DocParse / AIドキュメントデータ抽出

DocParse、ドキュメントを「使えるデータ」に変える

パスポート、請求書、銀行の取引明細書や財務書類など、フィールドを自動で識別し、データを照合して既存のシステムに投入。手入力の手間を省き、従業員は例外処理に集中できます。

一枚のドキュメントから、整理されたデータを読み解く

ドキュメントタイプを選択し、抽出前後の比較を行います。

ドキュメントを選択して見る

内容はすべてデモンストレーションであり、実際のドキュメントや識別結果ではありません。
1つのドキュメントから、1つのデータへPDF / 画像 → データ
01 元ドキュメントPDF ・ プレビュー
MONTHLY STATEMENT銀行取引明細書
顧客名陳○廷
口座番号•••• 8842
取引明細日2026年8月31日
銀行名サンプル銀行

オレンジ色のマーク:この例で抽出するフィールド

02 整理済みデータ固定フィールド
フィールド抽出内容
顧客名陳○廷
口座番号•••• 8842
取引明細日2026/08/31
銀行名サンプル銀行
データ照合とシステムインポートを続行
01 元ドキュメントPDF ・ プレビュー
INVOICE請求書
発行日2026年8月15日
品目ドキュメント処理サービス
税抜金額NT$ 10,000
税額NT$ 500

オレンジ色のマーク:この例で抽出するフィールド

02 整理済みデータ固定フィールド
フィールド抽出内容
発行日2026/08/15
品目ドキュメント処理サービス
税抜金額10,000 TWD
税額500 TWD
データ照合とシステムインポートを続行
01 元ドキュメント画像 ・ プレビュー
PASSPORTパスポート
氏名CHEN, WEI-TING
身分証明書番号••••• 1234
生年月日15 MAY 1990
有効期限14 MAY 2030

オレンジ色のマーク:この例で抽出するフィールド

02 整理済みデータ固定フィールド
フィールド抽出内容
氏名CHEN, WEI-TING
身分証明書番号••••• 1234
生年月日1990/05/15
有効期限2030/05/14
データ照合とシステムインポートを続行
インタラクティブなデモンストレーションであり、オンライン識別サービスではありません。実際のフィールドは導入要件に応じて設定されます。NBEEエンジンにより、ドキュメントのセマンティクスとフィールド抽出を処理します。

届くドキュメントは、それぞれ整理方法が異なる。

各ドキュメントタイプに対応するフィールドを設定し、意味に基づいて内容を抽出し、異なるフォーマットによる手作業での整理を減らします。

PDF、画像ファイルいずれも処理可能です。新しいドキュメントタイプは、必要に応じて拡張できます。

身分証明書

パスポート、身分証明書

氏名、証明書番号、生年月日、有効期限などのフィールド。多言語フォーマットに対応。

公共料金請求書

住所証明書類

契約者名、サービス住所、提供元、請求日を住所確認に必要なデータとして整理します。

銀行取引明細書

口座および財務データ

口座名義、口座住所、銀行名、取引明細日、口座番号。

請求書

取引データ

品目、金額、税額、発行日、売買双方の情報。

会社書類

登記証明書、商業登記

管轄区域と書類のフォーマットに応じて、抽出が必要なフィールドをカスタマイズします。

カスタマイズ

文字を読み取った後も、作業を継続

分類、入力、照合を連携させ、整理されたデータを引き続き使用できるようにします。

01

フィールド抽出

必要なデータを先に定義し、AIが意味に基づいてテキスト、表、フォームフィールドを抽出し、固定フォーマットで出力します。

02

自動分類

身分証明書、請求書、財務書類を識別し、対応するフィールド設定と処理フローに振り分けます。

03

システムデータ照合

既存データと照合し、不一致や不足箇所をマークし、手動レビューのステップを設定できます。

04

処理履歴

各ドキュメントの処理履歴とバージョンを保持し、結果の追跡、問題の特定、引き継ぎを容易にします。

フィールド範囲、比較ルール、およびレビュー条件は、実際の作業要件に基づいて設定されます。

ドキュメントを受信したら、データを連携

アップロードから出力まで、4つのステップで整理が完了します。既存システムの条件に応じて、適切な接続方法を選択してください。

01

ドキュメントのアップロード

PDFまたは画像ファイルを投入し、対応するドキュメント処理フローを開始します。

02

識別と抽出

ドキュメントタイプとフィールド設定に基づき、テキスト、表、フォームデータを抽出します。

03

照合とレビュー

既存データと照合し、異常や不足を事前に設定された手動レビュープロセスに送ります。

04

構造化出力

JSON/CSVをダウンロードするか、結果を既存システムに送信して後続作業を続行します。

システムにAPIがある場合

API/Webhookを介して整理されたデータを送信し、後続のプロセスに接続します。

旧システムにAPIがない場合

バッチインポートファイルまたはAI操作インターフェースによる登録を検討し、システム条件に応じて選択できます。

1つのドキュメントで何ページ処理できますか?

現在、1回につき10ページ以内のドキュメントを処理しています。より長いドキュメントの処理方法は、導入時に実際の要件に基づいて評価されます。

ドキュメントのレイアウトが固定されていない場合でも使用できますか?

DocParseは、ドキュメントの意味と事前に定義されたフィールドに基づいてデータを抽出します。導入時には、お客様の実際のドキュメントサンプルに基づいてフィールドと識別結果を確認し、必要に応じて手動レビューを設定します。

導入の評価と見積もりはどのように行われますか?

まず、ドキュメントの種類、月間処理量、抽出が必要なフィールド、現在の作業フローをご提供ください。HEISOが適切な導入方法と見積もりを評価します。

毎日処理するドキュメントから始めましょう。

どの整理作業を削減したいですか?

ドキュメントタイプ、処理量、現在のワークフローをご用意の上、ぜひご相談ください。フィールド、比較要件、接続方法を一緒に確認いたします。