エージェントによる文書抽出：ネイティブ言語処理によるAIの言語障壁の打破 背景：AIにおける「目に見えない言語の壁」 AIの急速な発展にもかかわらず、現在主流の大規模モデルのほとんどは主に英語のコーパスで学習されています。これは、英語を母国語としないユーザーにとって「翻訳税」の問題を引き起こします。 従来のドキュメント処理ワークフローは通常、中国語のドキュメント -> 英語に翻訳 -> 情報の抽出 -> 中国語に再翻訳という流れです。 このプロセスは非効率的であるだけでなく、翻訳中に重要な情報が失われる傾向があります。 @LandingAI ADE のソリューション: 完全な「ネイティブ」実装。 ADEは、中間の翻訳層を完全に排除する、エンドツーエンドのネイティブ言語処理という全く新しいアプローチを採用しています。その主な利点は以下の3点に反映されています。 1. 中国語テキストを直接処理する: このシステムは、英語と同等の中国語の意味理解能力を備えています。標準的なPDFファイルでも、手書きのメモや公印でテキストが隠れているスキャン文書でも、ADEは中国語を英語に変換することなく直接「理解」できます。 2. 中国語でルールを定義します。 これが最大のブレークスルーです。ビジネスユーザーはコードを理解する必要も、英語でプロンプトを書く必要もありません。自然な中国語ビジネス言語を使って、システムに抽出内容を直接指示できるのです。 例えば、「矯正されていない視力（左目）」や「耳鼻咽喉科の検査結果」を検索するコマンドを正確に実行できます。 3. 構造化された中国語出力: 処理結果は JSON または Markdown 形式の構造化された中国語データとして直接出力されるため、企業システムに直接統合したり、二次処理なしで手動レビューに使用したりできます。 実際の応用シナリオ: 従業員の健康診断 (医療): 人事担当者は、何十ページにも及ぶ健康診断報告書を手作業でめくる必要がなくなりました。ADEは複雑な医学用語を正確に識別できるため、各報告書の処理時間を10～15分から30秒未満に短縮できます。 • 財務書類の検証: ADE は、さまざまな形式の銀行預金伝票に対して、手書きの注釈や公印による干渉があっても、「開設銀行」、「金額」、「有効期限」などの重要な検証情報を正確に抽出できます。 • 社会保障継続監査： システムは、社会保険料の開始日と終了日、保険料の空白期間の詳細などを自動的に抽出します。従来のキーワードマッチングでは実現が困難だった「社会保険料の中断」と「社会保障の支給中断」が同じ意味（意味の一貫性）であることを理解します。
