• Optical Character Recognition (OCR) モデルは、デジタル画像やPDFから情報を識別して抽出します。詳細は OCR モデルについて ページを参照してください。
• 自社のニーズに合わせて OCR モデルを作成 することも、すぐに使用できるモデル を選択して、アプリケーションに直接デプロイすることもできます。

OCR モデルを設定するには、次の 4 つの手順に従います。

手順 1: OCR モデルを作成する

手順 2: トレーニングデータを追加する

手順 3: モデル概要を確認し、モデルをトレーニングおよびテストする

手順 4: モデルを公開して使用する

手順 1: OCR モデルを作成する

1. Creator のDEVELOP セクションにあるMicroservices に移動します。ホームページからアクセスできます。ここに、すべてのマイクロサービス が一覧表示されます。
   

2. OCR モデルを作成するには、次の操作を行います。

• 初めて AI モデルを作成する場合は、+ 新規作成 ボタンをMicroservices ページ中央でクリックします。
• すでに AI モデルを作成済みの場合は、+ 新規作成 ボタンをMicroservices ページ右上でクリックします。

3. AI Models セクションで作成ボタンをクリックします。 AI Modelsホームページには 2 種類のモデルがあります。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デプロイできるReady-To-Useモデルです。
   メモ: カスタム OCR 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。
   

4. AI Modeler ページの Create - Custom Models セクションで、OCRカードをクリックします。
   
5. モデル名を入力し、モデルのトレーニングに使用するトレーニングデータ (受取請求書、小切手、フォーム、請求書など) の種類を、表示されるドロップダウンメニューから選択します。 [Other ] オプションを選択した場合は、アップロードする画像の種類を指定する必要があります。
   メモ: モデル名は 30 文字以内である必要があります。
   
   
    
6. [Create Model] をクリックします。すると、項目の追加画面が開きます。

手順 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を学習させるための主なデータセットであり、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に判断できるようにします。これにより、モデルが意図したとおりに動作することが保証されます。OCRモデルの場合、同じレイアウトの画像または PDF を複数追加し、そこから抽出する値にタグ付けする必要があります。これにより、モデルは追加されたトレーニングデータからどの値を抽出する必要があるかを認識できます。詳細については、ガイドライン セクションを参照してください。

• 項目とデータ型を追加する
• 画像を追加する
• 項目にタグ付けする

項目とデータ型を追加する

1. 項目の追加画面で、抽出したい値の項目名を入力し、該当するデータの種類（テキスト、数値、日付）を選択します。

2. その他の抽出項目とその項目タイプを同様に定義するには、+ 項目を追加をクリックします。必要なデータの追加が完了したら、下部の次へをクリックします。
   
   

画像または PDF を追加する

項目のタグ付け

項目を追加し、必要な画像や PDF をアップロードしたら、アップロードした各トレーニングデータ内で、追加した項目を対応する値にタグ付けする必要があります。これにより、モデルがどの値をトレーニングデータから抽出すべきかを参照・識別できるようになります。トレーニングデータから抽出可能なデータはすべてハイライト表示されます。ここから、自社のニーズに合わせて抽出したい特定のテキスト部分を選択できます。

1. 画像または PDF ページ内の項目値をクリックし、対応する項目にタグ付けします。タグ付けしたい値全体をクリックしてドラッグする必要があります。
   
   

2. [次をタグ付け] をクリックし、他のアップロード済み画像でも同じ手順を繰り返します。
   

3. マッピングが完了したら、次へ をクリックします。すると、モデル概要ページが開きます。

   メモ : 追加したすべての項目を、すべての画像でタグ付けしていない場合は、先に進むことはできません。.
   

手順 3: モデル概要を確認し、モデルをトレーニングおよびテストする

トレーニングデータを追加したら、モデル名、モデルの種類、トレーニングデータの種類、追加したトレーニングデータの 件数（画像またはPDF） など、モデルの詳細を確認できます。変更が必要な場合は、戻って編集してください。問題なければ、そのままモデルのトレーニングを続行できます。

• モデルをトレーニングする
• モデルの詳細を表示・管理する
• モデルをテストする

モデルのトレーニング

アプリケーションで OCR モデルを実際に使用する前に、目的どおりに動作するようトレーニングする必要があります。

1. モデル概要ページでモデルの詳細を確認し、必要に応じて［戻る］から変更します。モデル名、トレーニングデータの種類の変更、トレーニングデータの追加アップロード、不要なデータの削除ができます。

