AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下に「AIを導入すべきだ」と言われて焦っているのですが、最近『文書から情報を自動で抜く』という話を聞きました。現場では請求書や注文書が山ほどあるという状況です。これって、うちの現場にも使えるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理して考えましょう。まず結論から言うと、最近の研究は「少ない例を賢く使うことで、既存の大規模言語モデル（Large Language Models (LLMs) 大規模言語モデル）に高精度な文書情報抽出をさせる」方向で進んでいますよ。現場の請求書や伝票に対しても応用できる可能性があります。
要するに学習をガリガリやらなくても、少し例を見せるだけで済むということですか。投資対効果で言うと、データを大量にラベル付けする費用を抑えられるなら興味があります。
その通りですよ。ポイントは三つです。第一に、文書は見た目（レイアウト）と文字情報の両方を見ないと意味が取りづらいこと、第二に、既存の手法は全体的な例の使い方が固定的で、別のモデルや別の文書には弱いこと、第三に、それぞれのテスト対象の書類ごとに“似た例”を選んで提示すると効果が上がることです。
具体的には、どうやって「似た例」を選ぶのですか。たとえば請求書でレイアウトが違うと、同じ「合計金額」でも見つけ方が変わるはずです。
良い質問ですね。わかりやすく言うと、レイアウトの類似度とテキストの類似度を別々に計算します。レイアウトは紙面上の要素の位置関係、テキストは各要素（行や項目）の内容を細かく比較します。そして、テストする一枚に対して「レイアウトが近い例」「テキストが近い例」「要素レベルで似ている例」を組み合わせて見せるのです。
なるほど。これって要するに、テストする一枚ごとに『その書類に合った見本』を選んでLLMに示すということですか？それなら汎用のやり方よりも効きそうに思えます。
その通りですよ。まさに本手法の肝は「サンプル中心（sample-centric）」のプロンプト設計にあります。加えて、提示する例は単に文書全体の類似度だけで選ぶのではなく、エンティティ（項目）レベルでの類似性を用いることで、モデルの理解が深まります。
現場に導入する際の負担はどうでしょうか。OCR（光学文字認識）をちゃんと入れないと話にならないですよね。うちの現場は手書きも混じるので心配です。
大丈夫、実務的な懸念も考えています。まずOCRは前処理として必須であり、品質が出ない場合は手書き専用のOCRや簡易なルール運用を併用します。次に、初期は既存の手作業データから代表的な数十〜数百枚を用意すれば十分で、ラベル付けコストを大幅に抑えられます。最後に、経営判断で重要な点は運用コストと期待できる効率改善の見積もりです。ここは私が一緒にKPIに落とし込みますよ。
ありがとうございます。現場の反発や教育も心配です。最初にやるべきことを3つにまとめてもらえますか。忙しいので簡潔にお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。1) まず代表的な文書のOCR出力と評価を行い、品質ボトルネックを特定すること、2) 次に現場から典型的なサンプルを集めて類似度指標で分類し、テスト用の例群を作ること、3) 最後に小さな自動化パイロットを回して、実業務での精度と工数削減を数値化すること、です。一緒に支援しますよ。
では最後に、私の言葉で整理します。要するに、文書ごとに『似た見本』を選んで大規模言語モデルに見せる工夫をすれば、膨大な学習データを準備しなくても実務で使える水準の情報抽出が期待でき、まずはOCRの品質確認と小さなパイロット検証から始めるべき、ということですね。
