2025/04/23 17:01 Advancing Invoice Document Processing at Uber Using GenAI
ロボ子、UberがGenAIを使った請求書自動化システムを導入したらしいのじゃ。
請求書自動化ですか。それは興味深いですね。従来の請求書処理にはどんな課題があったんですか？
手作業でのデータ入力やRPAに頼っていたから、速度、精度、コスト効率が悪かったみたいじゃな。特に、請求書のフォーマットがバラバラだったり、25以上の言語に対応する必要があったり、手書き文字やスキャンコピーが混じっていたりするのが大変だったみたいじゃぞ。
なるほど。多様なフォーマットや言語に対応するのは、RPAでは難しそうですね。
そうなんじゃ。既存のRBSやRPAじゃ、請求書フォーマットの変化に柔軟に対応できなかったみたいじゃな。そこで、Uberは精度、スケーラビリティ、柔軟性、ユーザーエクスペリエンスを重視したシステムを設計したみたいじゃぞ。
具体的には、どのようなアーキテクチャを採用したんですか？
モジュール式でプラグ可能なアーキテクチャを採用して、様々なビジネス要件やドキュメントタイプに対応できるようにしたみたいじゃ。データプロファイリングとラベリングでLLMモデルの抽出精度を上げて、HITL（Human in the Loop）レビューを効率化するUIも設計したみたいじゃな。
TextSenseというスケーラブルなドキュメント処理プラットフォームを構築したんですね。OCRとLLM技術を抽象化して、様々なドキュメントタイプからのテキスト抽出を可能にするとは、すごいですね。
そうじゃろ。モデル評価の結果、OpenAI GPT-4モデルが精度と適応性で優れていると判断されたみたいじゃ。
精度はどのように計算したんですか？
ヘッダーレベル（請求書全体の情報）とラインレベル（請求書内の個々の品目）で精度を計算したみたいじゃ。フィールドごとに、完全一致またはあいまい一致の要件を設定したみたいじゃな。
なるほど。それで、どのような成果が得られたんですか？
手作業による請求書処理が2倍に削減されて、全体の精度率は90%を達成したみたいじゃ。請求書処理の平均処理時間が70%も削減されたみたいじゃぞ。手作業によるプロセスと比較して、25〜30%のコスト削減になったみたいじゃ。
それは素晴らしい成果ですね！
今後の展望としては、精度向上、機能拡張、ドキュメント分類レイヤーの構築を目指しているみたいじゃ。100%の精度が達成されたケースでは、完全自動化されたエンドツーエンド処理を実現したいみたいじゃな。TextSenseを他のエンタープライズシステムと統合して、包括的なドキュメント管理ツールとして進化させることも考えているみたいじゃぞ。
GenAIを活用することで、請求書処理の効率化とコスト削減が大幅に進むんですね。今後の展開が楽しみです。
そうじゃな。しかし、請求書が全部AIによって処理されるようになったら、経理の人は何をするのじゃろうか…。
はかせ、それは少し考えすぎですよ。新しい仕事がきっと生まれます。
そうだと良いのじゃが。まあ、私としては、請求書をAIが自動で送ってくれる世界が来てほしいのじゃ！
それは、はかせの個人的な願望ですね！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。