DeepTagger
DeepTagger · 生産性向上
DeepTaggerは、文書処理と情報抽出のためのノーコードAIプラットフォームであり、スクリプトや機械学習のコードではなく、ハイライトとラベル付けによるトレーニングの流れを中心に作られている。数ページのサンプル上で気になるテキストをマークし、それぞれのハイライトが何を意味するかをタグ付けすると、システムは新しいファイルから同じフィールドを自分で引き出すことを学ぶ。例を指差して教える情報抽出ソフトウェアだと考えればいい。売り文句は単純だ。請求書、契約書、フォームの山を、コードを一行も書かずに、自動データ抽出のためのきれいな構造化データに変える。
DeepTagger について
DeepTaggerとは
DeepTaggerは、人間のように文書を読むと謳うAI文書処理ツールのカテゴリーに属する。違いはトレーニング方法にある。ほとんどの抽出プラットフォームは、一つのフィールドを引き出す前に、ルール、正規表現パターン、レイアウトテンプレートを設定するよう求めてくる。このシステムは、あなたがどこを指すかを見て学ぶ。
文書を開き、欲しい値が入った範囲を選択し、「請求書の合計」や「支払期日」といったラベルを割り当てる。いくつかの例を見せると、その深層学習とLLMのスタックがパターンを一般化し、残りのファイルにも適用する。つまりこのプラットフォームは、ページ上の固定位置に一致させるだけではない。文脈を読んで、あるテキストが何を意味するかを判断する。ルールベースのツールが手こずる、乱雑で不揃いな文書をこれでさばく。
ただし、注意点は先に言っておく。DeepTaggerは現在転換期にあり、ウェブサイトは実際に稼働する製品ページではなくプレースホルダーだ。そのため料金、プラン階層、現在の機能セットに関する詳細は限られている。このページは、このプラットフォームが何をするために作られたかを見るものとして扱ってほしい。確認済みの仕様書ではない。
はじめかた
- アカウントに登録し、文書と学習済みモデルを保管するワークスペースを用意する。
- 処理したいファイルを代表するサンプル文書をまとめてアップロードする。理想的には10から30件の例だ。
- 各サンプルで気になる値をハイライトし、すべてのハイライトにラベルを割り当てる。
- 新しいファイルに対するモデルの予測を確認し、間違いを修正して結果を鋭くする。
- 学習済みモデルをワークフローに接続し、抽出したフィールドを構造化データとしてエクスポートする。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 請求書、領収書、発注書に埋もれた運用チーム：DeepTaggerは、ラベル付けした少数のサンプルからあなたの文書フォーマットを学ぶ。だから自動抽出を動かすのに、データエンジニアも高額なコンサル契約も要らない。
- 開発者のいない小規模事業者：ハイライトとラベル付けの流れがスクリプト作成を完全に置き換える。これで一人だけのバックオフィスでも自動抽出に手が届く。
- PDFから構造化データを取り出したいアナリスト：フィールドを手で打ち直す代わりに、一度モデルを学習させれば、届くファイルに繰り返し使える。
タスク
- 契約書から、当事者、発効日、更新条件、金額といった主要フィールドを、チーム全員が実際に使える表計算ソフトやデータベースへ引き出す。
- スキャンしたフォームを、報告や照合に使えるきれいなデータの行に変える。
- 届いた文書を、ファイル名やフォルダーではなく中身で仕分ける。
シーン
- 月次決算。財務が何百もの取引先文書を照合しなければならず、フォーマットは取引先ごとに少しずつ違う。
- 書類が誰のテンプレートとも一致しない新規顧客の受け入れ。
- これまでタグ付けも整理もされていなかったスキャン記録のアーカイブのデジタル化。
主な機能
ハイライトとラベル付けのトレーニング
ルールセットを組む代わりに、抽出したいテキストを正確に選び、ラベルを割り当てる。いくつかの注釈付きサンプルを見せると、モデルはフィールドを示す視覚的手がかりと言語的手がかりを拾う。人間なら半日で覚えられる類の流れだ。トレーニングマニュアルは要らない。
ノーコードのワークフロー
Pythonもなく、正規表現もなく、管理すべきモデル設定もない。このソフトウェアは文書処理をラベル付けの作業として扱う。コードではなくファイルと一日を過ごす人に、門戸を開く。
