ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) の用語

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間:3分
  • ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) (ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)) を開始する前に、アプリケーションで使用されるいくつかの重要な概念を理解することが重要です。

    重要:
    Zurich リリース以降、 ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) は将来の廃止に向けて準備されます。これは非表示になり、新しいインスタンスではアクティブ化されなくなりますが、引き続きサポートされます。詳細については、Now Support ナレッジベースの廃止プロセスに関する記事 [KB0867184] を参照してください。代わりに、ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)アプリケーションのNow Assistを使用してドキュメントから情報を抽出できます。詳細については、「ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)でのNow Assist」を参照してください。

    更新された用語

    ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) v2.3 の時点で、ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)機能には更新された用語が含まれています。

    表 : 1. 用語の更新
    新しい用語 古い用語
    ドキュメントタスク タスク、抽出タスク
    フィールド キー、属性
    フィールドグループ キーグループ
    フィールド値 抽出値
    統合 統合セットアップ
    推奨事項 候補、提案
    全自動 ストレートスルー処理
    ユースケース タスク定義

    分類

    ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)では、ドキュメントとドキュメントページをそのタイプに基づいて分類するプロセスです。

    信頼スコア

    抽出された情報に関する確実性を示す ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) によって推奨事項に割り当てられた数値。スコアが高いほど、推奨事項の信頼性が高いことを示します。

    ドキュメントクラス

    ドキュメントおよび ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)のドキュメント内のページにカテゴリまたはラベルを適用するために使用されるフィールド。

    たとえば、身分証明書のユースケースの場合、クラスはパスポート、運転免許証、出生証明書などです。

    ドキュメントタスク

    ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) のドキュメント処理アクティビティ。これには、1 つまたは複数のドキュメントから抽出する情報が含まれます。

    抽出

    ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)では、ドキュメント内の関連情報を特定し、それを AI がフィールド値を推奨するための基礎として使用するプロセスです。

    フィールド

    ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) のドキュメントから抽出する 1 つの情報。たとえば、ドキュメントの日付などです。

    フィールドは、キーまたは属性と呼ばれることもあります。

    フィールドグループ

    ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)でまとめられたフィールドのグループ。フィールドグループは、リストとテーブルから情報を抽出するために使用されます。

    たとえば、「item」という名前のグループには、発注書 (PO) の説明、数量、および単価フィールドが含まれています。

    フィールド値

    ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) アプリケーションの最終出力。出力には、指定されたドキュメントタスクに対して抽出された指定されたフィールドの値が含まれています。

    推奨事項

    ドキュメント上で見つかったちょっとしたテキスト。推奨事項には、ドキュメントのページやそのページ上の特定の場所など、ドキュメント内の場所に関する詳細が含まれます。

    AI が表示する推奨は、その推奨が現在のフィールドの正しい値であると AI が判断する可能性に基づいて並べ替えられます。

    非構造化ドキュメント

    主に自由形式のテキスト情報を含み、特定の形式や構造に準拠しないドキュメント。

    ユースケース

    ユースケースは、処理するドキュメントのタイプの構造を定義するために使用される一連の構成です。これは、ユースケースレコードとその関連フィールド、フィールドグループ、統合、フロー、および関連するすべての機械学習 (ML) モデルで構成されています。ユースケースには、抽出の実行方法のモードも含まれています。