文書抽出はGenAIのキラーアプリである

この記事では、複雑なオフィス作業、特に文書抽出の自動化における生成AI（GenAI）の進化と影響について論じています。著者は LinkedIn で機械学習エンジニアとして職務を経験したことを踏まえ、職務内容をさまざまな言語や地域で正確に解釈することは困難な作業だったことを振り返っています。GPT-4 などの大規模言語モデル（LLM）の出現により、履歴書の理解と標準化などの困難な作業は容易になりました。GenAI の真の可能性は文書からインサイトを抽出するオフィスワークの自動化にあります。この作業は世界 GDP のかなりの部分を占めています。例としては、経費管理、医療請求の裁定、融資審査などが挙げられます。LLM は一部のコンテキストで幻覚を起こすことが知られていますが、特定の入力文書に基づいてテキストを推論することに優れています。LLM を使用した文書抽出を成功させる鍵は、クリーンなテキスト変換と堅牢なスキーマ設計であり、一貫した正確な出力を確保します。著者は、複雑な書式や注釈を処理する適切なテキスト抽出の重要性を強調しています。著者らは、ドキュメントの理解における課題に対処するために設計された SaaS ソリューション、Docupanda.io の構築における経験を共有しています。これはクリーンなテキスト表現を生成し、定義済みのスキーマに準拠します。記事では、これらのスキーマの定義が重要であり、AI が反復的なフィードバックを通じてそれらを洗練するのに役立つ可能性があることを強調しています。最後に、著者は文書処理の正規化のための LLM の使用を検討することを推奨し、GenAI の真の「キラーアプリ」は文書ベースのオフィスワークを変換する能力であると示唆しています。