非構造データを構造化

非構造データを構造化 UiPath株式会社 ソリューション本部 The UiPath word mark, logos, and robots are registered trademarks owned by UiPath, Inc. and its affiliates. UiPath (R) is a registered trademark in the United States and several countries across the globe. See TMEP 906. ©2025 UiPath. All rights reserved.

自己紹介 年 藤根和也 ソリューション本部 セールスコンサルティング第二部 セールスエンジニア 会社 / 役職 2008-2015 富士ソフト株式会社 新卒で入社 名古屋支社配属 組込エンジニアとしてプログラム開発に従事 2016-2018 東京に上京 会社を起業 主たる業務は組込受託開発 2019-現在 UiPath株式会社 名古屋支社配属 2019年 プロダクトソリューション配属 2020年 カスタマーサクセス配属 2021年 プリセールス配属 趣味 • ランニング （PB 2:58:30) • GOLF (PB 95) • サウナ 執筆記事等 Community Blog Webinar Qiita 岐阜県出身 UiPathのプリセールスとして技術的な側面からお客様を支援。 現在は製造業のお客様を中心に担当。 2019年に入社のため、会社の成長と業界の変化を感じることが出来た。 入社当時は技術ポジションだったが、社内異動により2021年からプリセールス担当。 多くの自動化プロジェクトを見てきたため、成功パターンと同時に多くの失敗も経験。

• https://www.uipath.com/ja/community-blog/tutorials/click-activity
• https://www.uipath.com/ja/resources/automation-webinars/uipath-document-understanding-starting-from-scratch
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Safe Harbor​ Statements we make in this presentation may include statements which are not historical facts and are considered forward-looking within the meaning of the Private Securities Litigation Reform Act of 1995, which are usually identified by the use of words such as “anticipates,” “believes,” “estimates,” “expects,” “intends,” “may,” “plans,” “possible,” “projects,” “outlook,” “seeks,” “should,” “will,” and variations of such words or similar expressions, including the negatives of these words or similar expressions. We intend these forward-looking statements to be covered by the safe harbor provisions for forward-looking statements contained in Section 27A of the Securities Act of 1933, as amended, and Section 21E of the Securities Exchange Act of 1934, as amended, and are making this statement for purposes of complying with those safe harbor provisions. These forward-looking statements include, but are not limited to, statements regarding: our ability to drive and accelerate future growth and operational efficiency and grow our platform, product offerings, and market opportunity; our business strategy; plans and objectives of management for future operations; the estimated addressable market opportunity for our platform and the growth of the enterprise automation market; the success of our platform and new releases including the incorporation of AI; the success of our collaborations with third parties; our customers’ behaviors and potential automation spend; and details of UiPath’s stock repurchase program. Forward-looking statements involve known and unknown risks, uncertainties, and other factors that may cause our actual results, performance, or achievements to be materially different from any future results, performance, or achievements expressed or implied by the forward-looking statements. These risks include, but are not limited to, risks and uncertainties related to: our expectations regarding our revenue, annualized renewal run-rate (ARR), expenses, and other operating results; our ability to effectively manage our growth and achieve or sustain profitability; our ability to acquire new customers and successfully retain existing customers; the ability of the UiPath Platform to satisfy and adapt to customer demands and our ability to increase its adoption; our ability to grow our platform and release new functionality in a timely manner; future investments in our business, our anticipated capital expenditures, and our estimates regarding our capital requirements; the costs and success of our marketing efforts and our ability to evolve and enhance our brand; our growth strategies; the estimated addressable market opportunity for our platform and for automation in general; our reliance on key personnel and our ability to attract, integrate, and retain highly-qualified personnel and execute management transitions; our ability to obtain, maintain, and enforce our intellectual property rights and any costs associated therewith; the effect of significant events with macroeconomic impacts, including but not limited to military conflicts and other changes in geopolitical relationships and inflationary cost trends, on our business, industry, and the global economy; our reliance on third-party providers of cloud-based infrastructure; our ability to compete effectively with existing competitors and new market entrants, including new, potentially disruptive technologies; the size and growth rates of the markets in which we compete; and the price volatility of our Class A common stock. Further information on risks that could cause actual results to differ materially from our guidance and other forward-looking statements can be found in our Annual Report on Form 10-K for the fiscal year ended January 31, 2025 filed with the United States Securities and Exchange Commission (SEC), in our Quarterly Reports on Form 10-Q filed with the SEC, and in other filings and reports that we may file from time to time with the SEC. Any forward-looking statements contained in this presentation are based on assumptions that we believe to be reasonable as of this date. Except as required by law, we assume no obligation to update these forward-looking statements. Our fiscal year end is January 31, and our fiscal quarters end on April 30, July 31, and October 31. All third-party trademarks, including names, logos and brands, referenced by us in this presentation are property of their respective owners. All references to third-party trademarks are for identification purposes only. Such use should not be construed as an endorsement of the products or services of us. 3

