AI-OCR

Azure AI Document Intelligenceを中心に、手書き帳票や図面の読み取り、精度を高め続ける仕組み、費用の考え方など、帳票の手入力をなくすAI-OCRの実装ノウハウを解説します。

2026-09-12 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi
技術コラムAzure構築生成AI・エージェントAI-OCR

Azure Content Understanding とは｜生成AIで文書・音声・動画を構造的に整理する仕組み

Azure Content Understanding とは何か。Document Intelligenceとの違いと使い分け、文書・画像・音声・動画を項目に沿って構造化する仕組み、料金と処理場所の考え方を、Microsoft公式情報をもとに解説します。既存のDocument Intelligenceは移行不要です。
2026-08-19 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi
技術コラムAzure構築AI-OCR

画像PDFの図面を高精度に読み、検図まで自動化する｜製造業のAI-OCR実装ノウハウ

複合機などでスキャンした画像PDFの図面を高精度に読み、検図まで自動化するための実装ノウハウを解説。超解像アップスケールとタイル分割による読取り精度の向上や、ビジョンAIとの突合せによる二重読取りチェックに加え、信頼度ゲートとHITL＋決定論判定の観点まで、実務目線で解説します。
2026-08-14 / 最終更新日時 : 2026-09-27 musashi
技術コラムAzure構築AI-OCR

Azure AI Vision とは｜写真を業務データに変える画像解析AI

Azure AI Vision（旧Computer Vision）とは何か、いま起きている「Azure Vision in Foundry Tools」への再編と生成AIへの世代交代、そして写真を業務データに変える弊社の設計（Visionで一次仕分け→生成AIで命名・分類）までを、Microsoft公式情報をもとに解説します。
2026-08-14 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi
技術コラムAzure構築生成AI・エージェントAI-OCR

Microsoft Foundry で Claude を使う｜Azure で最上位モデルを動かす実践ポイント

AnthropicのClaudeがMicrosoft Foundry（旧Azure AI Foundry）でGA。事業者の属性ブロック、カスタムサブドメイン、呼び出しのAnthropicネイティブ形式、Entra ID認証、Cognitive Services Userロールなど、実際に動かして分かったデプロイ・呼び出しのつまずき所と回避策を、弊社の手書きOCR検証と併せて実務目線で解説します。
2026-08-09 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi
技術コラムAzure構築AI-OCR

カスタムAI-OCRの精度を継続的に高める仕組み｜帳票のパターン別に、AIが自動でモデルを振り分ける

取引先ごとに様式の異なる注文書やFAXを、AIが様式を判定して専用モデルへ自動で振り分ける「分類→抽出（classify then extract）」の仕組みを、Azure AI Document Intelligenceの公式情報をもとに解説。汎用で即日始め、データが貯まるほど様式ごとに精度を高める育て方を紹介します。
2026-04-12 / 最終更新日時 : 2026-07-17 musashi
技術コラムAzure構築AI-OCR

AI-OCRとは｜帳票の手入力をなくす仕組みと、失敗しない選び方

AI-OCRとは、帳票の記載内容をAIが読み取り、そのままシステムに登録できる構造化データとして取り出す技術です。従来OCRとの違い・仕組み・できること／できないこと・導入効果の測り方・失敗する典型パターン・共有SaaSと顧客専用の選び方を、弊社の実測知見を交えて解説します。
2026-03-17 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi
技術コラムAzure構築AI-OCR

Azure AI Document Intelligenceとは｜帳票をAIが読み取る仕組み・精度・導入

Azure AI Document Intelligenceとは、帳票や文書の画像・PDFからAIが記載内容を読み取り、構造化データとして抽出するMicrosoftのクラウドサービスです。仕組み・読み取れる帳票・精度と限界・他OCRとの違い・導入手順を、弊社の構築実績をもとに解説します。