文脈を意識した抽出
DeepTaggerは深層学習とLLM技術を使い、固定座標ではなく意味で文書を読む。同じ値がファイルごとに別の場所に現れるとき、あるいはページレイアウトがファイルのバージョン間でずれるときに、これが効く。固定座標は壊れる。意味は保つ。
大規模な自動処理
いったんモデルを学習させれば、手作業なしに同じ抽出ロジックを新しい文書へ適用する。ファイルを入れる。構造化された出力が返る。チームは値を手で写す作業をやめる。自動データ抽出がその価値を発揮するのは、まさにこの点だ。
文書タイプの柔軟性
このプラットフォームは、従来のパーサーが苦戦する形式である非構造化・半構造化ファイルを中心に設計されている。フィールドを一度ラベル付けできれば、モデルはもう一度それを探せる。この柔軟性が売りだ。
構造化データの出力
抽出したフィールドは整理された状態で出てくる。表計算ソフト、データベース、後段のシステムにそのまま入れられる。これが情報抽出ソフトウェアの約束のすべてだ。ページの山ではなく、問い合わせできるきれいなデータ。
メリットとデメリット
メリット
- ラベル付けのインターフェースは飲み込みやすい。文書モデルの学習に技術的な下地は要らない。
- 文脈を意識した読み取りは、ルールベースの抽出ツールを壊す不揃いなレイアウトをさばく。同じ取引先の文書バージョン間に現れる細かな書式のずれも含む。
- カスタムの解析ルールを書いて保守することを求めるプラットフォームより、設定が少ない。
- 流れは拡張する。一度ラベル付けすれば、あとは新しいファイルを自動で処理する。
デメリット
- 公式サイトは現在プレースホルダーなので、登録前に現在の料金、プラン階層、機能の詳細を確認できない。
- 会社が転換期にあるため、製品ロードマップと長期的な提供継続は不透明だ。
- APIアクセスと連携に関する公開ドキュメントは薄い。既存のパイプラインにどれだけ合うかを判断しにくい。
- 新しい担い手であるため、定評ある抽出プラットフォームに比べて実績が少ない。
よくある質問
文書を読み、探すよう指示した情報を引き出すノーコードAIプラットフォームだ。例となる値をハイライトしてラベル付けすると、モデルは新しいファイルでそれを見つけることを学ぶ。
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Swms AI · ライティング · 生産性向上 · ビジネスSwmsは、仕事の簡単な説明をそのまま使える安全書類に変えるAI安全コンプライアンスツールだ。プロジェクト、職種、把握している危険を書けば、安全作業方法書、作業ハザード分析、安全作業手順書、RAMS、安全データシートを数秒で作成する。Oscarというチャットアシスタントも付いており、職場の安全に関する質問にどんな言語でも答える。建設、鉱業、運輸、倉庫のチームが、作業日を削る書類仕事を減らすために使っている。
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Wordly · 音声・言語 · 生産性向上Wordly AI Translationは、会議・カンファレンス・イベント向けに作られたリアルタイムAI翻訳・字幕プラットフォームだ。60以上の言語でライブ翻訳、字幕、文字起こし、要約を提供し、参加者は専用ヘッドセットを使わず、QRコードを読み取るかリンクを開くだけで参加できる。Zoom、Microsoft Teams、Google Meet、Webexと連携し、セッションごとに人間の通訳を雇わずに多言語対応したい組織に向く。それだけのことだ。
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Rows (Superhuman) · 生産性向上 · ビジネスRows は、50以上のソースからライブデータを取り込み、SQLクエリや入れ子の数式ではなく平易な言葉で操作できるAIスプレッドシート兼データ分析ツールだ。PDFから数字を抜き出し、広告プラットフォーム、データベース、銀行口座をつなぎ、AIにレポートの作成、データセットの結合、自動で再計算するモデルの構築を頼める。ブラウザで動き、スプレッドシートのように扱え、現在は Superhuman の傘下にある。