データの抽出 アクション

タスク Bot は [データの抽出] アクションを使用して、Document Automationにアップロードされたドキュメントを処理します。

重要: バッチドキュメント処理の場合、リクエスト作成 アクションをProcess Composer パッケージで使用するか、ドキュメントをグループ（例：1グループあたり10ドキュメント）で処理し、Botが次のグループを初級する前に1グループを完了することをお勧めします。 ループ内で データを抽出する アクション を使用してこのような文書を処理することは避けてください。予期しない動作やパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

ラーニングインスタンスをDocument Automationで作成すると、Control Room は自動的に extractionbot を作成します。 この Bot を編集するには、[オートメーション] > [Document Workspace Processes] に移動し、ラーニングインスタンスと同じ名前のフォルダーを選択して、[extractionbot] を開きます。

次の表では、アクションの各フィールドについて説明します。
注:
  • IQ Bot から Automation 360 に移動された学習インスタンスの場合、そのような学習インスタンスを自動化で使用している場合は、抽出データ アクション の 追加設定 オプションで なし の代わりに IQ Bot オプションを選択してください。抽出が機能するためには。
  • プロセスを中断する可能性があるため、これらのフィールドの変数を変更することはお勧めしません。
  • 以下のアクションで Bot を作成し、Bot を実行するとエラーが表示されます。
    1. ドキュメントを分類するには、高度な分類子パッケージでドキュメントの分類アクションを使用します。
    2. ドキュメント抽出 パッケージ内の 非構造文書 タイプの学習インスタンスを使用しているデータ抽出アクション を使用して、文書からデータを抽出します。

    したがって、同じ Bot で 非構造化文書 タイプの学習インスタンスを使用している文書分類アクション およびデータ抽出アクション の使用を推奨しません。

  • IQ Bot Pre-processor、ドキュメント分類子、またはOCR アクションと共にExtract Data アクションを使用してBotを作成すると、エラーが発生します（内部プログラムエラー）。 しかし、単一の Bot で IQ Bot Pre-processor、ドキュメント分類子、および OCR アクション を使用することができます。

    回避策: IQ Bot Pre-processor、ドキュメント分類子、またはOCRからのアクションを使用する際には、必ず別々のBotを作成し、ドキュメント抽出 パッケージのデータ抽出アクションを使用してください。 これらの Bot を順番に実行する必要がある場合は、これらの Bot を Automation Co-Pilot プロセスに含めてください。

フィールド 説明
抽出するドキュメント アップロードされたドキュメントのファイル パス。
学習インスタンス名 この Bot に関連付けられている学習インスタンスの名前。
出力の結果 Document Automation データの保存場所を指定します。 事例に応じて、データをDocument Automation サーバーにアップロードするか、ローカル フォルダーに保存します。
  • サーバーにアップロード: 抽出中に生成されたデータは、さらなる処理（検証など）のためにサーバーにアップロードされ、その後 Bot が データをダウンロード アクション を実行することでダウンロードされます。
  • ローカル フォルダーへ保存: Document Automationによって生成されたデータはサーバーに送信されず、指定されたフォルダー パスに保存されます。
    注: このオプションを選択すると、Document Automation はファイルを検証のために送信し、検証キューを増加させます。 しかし、関連するAutomation Co-Pilotリクエストがないため、Automation Co-Pilotバリデーターでドキュメントを表示することはできません。 また、このオプションを選択するとプロセスBot でのそのステップが冗長になるため、プロセスから データのダウンロード アクション を実行するBot を削除できます。
追加設定 [追加設定]を参照してください。
(オプション) 応答をレコードとして保存 宛先レコード変数に対して、次のいずれかのタブを選択します。
  • 複数の変数: 複数の変数に出力を格納するには、キーと、そのキーがマッピングされる変数を指定します。 この変数は、次のいずれかのタイプになります。 文字列、数字、日時、Boolean など。 たとえば、ソースのレコード変数に 2 つのエントリ (名前と連絡先番号) が含まれている場合は、次のように出力を格納することができます。
    キー 変数にマップする
    名前 StrName
    連絡先番号 MobileNo

    変数 StrName と MobileNo は、それぞれ文字列型変数と数字型変数です。

  • レコード: 出力をレコード型変数に格納するには。 ドロップダウン メニューをクリックして、既存の変数を選択するか、作成します。

追加設定

次の表には、データを抽出する アクションにおけるデフォルト、Google Document AI、Microsoft OpenAI、 Anthropic、、および IQ Bot を含むすべての追加設定がリストされています 。 外部サービス用に選択した設定のライセンス資格情報を入力する必要があります。

追加設定 説明
なし これは extractionbot のデフォルトオプションです。 外部接続を使用したくない場合は、なし オプションを選択できます。
Google DocAI [Google Document AI を使用してデータを抽出する]を参照してください。
MS OpenAI [Microsoft OpenAI を使用してデータを抽出する]を参照してください。
Anthropic [Anthropic モデルを使用してデータを抽出する]を参照してください。
IQ Bot (任意) グループ ラベル (任意): ラーニングインスタンスが Automation 360 IQ Bot で作成され、Document Automation に接続されている場合、このフィールドには該当するドキュメント グループ名が自動入力 (変数) されます。