請求書や注文書をAIが自動学習して読み取る仕組み、アマゾンが公開

米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、生成AI基盤「Amazon Bedrock AgentCore」を活用し、新しい書式のビジネス文書を自律的に学習してデータ抽出するシステム構築手法を公開した。IDCの調査によると、文書関連の課題によって情報労働者1人あたり年間1万9,732ドルの損失が生じ、生産性が21.3％低下しているという。従来のテンプレート型システムでは取引先ごとの書式変更に人手で対応する必要があり、保守負担や1〜4％の手作業入力エラーが課題となっていた。

公開された手法では、オープンソースSDK「Strands Agents」を用いた8種類の専門AIエージェントが連携して動作する。文書到着時にテキスト抽出と類似文書検索を行い、未知の書式である場合は抽出指示文の自動生成、データ検証、修正を自律的に実行して手順を保存する。既存の書式であれば蓄積した手順を直接適用し、ルールに沿ったデータ変換を自動処理する。

検証環境における新しい注文書の処理テストでは、初回の抽出と検証ルールの学習に3分49秒を要した処理が、2回目には学習済みルールの自動適用により1分30秒へと短縮された。米国東部（バージニア北部）リージョンで月10件の学習と1,000件の文書を処理した場合の試算コストは月額約58ドルで、そのうち約85％（1文書あたり約0.055ドル）が基盤モデルの推論費用となる。必要なインフラはCloudFormationを通じて約15〜20分で配備可能としている。