UiPath のエージェンティックオートメーションへの道のり “エージェンティックオートメーションにより、 我々は適切な意思決定を行い、 ビジネスの変化に迅速に適応し、 スケールを加速することができます。” Emily Krohne, Enterprise Automation, WEX RPA UI 自動化 コンピュータ ビジョン エージェント ロボット, 人 ワークフロー アクティビティ API統合 ローコードアプリ プロセス オーケスト レーション ガバナンス クラウド 2018 2020 UIベースの自動化 APIベースの自動化 発見 分析 継続的テスト 高度な文書と コミュニケー ション処理 2022 構造化データ の理解 生成AIによる 自動化 UiPath LLMs UiPath GenAI Activities 2023 2024 非構造化データ の理解 生成AI 自動化 2025 エージェンティック プロセス 4

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非構造データを構造化データに変換するUiPath IXP 1 非構造データ 大量に存在する 非構造データ • ドキュメント • 多言語 2 変換 IXP Intelligent Xtraction & Processing 3 構造化データ プロセスの 自動化 • 会計システムの更新 • 見積書-請求書の照合作業 • さまざまなフォーマット • ベンダー登録・更新 • 手書き文字 • メールの自動返信 • 表データ • チケット起票 • メール • 優先度管理 • チケット • CRMシステムの更新 6

UiPath IXP各コンポーネントの紹介 UiPath IXP 製品 カテゴリー コミュニケーションデータ 定型、半定型ドキュメント 非定型ドキュメント Communications Mining Document Understanding 生成AIによる抽出 非定型かつ複雑な文章 NEW!! 機能 コミュニケーションデータから 意図を理解し、分類、抽出 処理対象 メール、チケット、問い合わせ メッセージなど ドキュメントデータの分類・抽出 非定型ドキュメントの分類・抽出 申込用紙、発注書、請求書など レポート、契約書など 7

お客様からよく聞かれる質問 Q.つまりAI-OCRなんでしょ。うちは入れたけどあまり効果出なかったよ A.OCRエンジンは使いますが、別物です。自動化と組み合わせることで効果が出ます。 Q.精度はどうなの？UiPathは外資系だから日本語ダメなのではないか A.100%ではないです。しかし、自動化と組み合わせることで精度を高めます。 Q.結局100%じゃないので使い物にならない A.AIの回答は100%ではないです。しかし100%に近づけることは可能です。 Q.現場が抵抗感があるので、OCRは入れていない。結局は人の確認が必要だと思っている。 A.我々も人の確認を前提としています。是非確認者になったつもりで使いやすいUIを見てください。 Q.これからは生成AIの時代だから、Chat GPTに投げればいいのではないか。 A.LLMは素晴らしい技術ですが、プロンプトだけでは限界があり、これらを補完するための仕組みを用意しています。 8