2. 必要な変更が完了したら、Train Model をクリックします。
   

   メモ: モデルのトレーニングには時間がかかる場合があります。ページを開いたまま待機するか、ページを閉じて後で戻ることもできます。

モデルの詳細を表示・管理する

トレーニングが完了すると、ユーザーはモデルのステータス（トレーニング済み、失敗、下書き）、モデルの種類、作成日と更新日、その他の詳細を確認できます。

• モデルの詳細
• バージョンの詳細
• モデルのデプロイ

モデルの詳細

このセクションでは、モデルの現在のバージョン、学習データの種類、および値を抽出する必要がある項目名を確認できます。

バージョンの詳細

このセクションでは、モデルが保持しているバージョン数、現在実行中のバージョン、モデルの作成日、追加された項目数、および学習データの件数を確認できます。

メモ: モデルの新しいバージョンの作成方法については、こちらをクリックしてください。

モデルのデプロイ

このセクションでは、モデルがデプロイされているアプリ名、フォーム名、および項目名を確認できます。また、異なる環境でフィルタリングして、モデルがどの環境にデプロイされているかを確認することもできます。

モデルのテスト

学習後に、アプリケーションへデプロイする前にモデルの信頼性をテストできます。これにより、モデルが必要な値を正しく識別・抽出できているかを確認できます。

1. モデルの学習が正常に完了した後に表示されるページの右上にある［モデルをテスト］をクリックします。
   

2. モデルをテスト画面で画像またはPDFをアップロードします。モデルは、右側のModel Outputの下に抽出された値を表示しようとします。
   
1. メモ:
   
1. 値を抽出する際の重要な条件は、タグ付けされた値とともに追加した項目の位置です。詳細はこちらを参照してください。
   
2. レイアウトが少しずつ異なる画像でモデルを学習させており、そのいずれかのレイアウトに該当するテスト画像をアップロードした場合、値は正しく抽出されます。
   
3. レイアウトが少しずつ異なる画像でモデルを学習させていても、アップロードしたテスト画像がそれらのレイアウトのいずれにも該当しない、つまり別の画像であるか、値を抽出したい項目の位置が異なる場合、値は正しく抽出されません。同様のことはPDFにも当てはまります。
4. モデルの出力を改善するには、モデルを再学習するか、モデルの詳細を編集して再度学習させることができます。
   
   

OCRモデルの管理

モデルを学習した後は、アプリケーションでデプロイできるように公開する必要があります。公開後、ユーザーはモデルを利用して画像から値の抽出を開始できます。

メモ: 一度公開したモデルは非公開に戻すことはできません。ただし、モデルを変更して再度学習させることは可能です。

• モデルを再学習する
• モデルを公開する
• モデルを使用する

モデルを再学習する

類似またはレイアウトが少し異なる画像やPDFを追加してモデルを再学習することで、必要な値をより正確に識別・抽出できるようになります。モデルの効率を再調整することで、自社の業務ニーズに合わせてモデルを最適化できます。

1. ページ右上の 三点リーダー をクリックします。
   
   
2. Retrain をクリックして、モデルを再トレーニングします。新しいバージョンが作成され、バージョン詳細に一覧表示されます。
3. 編集 をクリックして、モデルを変更します。ここでは、モデル名の変更、項目とそのデータ型の変更、トレーニングデータの追加／削除、タグ付けされた値の変更などが行えます。これらの変更を反映するには、モデルを再トレーニング する必要があります。
4. 名前を変更する をクリックして、モデル名を変更します。ポップアップが表示されるので、そこでモデル名を編集し、名前を変更するをクリックします。
5. 削除 をクリックして、モデルを削除します。

手順 4: モデルを公開して使用する

モデルをトレーニングしてテストしたら、公開してユーザーが利用できるようにし、必要な値の抽出を開始できます。公開後、モデルはアプリケーション内でユーザーにより使用できます。 Iユーザーにモデルを使用させたくない場合は、モデルを削除できます。

1. 公開 Model を右上でクリックします。
   
2. 公開 を、画面に表示される公開 ポップアップでクリックします。
   
   

モデルを使用する

1. モデルが公開されると、表示されるポップアップまたはページ右上から、使用する Model をクリックできます。
   
2. 表示される「使用する Model」ポップアップで、アプリケーション名とフォーム名をドロップダウンリストから選択し、使用する Modelをクリックします。
   
   ユーザーは、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、そこでモデルがデプロイされます。OCRポップアップが表示され、Model Input 画面が開きます。
   メモ : トレーニング済みで選択したモデルは、「モデルを選択」セクションですでに選択された状態になっています。すぐに使える OCR モデルを作成する際に、モデルを選択することもできます。

3. Model Input セクションで、ドロップダウンメニューからデータ元項目を選択し、次へをクリックします。

4. 抽出された項目 と 項目の種類 が正しく選択されていることを確認します。初期設定では、定義されたすべての項目が選択され、作成されます。必要に応じて選択を解除できます。
   

5. [項目を追加] をクリックします。新しい OCR 項目が作成されます。

これでアプリにアクセスし、有効化された OCR を使用して、データ元 項目に必要な画像または PDF をアップロードできます。OCR 項目はアップロードされた入力内容を認識し、抽出された値は抽出結果項目に表示されます。

関連トピック

1. AI モデラーについて
   
2. OCR モデルについて