Document Intelligence カスタム モデル

このコンテンツの適用対象: v3.1 (GA) | 最新バージョン: v4.0 (プレビュー) | 以前のバージョン: v3.0 v2.1

Document Intelligence では、高度な機械学習テクノロジを使用してドキュメントを識別し、フォームとドキュメントから情報を検出および抽出し、抽出したデータを構造化 JSON 出力で返します。 Document Intelligence では、ドキュメント分析モデル、事前構築/事前トレーニング済み、またはトレーニング済みのスタンドアロン カスタム モデルを使用できます。

カスタム モデルには、抽出モデルを呼び出す前にドキュメントの種類を識別する必要があるシナリオ用のカスタム分類モデルが含まれるようになりました。 分類子モデルは、2023-07-31 (GA) API 以降で使用できます。 分類モデルをカスタム抽出モデルと組み合わせて、ビジネスに固有のフォームやドキュメントからフィールドを分析および抽出できます。 スタンドアロンのカスタム抽出モデルを組み合わせて、作成済みモデルを作成できます。

カスタム ドキュメント モデルの種類

カスタム ドキュメント モデルには、カスタム テンプレートまたはカスタム フォームと、カスタム ニューラルまたはカスタム ドキュメント モデルの 2 種類があります。 両方のモデルのラベル付けとトレーニングのプロセスは同じですが、モデルは次のように異なります。

カスタム抽出モデル

カスタム抽出モデルを作成するには、抽出する値を持つドキュメントのデータセットにラベルを付け、ラベル付けされたデータセットに対してモデルをトレーニングします。 始めるために必要な同じフォームまたはドキュメントの種類の例は 5 つのみです。

カスタム ニューラル モデル

重要

バージョン 4.0 (2024-02-29-preview) API 以降、カスタム ニューラル モデルでは、重複するフィールドとテーブル、行、およびセル レベルの信頼度がサポートされるようになりました。

カスタム ニューラル (カスタム ドキュメント) モデルでは、ディープ ラーニング モデルと、ドキュメントの大規模なコレクションでトレーニングされたベース モデルを使用します。 このモデルは、ラベル付けされたデータセットを使用してモデルをトレーニングするときに、データに合わせて微調整または調整されます。 カスタム ニューラル モデルは、構造化、半構造化、非構造化ドキュメントからのキー データ フィールドの抽出をサポートしています。 2 つのモデルの種類から選択する場合は、まずニューラル モデルで、それが機能的なニーズを満たすかどうかを判断してください。 カスタム ドキュメント モデルの詳細については、ニューラル モデルに関するページを参照してください。

カスタム テンプレート モデル

カスタム テンプレート モデルまたはカスタム フォーム モデルは、ラベル付けされたデータを抽出するために一貫性のあるビジュアル テンプレートに依存します。 ドキュメントの視覚的構造の差異は、モデルの正確性に影響します。 アンケートやアプリケーションなどの構造化されたフォームは、一貫したビジュアル テンプレートの例です。

トレーニング セットは、書式設定とレイアウトが静的で、1 つのドキュメント インスタンスから次のインスタンスに固定されている構造化ドキュメントで構成されます。 カスタム テンプレート モデルでは、キーと値のペア、選択マーク、テーブル、署名フィールド、リージョンがサポートされます。 テンプレート モデルは、いずれかのサポートされている言語のドキュメントでトレーニングできます。 詳細については、カスタム テンプレート モデルに関するページを参照してください。

ドキュメントと抽出シナリオの言語がカスタム ニューラル モデルをサポートしている場合は、テンプレート モデルに対してカスタム ニューラル モデルを使用して精度を向上することをお勧めしています。

ヒント

トレーニング ドキュメントによって一貫性のあるビジュアル テンプレートが表示されることを確認するには、セット内の各フォームからユーザーが入力したデータをすべて削除します。 空白のフォームの外観が同じである場合は、一貫性のあるビジュアル テンプレートを表します。

詳細については、「カスタム モデルの正確性スコアと信頼度スコアの解釈と改善」を参照してください。

入力の要件

• 最適な結果を得るには、ドキュメントごとに 1 つの鮮明な写真または高品質のスキャンを提供してください。

• サポートされているファイル形式:

