個別学習・開発支援
個別学習・開発支援
標準モデルでは対応しきれない業務固有の課題に対して、AIモデルの再学習からパイプライン最適化まで、文書解析の各レイヤーを横断的にカスタマイズ
なぜ個別最適化が必要なのか
YomiTokuは標準モデルで幅広い文書に対応可能ですが、実運用では業務ごとに異なる文書フォーマットやデータ分布の影響により、精度や処理効率に課題が生じる場合があります。
文書フォーマットの多様性
業種・業務ごとに異なる帳票レイアウト、表構造、記載ルールに対して、標準モデルだけでは最適な精度を出しきれないケースがあります。
処理性能の要件
リアルタイム処理やモバイル環境など、実行環境に応じた高速化・軽量化が求められる場合に、専用チューニングが有効です。
業務品質の担保
OCR精度だけでなく、後処理ロジックやデータ統合まで含めた業務全体の精度・信頼性を高めるために、個別最適化が必要になります。
最適化の対象領域
当社では、OCR精度の改善にとどまらず、文書解析の各レイヤーを横断的に最適化します。
AIモデルの再学習・チューニング
お客様の文書データをもとに、OCR・レイアウト解析・表構造認識の各モデルを業務特化でチューニングし、認識精度を向上させます。
処理パイプラインの最適化
複数ページにまたがるデータ統合や、業務固有の前処理・後処理ロジックの設計など、パイプライン全体を最適化します。
実行環境に応じた高速化・軽量化
GPU/CPU/モバイル環境など、デプロイ先に応じたモデル圧縮、C++実装による高速化、メモリ最適化を実施します。
構造解析・データ抽出の高度化
複雑なレイアウト構造の解析、非定型表データの抽出、専門文書の読み取りなど、高度な文書理解を実現します。
支援実績
これまでに、以下のような支援実績があります。
レシート特化チューニング
レシートに特化したモデルチューニングにより、認識精度の向上と処理時間の最適化を実現しました。
新聞紙面のレイアウト解析
新聞紙面における複雑な段組み・見出し・写真混在のレイアウト構造を高精度に解析できるよう改善しました。
非定型表データの統合処理
複数ページにまたがる非定型の表データを自動で抽出・統合する処理パイプラインを構築しました。
専門文書の読み取り精度改善
設計書など専門文書に対する文字認識・構造解析の精度を、個別学習により大幅に改善しました。
モバイル向け軽量化
モバイル環境向けにC++実装によるモデルの軽量化・高速化を行い、エッジデバイスでの実行を実現しました。
設計図の部品情報抽出
設計図に特化したモデルカスタマイズにより、図面内の部品情報を自動で抽出・構造化する処理を構築しました。
支援の流れ
個別学習・開発支援では、いきなり開発に入るのではなく、課題の構造を整理しながら段階的に最適化を進めます。
事前アセスメント（無償）
お客様の文書データや業務フローをもとに、現状の課題と精度・処理時間のボトルネックを整理。簡易検証を実施し、改善の見込みを事前に評価します。
改善プランの提示
パラメータ調整で対応可能な範囲、個別チューニングが必要な領域、追加開発が必要な機能などを整理し、複数の改善アプローチをご提案します。
開発契約・実装
工数ベースでお見積もりを提示し、個別契約を締結の上で開発を実施。データセット作成、モデル学習、評価・分析まで一貫して対応します。
検証・報告
精度や処理性能の変化を定量的に評価し、改善結果を実施内容とともにご報告します。
本番運用・ライセンス連携
開発したモデルはYomiToku-Proのライセンス環境上で運用され、実業務に組み込んでご利用いただけます。
事前アセスメントは無償で実施しています。まずはお気軽にご相談ください。
文書解析は「画像・文字・構造・意味」が複合的に関係する領域であり、汎用モデルだけでは解決できない課題が多く存在します。本支援では、これらを一体として設計・最適化することで、実運用に耐える精度と処理性能の両立を実現します。