Agile Soda、文書分類精度98%のAgentic OCRプラットフォームを発表

Gate Newsのメッセージ、4月17日 — Agile Sodaは、事前学習を必要とせず、すぐに導入できるAI搭載のドキュメント自動化プラットフォーム「Agentic OCR」を公開しました。このプラットフォームは、大規模言語モデル (LLM) と視覚言語モデル (VLM) に基づいて構築され、従来のOCR市場を、文書タイプ固有のモデル再学習の必要をなくすことで変革することを目指しています。

新しい文書タイプ向けに再学習が数週間から数か月必要な従来のOCRシステムと異なり、Agentic OCRではユーザーが氏名、契約日、金額などの抽出フィールドを定義すると、AIが情報を自動的に認識し、分類し、抽出します。分類と抽出のテンプレートは、サンプル文書をアップロードすることで自動生成でき、同日導入もコードや学習データ不要で実現します。20種類の文書タイプに対する検証テストでは、同プラットフォームは文書分類精度98%を達成し、情報抽出精度も95%以上でした。

このプラットフォームには能動学習が組み込まれており、利用されるほど性能が向上します。ユーザーが抽出エラーを修正すると、システムは自動的にその修正を取り込み、追加の学習なしで精度を継続的に高めます。その結果、5〜15%のパフォーマンス改善が得られます。Agile Sodaは、大手国内銀行、保険会社、カード発行会社とともに性能検証を完了しており、現在導入を展開中です。今後の計画には、RAGベースのチャットボット、文書比較分析、ワークフロー自動化を、包括的なドキュメントエージェント・プラットフォームとして拡大することが含まれます。

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