  モデル	PDF	画像: jpeg/jpg、png、bmp、tiff、heif	Microsoft Office: Word (docx)、Excel (xlsx)、PowerPoint (pptx)
  読み込み	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔ (2024-02-29-preview、2023-10-31-preview、およびそれ以降)
  一般的なドキュメント	✔	✔
  事前構築済み	✔	✔
  カスタム抽出	✔	✔
  カスタム分類	✔	✔	✔

  ✱ 現在、Microsoft Office ファイルは他のモデルやバージョンではサポートされません。

• PDF および TIFF の場合、最大 2,000 ページを処理できます (Free レベルのサブスクリプションでは、最初の 2 ページのみが処理されます)。

• ドキュメントを分析するためのファイル サイズは、有料 (S0) レベルでは 500 MB、無料 (F0) レベルでは 4 MB です。

• 画像のディメンションは、50 x 50 ピクセルから 10,000 x 10,000 ピクセルの間である必要があります。

• PDF がパスワードでロックされている場合は、送信前にロックを解除する必要があります。

• 抽出するテキストの最小の高さは、1024 x 768 ピクセルのイメージの場合は 12 ピクセルです。 このディメンションは、1 インチあたり 150 ドットで約 8 ポイントのテキストに相当します。

• カスタム モデル トレーニングにおけるトレーニング データの最大ページ数は、カスタム テンプレート モデルの場合は 500、カスタム ニューラル モデルの場合は 50,000 です。

• カスタム抽出モデル トレーニングにおけるトレーニング データの合計サイズは、テンプレート モデルの場合は 50 MB、ニューラル モデルの場合は 1GB です。

• カスタム分類モデル トレーニングの場合、トレーニング データの合計サイズは 1GB で、最大 10,000 ページです。

最適なトレーニング データ

トレーニング入力データは、あらゆる機械学習モデルの基盤です。 これによって、モデルの品質、正確性、パフォーマンスが決まります。 そのため、Document Intelligence プロジェクト用に、できる限り最高のトレーニング入力データを作成することが重要です。 Document Intelligence のカスタム モデルを使用するときは、ユーザーが独自のトレーニング データを提供します。 モデルを効果的にトレーニングするためのヒントを、いくつか次に示します。

• 可能な場合は、画像ベースではなくテキストベースの PDF を使用します。 画像ベースの PDF を識別する 1 つの方法は、ドキュメント内の特定のテキストを選択してみることです。 テキストの画像全体しか選択できない場合、そのドキュメントはテキスト ベースではなく、画像ベースです。

• 形式 (JPEG/JPG、PNG、BMP、PDF、または TIFF) 別のサブフォルダーを使用してトレーニング ドキュメントを整理します。

• 使用可能なフィールドがすべて入力済みのフォームを使用します。

• 各フィールドに異なる値が含まれたフォームを使用します。

• 画像の品質が低い場合は、より大きなデータセット (5 つを超えるトレーニング ドキュメント) を使用します。

• 1 つのモデルを使用する必要があるか、複数のモデルから作成された 1 つのモデルを使用する必要があるかを判断します。

• データセットをフォルダーに分割することを検討してください。その場合、各フォルダーが固有のテンプレートになります。 フォルダーごとに 1 つのモデルをトレーニングし、結果として得られたモデルから 1 つのエンドポイントを作成します。 1 つのモデルで複数の形式を分析しようとすると、モデルの正確性が低下する可能性があります。

• フォームに形式や改ページのバリエーションがある場合は、データセットをセグメント化して複数のモデルをトレーニングすることを検討してください。 カスタム フォームは、一貫性のあるビジュアル テンプレートに依存しています。

• 形式、ドキュメントの種類、構造を考慮して、バランスの取れたデータセットになっていることを確認します。

ビルド モード

build custom model 操作を行うと、"テンプレート" と "ニューラル" カスタム モデルのサポートが追加されます。 以前のバージョンの REST API とクライアント ライブラリでは、"テンプレート" モードと呼ばれる 1 つのビルド モードのみがサポートされていました。

