AI-OCRとは？

人工知能（AI）を活用した光学文字認識（OCR）技術です。従来のOCR技術では認識が難しい手書き文字や非定型帳票の解析も可能にし、業務効率化を大幅に向上させます。

Microsoft AzureのAIコグニティブサービスを使用したAI-OCRシステムの基盤構築事例

課題

WEBシステムを使用した書類作成業務において、紙媒体の書類の入力作業を手作業で行うのではなく、システムにより自動で処理したい。

開発内容

Azure Document Intelligenceを活用し、モデル学習（ファインチューニング）を行うことで、通常のOCRシステムでは認識できない文章・帳票レイアウトの認識が可能となり、紙媒体からシステムへのデータ入力を自動化を実現。

技術要件

Azureコグニティブサービス(Document inteteligence、Custom Vision)

構築後のメリット

AI-OCRシステムの導入により、紙媒体の文書を自動でデータ化し、業務の効率化を実現。 MicrosoftAzureのAIコグニティブサービスを活用することで、より精度の高いOCR処理が可能となり、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速。

RAG(AI追加学習)とは？

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）は、情報検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせたAIの手法です。主に大規模言語モデル（LLM）を強化するために使われる。
RAGの仕組み
1. 情報検索（Retrieval）
・ユーザーの質問に対して、関連する情報を外部データベースやドキュメントから取得する。
・例えば、ベクトルデータベース（FAISS、Pinecone など）を利用することが多い。
2. 生成（Generation）
・検索で得られた情報をもとに、言語モデルが回答を生成する。
・LLM単体では知識が限定されるが、検索によって最新情報や専門的な知識を補える。

RAGを用いたエンジニアフォローシステム構築事例

開発内容

Azure OpenAIを用いてRAG構築し、社内ノウハウを利用してエンジニアをフォローシステムを構築。

技術要件

Document Intelligence、Blob STRAGE、AI Seach

構築後のメリット

RAGを導入することで、社内ノウハウを活用したエンジニアのフォローシステムを構築し、エンジニアの成長を実現。