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ソースコンテンツはさまざまなレイアウト、テンプレート、ファイルの種類によって大きく異なるため、データ抽出は困難な場合があります。Box AI Extract APIには、Box内のファイルからメタデータを抽出する方法を標準化する、抽出 (構造化) と抽出 (自由形式) というAIを活用した2つのエンドポイントが用意されています。これらのエンドポイントを使用すると、以下の操作が可能になります。
  • 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))。
  • モデルのために別途権限システムを用意することなく、呼び出し元がアクセスできるファイルから抽出する。
  • 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。
これらのエンドポイントの可能性を探るために、さまざまな業界におけるユースケースをご確認ください。
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、毎回一貫した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。
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。
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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。

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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。

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数千のファイルからの抽出を実行する

バッチ抽出用のエンドポイントはありません。POST /2.0/ai/extractおよびPOST /2.0/ai/extract_structuredは、1つのリクエストにつきファイルを1つだけ受け付けます。大規模なリポジトリを処理する場合は、対象ファイルのリストを用意し、レート制限の範囲内でファイルごとに抽出を呼び出します。
  1. (FILE.UPLOADED) を使用して受信トレイフォルダを監視するか、フォルダ項目をポーリングするか、ワークフローから開始します。
  2. 対象ファイルに対するコラボレータ権限を持っているIDを使用します。抽出はBoxの権限を回避しません。
  3. ファイルIDごとに、 (自由形式の場合は) を呼び出します。同時に多数のリクエストを実行できます。
  4. APIが429 Too Many Requestsを返し、Retry-Afterヘッダーが含まれている場合は、しばらく待ってから再試行します。を参照してください (一般的なリクエストは、ユーザーごとに1分あたり約1,000件まで許可されます。これに加えて、企業のライセンス条件が適用されます)。
  5. ファイルのJSONをとして保存します。これにより、JSONのフィールドを下流の検索やワークフローで利用できるようになります。
分岐や人間によるレビューが含まれるワークフローステップとして抽出を行う場合は、Box Automateを使用します。

請求書の取り込み自動化

フォルダにWebhookを設定し、PDFごとに抽出 (構造化) を1回実行して、メタデータを書き戻します。同じファンアウトパターンをより小規模に実行します。

サプライヤ契約書の抽出

複雑な契約書に対して、structフィールドとtableフィールドを使用した抽出 (構造化) を実行します。契約書ライブラリの各ファイルに対して同じ処理を繰り返します。

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次の手順

実践的な例を交えたクイックスタートガイド、APIリファレンスページ、充実した開発者ガイドを使用して、Box Extract APIを始めましょう。
最終更新日 2026年10月1日