• テンプレート モデルでは、同じ基本ページ構造を持つ (一貫した外観の) ドキュメント、またはドキュメント内の要素の相対的位置が同じドキュメントのみが受け入れられました。

• ニューラル モデルでは、同じ情報を含んでいても、ページ構造が異なるドキュメントがサポートされます。 これらのドキュメントの例には、同じ情報を共有する米国の W2 フォームが含まれますが、外観は会社によって異なります。

次の表に、GitHub のビルド モード プログラミング言語 SDK リファレンスとコード サンプルへのリンクを示します。

プログラミング言語	SDK リファレンス	コード サンプル
C#/.NET	DocumentBuildMode 構造体	Sample_BuildCustomModelAsync.cs
Java	DocumentBuildMode クラス	BuildModel.java
JavaScript	DocumentBuildMode タイプ	buildModel.js
Python	DocumentBuildMode 列挙型	sample_build_model.py

モデルの特徴を比較する

次の表では、カスタム テンプレートとカスタム ニューラル機能を比較しています。

機能	カスタム テンプレート (フォーム)	カスタム ニューラル (ドキュメント)
ドキュメントの構造	テンプレート、フォーム、構造化	構造化、半構造化、非構造化
トレーニング時間	1 分から 5 分	20 分から 1 時間
データの抽出	キーと値のペア、テーブル、選択マーク、座標、署名	キーと値のペア、選択マーク、テーブル
重複するフィールド	サポートされていません	サポートされています
ドキュメントのバリエーション	バリエーションごとにモデルが必要	すべてのバリエーションで 1 つのモデルを使用する
言語のサポート	言語サポート カスタム テンプレート	言語サポート カスタム ニューラル

カスタム分類モデル

ドキュメント分類は、2023-07-31 (v3.1 GA) API の 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。

Note

2024-02-29-preview API バージョンのドキュメント分類以降、分類用に Office ドキュメントの種類がサポートされるようになりました。 この API バージョンでは、分類モデルの増分トレーニングも導入されています。

カスタム モデル ツール

ドキュメント インテリジェンス v3.1 以降のモデルでは、次のツール、アプリケーション、ライブラリ、プログラム、およびライブラリがサポートされています：

機能	リソース	モデル ID
カスタム モデル	• ドキュメントインテリジェンススタジオ • REST API • C# SDK • Python SDK	custom-model-id

カスタム モデルのライフ サイクル

カスタム モデルのライフサイクルは、そのトレーニングのために使用する API のバージョンによって変わります。 一般提供 (GA) バージョンの API の場合、カスタム モデルのライフサイクルは、そのバージョンと同じになります。 API のバージョンが非推奨になると、そのカスタム モデルは推論に使用できなくなります。 プレビュー バージョンの API の場合、カスタム モデルのライフサイクルは、その API のプレビュー バージョンと同じになります。

カスタム モデルの構築

カスタム モデルを使用して、特定のドキュメントまたは一意のドキュメントからデータを抽出します。 以下のリソースが必要です。

• Azure サブスクリプション。 無料で作成できます。

• Azure portal の Document Intelligence Studio インスタンス。 Free 価格レベル (F0) を利用して、サービスを試用できます。 リソースがデプロイされたら、[リソースに移動] を選択してキーとエンドポイントを取得します。

  

Document Intelligence Studio

Note

Document Intelligence Studio は、v3.1 と v3.0 の API で使用できます。

1. Document Intelligence Studio ホーム ページで、[Custom extraction models] (カスタム抽出モデル) を選択します。

2. [マイ プロジェクト] で、[Create a project](プロジェクトの作成) を選択します。

3. プロジェクトの詳細を指定するフィールドに値を入力します。

4. [Connect your training data source](トレーニング データ ソースを接続) に、Storage アカウントと BLOB コンテナーを追加して、サービス リソースを構成します。

