- 特定のフィールドを一貫したスキーマまたはBoxメタデータテンプレートに抽出する (抽出 (構造化))。
- 高度なAIモデルを利用した強化された抽出を使用して、より複雑なユースケースに対応し、精度を向上させる (抽出 (構造化))。
- 対象フィールドが事前にわからない場合にコンテンツを抽出する (抽出 (自由形式))。
- 抽出ワークフローに関する独自のオーケストレーション、権限チェック、調整ロジックを作成せずに抽出を実行する。
- さまざまな言語やファイル形式のドキュメント、スキャンしたドキュメント、または写真からデータを抽出する。
営業および経理業務
営業および経理業務
推奨されるエンドポイント: 構造化メタデータの抽出 (
POST /2.0/ai/extract_structured)大量の標準化されたドキュメントで、予測可能なデータ型が必要な場合に最適です。- 自動化されたデータ入力: 構造化メタデータの抽出では、あらかじめ構成されたメタデータテンプレートにより、毎回一環したJSONレスポンスが確保されます。
- 請求書と発注書: 明細項目、総額、日付を抽出します。
- 顧客との契約: 「発効日」や「合計契約金額」などの標準化されたフィールドを解析して、CRMレコードを更新します。
法務および人事
法務および人事
推奨されるエンドポイント: 自由形式のメタデータ抽出 (
POST /2.0/ai/extract)ドキュメントの構造が事前にわからない場合や変化する場合のクエリに最適です。- 人事のオンボーディング: 多様な内定通知書や候補者の履歴書から主要な個人情報を抽出します。
- NDA条項: 法的なドキュメントから特定のNDA条項を抽出します。
業界固有のソリューション
業界固有のソリューション
規制対象の分野向けに、光学式文字認識 (OCR) や抽出エージェント (強化) などの高度な機能を使用します。
金融サービス
金融サービス
- 本人確認 (KYC) ドキュメント: スキャンしたパスポートや運転免許証からテキストを抽出して、ユーザーの本人確認を行います。
- ローンオリジネーション: スキャンした公共料金請求書や給与明細書からデータを取り込んで、所得の証明を自動化します。
ライフサイエンス
ライフサイエンス
- 臨床試験への登録: 医療関係の書類から患者の基準を抽出して、候補者と試験をマッチさせます。
- 申請書類: FDAやEMAなどの申請に必要なデータを整理し、検証します。
公共機関
公共機関
- 許可申請: 必要なドキュメントを検証することで、区域指定の承認を迅速化します。
- 公文書開示請求: 情報公開法 (FOIA) などの公的請求の対象となるドキュメントを自動的に分類、優先順位付けします。
Box Extract APIを使用する主なメリット
- 管理されたスケーリング: Box Extract APIはキューとレート制限を処理するように設計されているため、大量の処理を実行できます。
- 防御的コーディングが不要: Box Extract APIはモデルに依存しないため、最小限のコード変更でサポート対象のLLMを切り替えることができ、ベンダーロックインを低減できます。
- セキュリティとコンプライアンス: 抽出されたすべてのデータは、Box Platformのエンタープライズグレードのセキュリティとガバナンスポリシーを継承します。