Document Automation v.39 リリース
- 最終更新日2026/03/30
Document Automation v.39 リリース
v.39 リリースの Document Automation の最新情報と変更点、および修正と制限事項についてご確認ください。
最新情報
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カスタム generative AI
Model connections サポートを Document Automation に導入
オープンソース、On-Premises、またはカスタムモデルを、AI Agent Studio の Model connections 機能を利用して Document Automation に接続できるようになりました。 この強化は、持ち込み鍵（BYOK）機能を拡張し、組織がデフォルト接続（OpenAI、Anthropic、またはGoogle Geminiなど）を使用するのではなく、安全なユーザー定義接続を介してカスタムまたはOn-Premises generative AIモデルを構成して使用できるようにします。これらのデフォルト接続はDocument Automationで利用可能です。 重要: 既存の学習インスタンスでgenerative AIプロバイダーに BYOK を使用しています。v.39以降のリリースにアップデートする場合は、次の手順を実行してください。
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データ抽出のために事前インストールされた GPT‑5.1 および Claude Haiku 4.5 モデル
OpenAI または Anthropic
generative AI オプションを使用してドキュメントを処理する場合、データ抽出には GPT‑5.1 および Claude Haiku 4.5 モデルが使用されます。
注: これらのモデルは特定の地域でのみご利用いただけます。 詳細については、地域サポートマトリックスを参照してください。
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データ抽出のための Google Gemini モデルの導入
Google Gemini generative AI モデルを Document Automation でのデータ抽出にご利用できます。 Google Gemini は、以下のメリットを提供します。
注: 自分のキーを持ち込む（BYOK）は、Google Geminiモデルではサポートされていません。
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変更内容
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テストモードにおけるバージョン履歴の機能強化
テスト モードのバージョン履歴に、以下の強化が加えられています。
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修正
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Control Room は、Microsoft SQL Server データベース バージョン 2016 を使用してインストールできるようになりました。 以前は、Document Automationデータをデータベースに書き込む際にエラーが表示されていました。 |
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詳細トレーニング設定で、複数行にまたがるテーブルヘッダーを選択できるようになります。 以前は、特定のシナリオでテーブルヘッダーを選択できませんでした。 Service Cloud ケース ID: 02287894, 02287918 |
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Adaptive Search Queries 機能は、Microsoft SQL Server データベース バージョン 2016 でサポートされるようになりました。 以前は、この機能は Microsoft SQL Server データベース バージョン 2016 ではサポートされていませんでした。 |
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Automation Co-Pilot マネージャー (AAE_Robotic Interface Manager) または管理者 (AAE_Robotic Interface Admin) は、Automation Co-Pilot バリデーターでドキュメントを検証する際に正しいエラーメッセージを確認します。 以前は、そのようなシナリオで誤ったエラーメッセージが表示されていました。 |
| パブリックモードで学習インスタンスのテストモードオプションを有効にすると、学習インスタンスはプライベートモードに移動されることはなく、引き続きパブリックモードのままとなります。 以前は、特定のシナリオで学習インスタンスがプライベートモードに移行していました。 Service Cloud ケース ID: 02273055, 02291142 |
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Cloud Extraction Service と Task Bot を使用してテーブルから抽出されたデータは、現在類似の出力を生成します。 以前は、特定のシナリオで出力結果が異なっていました。 |
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Cloud Extraction Serviceを使用したテーブル抽出は、ユーザー定義の学習インスタンスで動作するようになりました。 以前は、そのようなシナリオではテーブル抽出が機能していませんでした。 |
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詳細トレーニング設定 では、テーブルのヘッダーやテーブル終了インジケーターなどが、テーブル終了値の適用後も保持されるようになりました。 以前は、新しいテーブル終了インジケーターを適用すると、詳細トレーニング設定がすべてリセットされていました。 |
| 学習インスタンスの作成または編集時に、カスタムテーブルを削除できるようになりました。 以前は、このようなシナリオでカスタムテーブルを削除することができませんでした。 |
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学習インスタンス ページは、Control Room 言語がドイツ語またはフランス語に設定されているときに、アクション 列にオプションを正しく表示するようになりました。 以前は、そのようなシナリオでオプションが正しく整列されていませんでした。 |
| IQ Bot - DA Bridge パッケージを使用して IQ Bot から Document Automation へ学習インスタンスを移動する際に、エラーが表示されなくなりました。 以前は、特定の場合にそのようなシナリオでエラーが表示されていました。 Service Cloud ケース ID: 02284063 |
| ターゲット環境にある既存の学習インスタンスと異なるバージョンを含む .dw ファイルがある場合、既存の学習インスタンスでテストモードオプションが無効になっていることを条件に、エラーなしで学習インスタンスをインポートできるようになりました。 以前は、そのようなシナリオでエラーが表示されていました。 Service Cloud ケース ID: 02282032, 02288219 |
| 学習インスタンスの例として、学習インスタンスで使用されるデフォルトのテーブルプロンプトを保持し、Adaptive Search Queriesの任意のテーブルフィールドにカスタムプロンプトを追加した場合、Adaptive Search Queriesのテーブルプロンプトはリセットされず、カスタムプロンプトが保持されます。 v.39リリースに更新した後、Adaptive Search Queries内のすべての空白または空のテーブルプロンプトは、ユーザーがデフォルト使用オプションをクリックしたかのように扱われ、プロンプトの値がデフォルトのテーブルプロンプトに戻ります。 そのようなシナリオでは、更新後にAdaptive Search Queriesでテーブルのプロンプトを手動でクリアして、プロンプトの値を空白に設定する必要があります。 |
