Document Intelligence Studio とは?

このコンテンツの適用対象: v4.0 (プレビュー) | 以前のバージョン: v3.1 (GA) v3.0 (GA)

Document Intelligence Studio は、Document Intelligence サービスの機能を視覚的に検査、理解、トレーニングし、アプリケーションへと統合するためのオンライン ツールです。 スタジオには、コードを記述することなく、さまざまな Document Intelligence モデルで実験し、返されたデータを対話型の方法でサンプリングするためのプラットフォームが用意されています。 Document Intelligence Studio を使用して、以下を行います。

• ドキュメント インテリジェンスのさまざまな機能について詳しく学びます。
• Document Intelligence リソースを使用して、サンプル ドキュメントでモデルをテストするか、独自のドキュメントをアップロードします。
• さまざまなアドオン機能とプレビュー機能を試して、ニーズに合わせて出力を調整します。
• ドキュメントを分類するためにカスタム分類モデルをトレーニングします。
• ドキュメントからフィールドを抽出するためにカスタム抽出モデルをトレーニングします。
• アプリケーションに統合するために言語固有の SDKs のサンプル コードを取得します。

Studio では、モデル分析とカスタム モデル トレーニング用に Document Intelligence v3.0 以降の API バージョンがサポートされています。 ラベル付けされたデータを含む以前にトレーニングされた v2.1 モデルはサポートされていますが、v2.1 モデルのトレーニングはサポートされていません。 v2.1 から v3.0 への移行の詳細については、REST API 移行ガイドを参照してください。

ドキュメント分析または事前構築済みモデルを使用したドキュメントの分析を始めるには、Document Intelligence Studio クイックスタートを使用してください。 言語固有の SDKs のいずれか 1 つを使用して、カスタム モデルを構築し、アプリケーションでそのモデルを参照します。 Document Intelligence Studio を使用するには、Azure portal から次の資産を取得する必要があります。

• Azure サブスクリプション - 無料で作成できます。

• Azure AI サービスまたは Document Intelligence リソース。 Azure サブスクリプションを用意できたら、Azure portal で単一サービスまたはマルチサービスのリソースを作成し、キーとエンドポイントを取得します。 Free 価格レベル (F0) を使ってサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードします。

承認ポリシー

組織は、Azure AI Document Intelligence リソースと Azure Blob Storage に対してローカル認証を無効にし、Microsoft Entra (旧称 Azure Active Directory) 認証を適用することを選択できます。

• Microsoft Entra 認証を使用するには、キー ベースの承認が無効になっている必要があります。 キー アクセスを無効にすると、使用可能な承認方法は Microsoft Entra ID だけになります。

• Microsoft Entra では、Azure リソースに対して最小限の特権を付与し、きめ細かく制御できます。

• 詳細については、次のガイダンスを "参照" してください。

  • Azure AI サービスに対してローカル認証を無効にする。
  • Azure Storage アカウントの共有キーによる承認を禁止する

• ロールの割り当ての指定。 Document Intelligence Studio の基本的なアクセスには、Cognitive Services User ロールが必要です。 詳細については、Document Intelligence のロールの割り当てに関する記事を "参照" してください。

Document Intelligence モデル サポート

ヘルプ ウィザード、ラベル付けインターフェイス、トレーニング ステップ、対話型の視覚化を使用して、次の各機能がどのように動作するかを理解してください。

• 読み取り: サンプル ドキュメントまたは独自のドキュメントで Document Intelligence の Studio の読み取り機能を試用し、テキスト行、単語、検出された言語、手書きのスタイル (検出された場合) を抽出してみてください。 詳細については、読み取りの概要の記事を "参照" してください。

• レイアウト: サンプル ドキュメントまたは独自のドキュメントで Document Intelligence の Studio のレイアウト機能を試用し、テキスト、テーブル、選択マーク、構造情報を抽出してみてください。 詳細については、レイアウトの概要の記事を "参照" してください。

• 事前構築済みモデル: Document Intelligence の事前構築済みモデルを使用すると、独自のモデルをトレーニングして構築しなくても、インテリジェントなドキュメント処理をアプリやフローに追加できます。 例として、Studio 請求書機能に関するページから開始します。 詳細については、モデルの概要の記事を "参照" してください。

• カスタム抽出モデル: Document Intelligence の Studio のカスタム モデル機能を使用すると、自分のデータでトレーニングされたモデルから、使用するフォームやドキュメントに合わせてフィールドと値を抽出できます。 複数種類のフォームからデータを抽出するには、スタンドアロン カスタム モデルを作成するか、2 つ以上のカスタム モデルを結合して、構成済みモデルを作成します。 サンプル ドキュメントを使用してカスタム モデルをテストし、反復処理してモデルを改善します。 詳細については、カスタム モデルの概要の記事を "参照" してください。

• カスタム分類モデル: ドキュメント分類は Document Intelligence によってサポートされる新しいシナリオです。 ドキュメント分類子 API では、分類と分割のシナリオがサポートされています。 分類モデルをトレーニングして、アプリケーションでサポートされているさまざまな種類のドキュメントを識別します。 分類モデルの入力ファイルには、複数のドキュメントを含め、関連付けられているページ範囲内の各ドキュメントを分類できます。 詳細については、「カスタム分類モデル」を "参照" してください。

