「OCRモデルを構築して管理する」

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AIモデルは大きな改良を経て、今はAI Modelerとして、モデルを構築、訓練、およびアプリ全体で使用できるように公開できるようになりました。この改良前にモデルを作成した場合は、こちらをクリックして詳細をご覧ください。

このページでは、次のことを見ていきます：

OCRモデルの作成

フィールドを追加 - 抽出する必要のあるフィールドを追加する
画像を追加 - 訓練のための画像を追加する
タグフィールド - 画像内のフィールド値をタグ付けするため
モデルの概要

i) モデルを訓練する - カスタムモデルを訓練する

ii) テストモデル - モデルの性能をテストする

OCRモデルの管理

i) モデルの公開

モデルを使用する - アプリケーションにモデルをデプロイする

光学文字認識（OCR）モデルは、デジタル画像から情報を識別して抽出します。詳細については、OCRモデルの理解ページをご覧ください。
ビジネスニーズに合わせたOCRモデルを構築するか、即時使用可能なモデルを選択して、アプリケーションに直接展開できます。

OCRモデルを設定するには、以下の4つのステップを実行してください。

ステップ1：OCRモデルを作成する

ステップ2：トレーニングデータを追加する

ステップ3：モデルの概要を確認し、モデルを訓練およびテストする

ステップ4：モデルを公開して使用する

ステップ1：OCRモデルを作成する

Creatorの「DEVELOP」セクションの下の「Microservices」に移動してください。Microservicesは、Creatorのホームページに表示されます。すべてのマイクロサービスがここに表示されます。

OCRモデルを作成するには：

初めてAIモデルを作成する場合は、「Microservices」ページの中央にある「+ Create New」ボタンをクリックしてください。
既にAIモデルを作成している場合は、「Microservices」ページの右上にある「+ Create New」ボタンをクリックしてください。

「作成」ボタンをクリックしてください。AIモデルのホームページには、ユーザーのニーズに応じて構築できるカスタムモデルと、すぐにアプリケーションに展開できる「Ready-To-Use」モデルの2つのモデルタイプが含まれています。
注: カスタムモデルとReady-To-Use OCRモデルの両方を作成できます。モデルタイプの詳細については、こちらを参照してください：こちら.

「Build-Custom Models」セクションの下の「OCR」カードをクリックしてください。
モデル名を入力し、種類を選択してください トレーニングデータ (請求書, 小切手, フォーム, 請求書, etc)を使用してモデルをトレーニングするために、与えられたドロップダウンメニューから選択してください。もし その他 オプションを選択した場合、アップロードする画像のタイプを指定する必要があります。
注意：モデル名は、30文字を超えてはなりません。
クリックしてモデルを作成します。そうすると、フィールドを追加の画面が表示されます。

ステップ2：トレーニングデータを追加する

トレーニングデータは、モデルが入力情報を正しく認識し、提供された情報に基づいて正確な決定を行うことができるようにするために使用される主要なデータセットです。これにより、モデルが意図された方法で動作するようになります。 OCRモデルには、同じレイアウトの画像のセットを追加し、画像から抽出する必要がある値をタグ付けする必要があります。詳細については、ガイドラインを確認してください。

フィールドとデータ型の追加

「フィールド追加」画面で、値を抽出したいフィールドの「フィールド名」を入力し、関連する「データ型」を選択します：「テキスト」、「数値」、または「日付」。

フィールドを追加するとは、それらを事前に定義して、モデルがCreatorアプリケーションに実装されたとき、これらのフィールドがそのアプリケーションのフォームにリストされるようにすることです。
フィールド名の長さは、 30文字を超えてはなりません。

「＋追加フィールド」をクリックして、同様に追加する抽出フィールドとそのフィールドタイプを定義します。必要なデータを追加し終えたら、一番下の「次へ」をクリックします。

注意: OCRモデルごとに最低1つ、最大10つのフィールドを追加できます。

画像を追加する

クリックして画像をアップロードしてください。
注意：

画像の認識を適切に行うために、同じレイアウトの最低5枚の画像をアップロードする必要があります。
1つのモデルにつき、同じレイアウトの最大20枚の画像を追加できます。
互換性のある画像形式には、JPG、PNG、TIFがあります。
詳細なガイドラインについては、こちらをクリックしてください＜リンクを貼る＞。

クリックして、必要ならば複数の画像を一度にアップロードするために 「画像を追加」を選択します。
アップロードした画像を削除するには、 「すべて選択」を選択して 「削除」をクリックするか、個々の画像を選択して 「削除」をクリックします。

タグフィールド

フィールドを追加し、必要な画像をアップロードした後、追加したフィールドをアップロードした各画像に対応する値にタグ付けする必要があります。これにより、モデルが学習し、画像からどの値を抽出するかを特定できます。画像から抽出できるすべてのデータが強調表示されます。ビジネスニーズに応じて特定のテキスト部分を抽出することができます。

画像内のフィールド値をクリックし、それに対応するフィールドにタグ付けしてください。タグ付けする値を完全にクリック＆ドラッグする必要があります。

「次のタグをクリック」して、アップロードしたその他の画像について、前の手順を繰り返してください。

注：

もし何か項目を追加し忘れた場合、右側の項目セクションの下にある+ 新しい項目を追加をクリックすることで、項目を追加ページに戻ることなく追加することができます。
フィールド名の横にある横省略記号をクリックすると、フィールドを編集/削除したり、間違って追加したフィールドの値を削除したりできます。

マッピングが完了したら、「次へ」をクリックしてください。「モデルのサマリー」ページが開きます。
注意: 追加したフィールドをすべての画像にタグ付けしない限り、先に進めません。.