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ドイツ語の文書を処理するために使用された学習インスタンスを、IQ Bot から Document Automation に IQ Bot - DA Bridge package を使用して移動し、Document Automation で文書を処理すると、特定のドイツ語の文字を含むデータが正しく抽出されます。 以前は、特定のドイツ語の文字が正しく抽出されていませんでした。 Service Cloud ケース ID: 02231391, 02273919 |
| カスタムテーブルを作成する際に、日本語、韓国語、中国語でカスタムテーブル名を使用できるようになりました。 以前は、日本語、韓国語、中国語のカスタムテーブル名を使用できませんでした。 |
| 学習インスタンスをバージョン履歴から以前のバージョンに復元し、ドキュメントを再処理しても、ドキュメントのアップロード数は増加しません。 以前は、そのようなシナリオでドキュメントのアップロード数が増加していました。 |
| 既存の Standard Forms プロジェクトにフィールドを追加したり、新しいモデルを作成したり、エラーなしでモデルをトレーニングしたりできるようになりました。 以前は、そのようなシナリオでエラーが表示されていました。 |
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Automation Co-Pilot バリデーターは、Standard Forms ドキュメントに必須の署名フィールドが見つからない場合に、正しく検証エラーを表示するようになりました。 以前は、そのようなシナリオでエラーは表示されていませんでした。 |
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Standard Formsでモデルを作成すると、テーブル名の前後の空白は自動的に削除されます。 以前は、そのようなシナリオでモデルをトレーニングする際にエラーが表示されていました。 |
| 検索を実行した後、制限が許可されていれば、Community Edition に学習インスタンスを作成できます。 以前は、このようなシナリオで学習インスタンスを作成することはできませんでした。 |
制限事項
| v.39（ビルド42496）以前のリリースを使用しており、Document Extraction
package バージョン3.39.13を使用している場合、抽出は失敗します。 回避策: Document Extraction package バージョン 3.39.11 以前のバージョンを使用するか、v.39 リリース（ビルド 42649）にアップデートしてください。 |
| ドキュメント抽出は500:というエラーで失敗します。 デフォルトパス(C:/ProgramData/AutomationAnywhere/GlobalCache)をデバイスのグローバルキャッシュの場所に変更すると、内部エラー、ABBYYの初期化に失敗しましたと表示されます。 |
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詳細トレーニング設定 オプションでは、検証フィードバック用に選択されていない場合でも、プライマリー列 ドロップダウンにテーブルフィールドが表示されることがあります。 回避策: そのフィールドが検証フィードバックのために選択されていない場合、プライマリー列 ドロップダウンで任意のテーブルフィールドを選択しないでください。 |
| Standard Forms に複数のテーブルを含むドキュメントを処理すると、抽出されたテーブルの順序が逆になります。 |
| エイリアスを定義せずにテーブルフィールドに正規表現を使用すると、データを抽出するために正規表現が考慮されない場合があります。 回避策: テーブルフィールドで正規表現を使用する前に、エイリアスを定義してください。 |
| 以前のリリースからの制限事項 |
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| 必要な権限がない状態でプロセスをチェックインしようとすると、このイベントの監査ログエントリには、Document Workspaceの代わりにSource がControl Roomとして、<learning-instance-name>の代わりにItem nameがUnknownとして、記録されます。 |
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Cloud Extraction Serviceを使用している公開学習インスタンスにリンクされたプロセスを編集してチェックインすると、抽出botが依存関係に表示されない可能性があり、ドキュメント処理が失敗することがあります。
回避策: 次のいずれかのオプションを選択します。
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| テストモードでファイル名が75文字以上のドキュメントを処理する際、そのようなドキュメントの再処理時間に改善が見られない場合があります。 |
管理者設定でOCR プロバイダーを無効にしており、Control Roomに英語以外の言語を使用している場合、次のシナリオで英語でOCR プロバイダー設定を有効にするエラーが表示されます:
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Document Classifier
actions（分類、文書の分類、クラシファイアの訓練）とデータ抽出 action を Document Extraction
package の中で一緒に bot で使用すると、bot は実行に失敗します。 回避策: Document Classifier packageからのactionsのいずれかを使用する際には、必ず別々のbotsを作成し、Document Extraction packageのデータ抽出actionを使用してください。 これらの bots を順番に実行する必要がある場合は、これらの bots を Automation Co-Pilot プロセスに含めてください。 |
| Document Automationで構成されたサードパーティ製のパーサーを使用している学習インスタンスをコピーし、コピーした学習インスタンスを使用してドキュメントを処理すると、データ抽出が失敗します。 |
| ユーザーがカスタム プロセス学習インスタンスでドキュメントを処理する場合、検証ドキュメント数は抽出後に更新されません。 また、ユーザーがドキュメントを送信した場合、検証ドキュメント数は負の値で更新されます。 |
| Automation Co-Pilot の管理者権限を持つユーザーは、割り当て済みまたは要求済みで、保留中または完了済みのステータスのDocument Automationタスクを表示できません。 |
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IQ Bot Pre-processor
package
actionsを使用しているとき、出力フォルダー パスに日本語が含まれていると、ドキュメントを処理するときにエラーが表示されます。 回避策: 日本語を含まないフォルダー パスに出力フォルダーを作成し、出力フォルダー パス フィールドにそのパスを入力します。 |
IQ Bot
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IQ Bot
On-Premises インストーラーは、インストールディレクトリに正しいリリースバージョンを表示するようになりました。 以前は、インストールディレクトリに表示されていたリリースバージョンが不正確でした。 |
インターフェースの更新
| Document Automation |
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以下の画面は、Model connections を使用して Document Automation にカスタムモデルを導入することで更新されます。
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学習インスタンスの作成時に、Google Gemini
generative AI プロバイダーを利用できるようになりました。
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Document Automation でのデータ抽出のための AWS および GCP 上の Google Gemini モデルの導入