• アドオン機能: Document Intelligence では、より高度な分析機能がサポートされています。 これらのオプション機能は、各モデル ページの Analyze Options ボタンを使用して、Studio 内で有効または無効にすることができます。 使用可能なアドオン機能としては、highResolution、formula、font、barcode extraction の 4 つの機能があります。 詳細については、「アドオン機能」を "参照" してください。

Document Intelligence モデルを試す

• リソースが構成されたら、Document Intelligence Studio によって提供されるさまざまなモデルを試すことができます。 フロント ページから、コードなしの方法での使用を試す Document Intelligence モデルを選択します。

• ドキュメント分析モデルまたは事前構築済みモデルをテストするには、モデルを選択し、いずれかのサンプル ドキュメントを使用するか、分析対象の独自のドキュメントをアップロードします。 分析結果は、コンテンツ結果コード ウィンドウの右側に表示されます。

• カスタム モデルは、お使いのドキュメントでトレーニングする必要があります。 カスタム モデルの概要については、カスタム モデルの概要に関するページを参照してください。

• Document Intelligence Studio でシナリオを検証した後に、C#、Java、JavaScript、Python のクライアント ライブラリまたは REST API を使用して、独自のアプリケーションへの Document Intelligence モデルの組み込みを開始します。

各モデルについて詳しくは、概念に関するページを "参照" してください。

リソースの詳細を表示する

名前や価格レベルなどのリソースの詳細を表示するには、Document Intelligence Studio ホーム ページの右上隅にある [設定] アイコンを選択し、[リソース] タブを選択します。他のリソースにアクセスできる場合は、リソースを切り替えることもできます。

Document Intelligence を使用すると、アプリケーションとワークフローでのデータ処理をすぐに自動化し、データ主導の戦略を簡単に強化し、ドキュメント検索機能を巧みに強化できます。

分析オプション

• Document Intelligence では、高度な分析機能がサポートされています。 Studio では、アドオン機能を簡単に構成するためのエントリ ポイント (分析オプション ボタン) を 1 つ使用できます。

• ドキュメント抽出シナリオに応じて、分析範囲、ドキュメント ページ範囲、オプションの検出、プレミアム検出機能を構成します。

  

  Note

  Document Intelligence Studio では、フォントの抽出は視覚化されません。 ただし、フォントの検出結果については JSON 出力のスタイル セクションで確認できます。

事前構築済みのモデルまたはいずれかの独自のモデルを使用したドキュメントの自動ラベル付け

• カスタム抽出モデル ラベル付けページでは、Document Intelligence Service の事前構築済みモデルまたは自前のトレーニング済みモデルのいずれかを使用して、ドキュメントの自動ラベル付けが行えるようになりました。

  

• 一部のドキュメントでは、自動ラベル付けを実行した後に重複ラベルが存在する場合があります。 後でラベル付けページでラベルが重複しないように、ラベルを変更してください。

  

自動ラベル テーブル

• カスタム抽出モデルのラベル付けページで、手動でテーブルにラベル付けしなくても、ドキュメント内のテーブルに自動ラベル付けできるようになりました。

  

テスト ファイルをトレーニング データセットに直接追加する

• カスタム抽出モデルをトレーニングしたら、テスト ページを使用して、必要に応じてテスト ドキュメントをトレーニング データセットにアップロードすることで、モデルの品質を改善します。

• 一部のラベルに対して低い信頼度スコアが返される場合は、コンテンツに正しくラベル付けされていることを確認します。 正しくない場合は、モデルの品質を改善するために、それらをトレーニング データセットに追加し再ラベル付けを行います。

  

カスタム プロジェクトでドキュメント リスト オプションとフィルターを使用する

• カスタム抽出モデル ラベル付けページを使用すると、検索、フィルター処理、および特徴量による並べ替えを使用して、トレーニング ドキュメント内を簡単に検索できます。

• グリッド ビューを使用してドキュメントをプレビューするか、リスト ビューを使用してドキュメント内をより簡単にスクロールできます。

  

プロジェクト共有

カスタム抽出プロジェクトを簡単に共有できます。 詳細については、「プロジェクト共有とカスタム モデル」を参照してください。

トラブルシューティング

Studio にアクセスするためのサード パーティの設定を管理する

Edge:

• Edge の [設定] に移動します
• 「サード*パーティ」を検索します
• [Cookie とサイト データの管理と削除] に移動します
• [サード パーティの Cookie をブロックする] の設定をオフにします

Chrome の場合:

• Chrome の [設定] に移動します
• 「サード*パーティ」を検索します
• [既定の動作] で、[サード パーティの Cookie を許可する] を選択します

Firefox:

• Firefox の [設定] に移動します
• 「Cookie」を検索します
• [強化型トラッキング防止] で、[例外を管理] を選択します
• お使いの環境の https://documentintelligence.ai.azure.com または Document Intelligence Studio の URL に例外を追加します

Safari の場合:

• [Safari]>[設定] の順に選択します
• [プライバシー] を選択します
• [すべての Cookie をブロック] を選択解除します

次のステップ

• Document Intelligence Studio にアクセスする。

• Document Intelligence Studio クイックスタートを参照して使用を開始する。