ステップ3：モデルの概要を検証し、モデルを訓練およびテストする

訓練データを追加した後、モデル名、モデルタイプ、訓練データのタイプ、および追加された画像の数などのモデルの詳細を確認することができます。変更を加える必要がある場合は、戻って変更を行うことができます。そうでなければ、モデルの訓練に進むことができます。

モデルを訓練する

OCRモデルをアプリケーションで実際に使用する前に、望むように機能させるためにトレーニングする必要があります。

モデルの詳細をモデルサマリーページで確認し、必要な変更を行うために「戻る」をクリックしてください。モデル名、学習データの種類、追加画像のアップロード、不要な画像の削除などを変更することができます。

必要な変更を行ったら、モデルを訓練をクリックしてください。
注意：モデルの訓練には時間がかかる場合がありますので、ページを開いたまま待つか、ページを閉じて後で戻ってきてください。

モデルの詳細の表示と管理

トレーニングが完了した後、ユーザーはモデルの状態（トレーニング済み, 失敗、 および 下書き）、モデルタイプ、作成日および更新日、その他以下に記載の詳細などを表示することができます。

OCRモデルを構築し、トレーニング前にページを終了すると、モデルのステータスが「下書き」に設定されます。
データ不足やネットワーク障害などにより、モデルのトレーニングが失敗する可能性があります。

モデルの詳細

このセクションでは、現在のモデルのバージョン、トレーニングデータの種類、および値を抽出する必要があるフィールド名を表示できます。

バージョンの詳細

このセクションでは、モデルのバージョン数、現在実行中のバージョン、モデル作成日、追加されたフィールド数、およびトレーニング済み画像数を確認できます。

注意：新しいモデルの作成方法を学ぶには、こちらをクリックしてくださいこちら。

モデルデプロイメント

このセクションでは、アプリ名、フォーム名、およびモデルが展開されているフィールド名を表示できます。また、異なる環境間で絞り込みを行うことができ、モデルがどの環境に展開されているかを確認できます。

テストモデル

トレーニングの後、モデルの信頼性をテストしてからアプリケーションのいずれかに展開することができます。これにより、モデルが正しく必要な値を特定し抽出することを確実にします。

ページの右上にある「テストモデル」をクリックしてください。モデルが正常にトレーニングされた後に表示されるページです。

テストモデルが表示されたら、画像をアップロードしてください。モデルは右側に表示される「モデル出力」に抽出された値を表示しようとします。

注意:

値を抽出する際の重要な基準は、追加されたフィールドの位置とタグ付き値です。詳しくはこちらをクリックしてください。
若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは若しくは、若しくは

OCRモデルの管理

モデルをトレーニングした後、それを公開してアプリケーションでデプロイできるようにする必要があります。その後、ユーザーはモデルを使用して画像から値を抽出することができます。

注意: 一旦公開されると、モデルを元に戻すことはできません。モデルを変更して再度学習することは可能です。

モデルの再学習

モデルに類似した追加画像や若干異なるレイアウトの画像を再学習することで、モデルは必要な値をより正確に抽出・識別することができます。このモデルの効率性の改善により、モデルを特定のビジネス視点に特化させることができます。

注：我々は、定期的にモデルを再訓練することをお勧めします。これは、OCRモデルの信頼性と正確性を改善するのに役立ちます。

ページの右上隅にある三つのドットのエリプシスをクリックしてください。
クリックして再学習を行ってください。新しいバージョンが作成され、バージョン詳細の下にリストされます。
クリックして編集を行うことで、モデルを変更することができます。これらの変更には、モデル名の変更、フィールドとそのデータ型の変更、画像の追加/削除、およびタグ付き値の変更が含まれます。モデルを再度学習する必要があります。これらの変更が反映されるようになります。
「リネーム」をクリックして、モデルの名前を編集します。ポップアップが表示されますので、モデルの名前を編集し、「リネーム」をクリックしてください。
クリックして削除してモデルを削除します。
注意:

モデルをアプリケーションのいずれかに展開した場合、その展開を削除すると、そのアプリケーションからも削除されます。この操作は元に戻すことができません。
削除後、追加されたフィールド（モデル入力および出力フィールド）は、それぞれのモデルが展開された形で残ります。OCRモデルからの過去のデータは、それぞれのフィールドがフォームから削除されるまで残ります。
現在使用中のモデルのバージョンを削除することはできません。代わりに、バージョンを切り替えてから、そのモデルバージョンを削除します。

ステップ4：モデルを公開して使用する

モデルを学習およびテストした後、ユーザーが必要な値を抽出できるようにするために公開することができます。公開後、モデルはアプリケーションでユーザーが使用できます。また、ユーザーがモデルを使用したくない場合は、モデルを削除することもできます。

右上のコーナーにある、「モデルを公開」をクリックしてください。
画面に表示された、「公開」をクリックしてください。

モデルの使用

モデルが公開された後、ポップアップが表示されるか、またはページの右上隅で「モデルを使用」をクリックすることができます。
ドロップダウンリストからアプリケーション名とフォーム名を選択し、「使用モデル」をクリックしてください。

選択したアプリケーションのフォームビルダーにリダイレクトされます。OCRポップアップが表示され、「モデル入力」画面が開きます。
注：「モデル選択」セクションでは、トレーニング済みのモデルがすでに選択されています。準備完了のOCRモデルを作成するときにモデルを選択できます。