5. プロジェクトを確認して作成します。

6. サンプル ドキュメントを追加して、カスタム モデルにラベルを付け、ビルドし、テストします。

Document Intelligence Studio を試す

最初のカスタム抽出モデルを作成する詳細なチュートリアルについては、カスタム抽出モデルを作成する方法に関するページを参照してください。

カスタム モデル抽出の概要

次の表は、サポートされているデータ抽出領域を比較しています。

モデル	フォーム フィールド	選択マーク	構造化フィールド (テーブル)	署名	領域のラベル付け	重複するフィールド
カスタム テンプレート	✔	✔	✔	✔	✔	該当なし
カスタム ニューラル	✔	✔	✔	該当なし	*	✔ (2024-02-29-preview)

表の記号:
✔ — サポート対象
**n/a — 現在は利用不可。
* — モデルによって動作が異なる。 テンプレート モデルでは、トレーニング時に合成データが生成されます。 ニューラル モデルでは、リージョンで認識される終了テキストが選択されます。

ヒント

2 つのモデルの種類から選択する場合、それが機能的なニーズを満たす場合は、カスタム ニューラル モデルから開始します。 カスタム ニューラル モデルの詳細については、カスタム ニューラルに関するページを参照してください。

カスタム モデル開発オプション

次の表では、関連付けられているツールとクライアント ライブラリで使用できる機能について説明します。 ベスト プラクティスとして、ここに記載されている互換性のあるツールを使用することをお勧めします。

ドキュメントの種類	REST API	SDK	モデルのラベル付けとテスト
カスタム テンプレート v 4.0 v3.1 v3.0	Document Intelligence 3.1	ドキュメント インテリジェンス SDK	Document Intelligence Studio
カスタム ニューラル v4.0 v3.1 v3.0	Document Intelligence 3.1	ドキュメント インテリジェンス SDK	Document Intelligence Studio
カスタム フォーム v2.1	Document Intelligence 2.1 GA API	ドキュメント インテリジェンス SDK	サンプル ラベル付けツール

Note

3.0 API でトレーニングされたカスタム テンプレート モデルでは、OCR エンジンの機能強化による 2.1 API のいくつかの改善点があります。 2.1 API を使用してカスタム テンプレート モデルをトレーニングするために使用されるデータセットは、3.0 API を使用して新しいモデルをトレーニングするために引き続き使用できます。

• 最適な結果を得るには、ドキュメントごとに 1 つの鮮明な写真または高品質のスキャンを提供してください。

• サポートされているファイル形式は、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、および PDF (テキスト埋め込みまたはスキャン済み) です。 文字の抽出と位置に関するエラーが発生する可能性を排除するには、テキストが埋め込まれている PDF が最適です。

• PDF ファイルと TIFF ファイルの場合は、最大 2,000 ページを処理できます。 Free レベルのサブスクリプションでは、最初の 2 ページだけが処理されます。

• ファイル サイズは、有料 (S0) レベルでは 500 MB 未満、Free (F0) レベルでは 4 MB 未満である必要があります。

• 画像の寸法は、50 x 50 ピクセルから 10,000 x 10,000 ピクセルの間である必要があります。

• PDF の寸法は、17 x 17 インチまでで、Legal または A3 サイズ以下の用紙に対応します。

• トレーニング データの合計サイズは、500 ページ以下です。

• PDF がパスワードでロックされている場合は、送信前にロックを解除する必要があります。

  ヒント

  トレーニング データ:

  • 可能であれば、画像ベースのドキュメントではなく、テキストベースの PDF ドキュメントを使用します。 スキャンした PDF は画像として処理されます。
  • 文書ごとにフォームのインスタンスを 1 つだけ指定してください。
  • 入力フォームの場合は、すべてのフィールドに入力されている例を使用します。
  • 各フィールドに異なる値が含まれたフォームを使用します。
  • フォーム イメージの品質が低い場合は、より大きなデータセットを使用します。 たとえば、10 ～ 15 のイメージを使用します。

サポートされている言語とロケール

サポートされている言語の完全なリストについては、以下を 参照してください。 言語サポート—のカスタム モデル ページ。

次のステップ

• Document Intelligence Studio を使用して独自のフォームとドキュメントの処理を試す。

• Document Intelligence クイックスタートを完了し、選択した開発言語でドキュメント処理アプリの作成を開始します。