero Shot のパワーを活用することで、企業は文書処理ワークフローを変革し、効率を高め、デジタル時代の競争力を獲得することができます。

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• 情報源： https://nanonets.com/blog/zero-shot/