NanoNets
Winter 2017活動中データ抽出を自動化
- サマリー
- 大企業向けに、複雑な文書からデータを抽出し業務フローを自動化するAIエージェントを提供する
- 課題
- 既存のAIエージェントは複雑な文書で誤抽出やルール適用ミスを起こし、判断理由の確認や修正も難しい
- 解決策
- 文書の読取内容・適用ルール・判断理由を追跡可能にし、不確実な処理を人に確認させて学習・自動化する
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA
- チーム規模
- 102 人
事業内容
AIエージェントは、請求書、BoL、臨床文書などに埋もれた詳細情報を扱う場面でこそ機能しなくなる。多くのエージェントは推測に頼り、フィールド値を幻覚し、ルールを一貫性なく適用する。問題が起きても、その原因を特定したり、自分で作業をやり直さずに修正したりすることは難しい。 Nanonetsは、異なるアプローチで構築されている。すべての抽出処理を追跡でき、エージェントが何を読み取り、どのルールを適用し、なぜその判断をしたのかを正確に確認できる。不確かな場合は、誤った処理を黙って進めるのではなく、人による確認が必要な箇所を適切に提示する。修正すれば、その内容を学習する。ビジネスルールを追加すれば、どのルールがどの判断につながったかを追跡できる。 誰でもagentic workflowを構築できる一方で、AIエージェントはブラックボックスであり、PO、請求書、BoL、臨床文書のような複雑なファイルやプロセスの処理を苦手とする。Nanonetsのエージェントは、ファイル内の重要な詳細を理解し、複雑なプロセスを処理し、透明性をもって実行する。詳細情報が重要なworkflowを構築するための、最も信頼性の高い基盤を提供する。 Nanonetsは、煩雑で手作業に頼るプロセスを自動化し、SAP、SFDCなどの基幹システムにクリーンなデータを届けることで、処理時間を95%削減する。精度が妥協できないグローバル企業がNanonetsをautomation layerとして選ぶ理由はここにある。