Why UiPath 読み取りの改善 UiPathでは、複数の抽出技術を活用することで、「読める」「読めない」ではなく、「読める」ように正解率 を改善するアプローチを行うことができます。 70％ 80％ + 90％ + ≒ 100％ 必要に応じて OCRエンジン単体の実力 モデル構築 • 帳票をテンプレート登 録し、各項目の読み取 り位置を設定 他の方法や組み合わせ による抽出 ロボットによる データ補正 • 読み取れなかった項目 に対し他の抽出方法を • 抽出された値の属性に 応じた正規化 • 読み取られた不要な 空白の自動削除 • 関連項目など読取項目 から値を誘導 • マスタ参照による補正 併用 • 抽出定義の変更 • OCRエンジンの変更 帳票が持つポテン シャルまで頑張る 他の抽出方法と 組み合わせる 自動補正機能を 構築する 更なる精度向上策 生成AIベース の抽出 承認 or 人による確認 画像データ からの抽出 • 生成AIによる項目抽出 • プロンプト改善 • 項目抽出定義の工夫 など 必要に応じて 構築する ※読み取り精度は仮の数値であり、読み取り精度を上げていくイメージを示している

Why UiPath AI-OCR + RPA だと実現が難しい理由 一般的なOCRとRPAの組み合わせだと、シームレスな連携が困難 OCR＋RPA UiPath ドキュメントデータの抽出 様々なOCRエンジンを選択可能 多くのOOTBモデルが事前準備され お客様のカスタムモデルを構築可能 ルールベースのチェックが困難 CSVとPDFを見比べるなど確認が大変 人間による確認 人の確認前にルールベースの チェックが容易であり Action Centerで可読性高く確認 必要に応じてAIにフィードバック シームレスな連携が困難 前後の処理 シームレスな連携が可能 証跡を残すための設計が必要 業務可視化のための設計が必要 運用フェーズ 検証の証跡が自動的に残る 運用状況の可視化が可能 通常単一の読み取りエンジン AI 抽出モデルも固定のケースが多い

差別化ポイント 柔軟性 自動化との 組み合わせ 人の確認は最小限

Document Understandingの特徴1:柔軟性 『最適なOCRエンジン』での利用が可能 OCR 提供元 追加コスト UiPath Extended Languages OCR UiPath 無 多言語対応 UiPath Document OCR UiPath 無 英語での実績が最多 Cogent Labs SmartRead Cogent Labs 有 日本語手書きに強い Google Cloud Vision OCR Google 有 Microsoft Azure ComputerVision OCR Microsoft 有 Microsoft OCR Microsoft 有 Tesseract OCR Google 無 OmniPage OCR Kofax 有 ABBYY ドキュメント OCR ABBYY 有 https://docs.uipath.com/ja/document-understanding/automation-cloud/latest/user-guide/ocr-engines 備考 オープンソース

• https://docs.uipath.com/ja/document-understanding/automation-cloud/latest/user-guide/ocr-engines

Document Understandingの特徴1:柔軟性 『使い分け』や『複数を組み合わせ』での利用が可能 ルールベース AI モデルベース 生成AI ベース 定型帳票 半定型帳票 非定型帳票 定型帳票やテーブル、 項目の増減や、フォーマット変 プロンプトにより チェックボックスでの使用 更にも対応可能 帳票から情報取得が可能 Acme Corp 「ドキュメントの契約書番号を取得してく 日付 ださい」 文章の中から規約 や日付等の取得 非定型の表から 特定の項目の取得 フィールド 1 住所 フィールド 2 署名から委託名や 日付等の取得 ドキュメント特定座標中の 複数レイアウトのドキュメントから プロンプトに対して 内容の抽出 想定座標中の内容の抽出 回答の抽出

Document Understandingの特徴２:自動化との組み合わせ 自動化と組み合わせることで 『人は確認のみ』高い効率化 想定所用時間 UiPath 一般的なAI-OCR 約 37 % 93 約 % 1万枚あたりの削減効果 1万枚あたりの削減効果 抽出したデータの確認作業のみ

Document Understandingの特徴３:人の確認は最小限 『人の確認は最小限』にすることが可能 ルールベースで確認することで ルールベース：社内システムのデータを検索 発注書番号 ＝ 社内システム内の発注書番号 PO Number Invoice Number 5928452 2938572 Status Payment Date Amount Paid 6/7/2022 760.00 ルールベース：簡単なテキスト比較 請求書番号 ＝ メールのタイトル Subject: Please pay overdue invoice No. 5727346 unpaid 5370564 paid From: Dylan James <[email protected]> Created: June 29, 4:03pm ルールベースのチェックが難しい （人が確認せざるを得ない） ルールベース：簡単な算数 各行の金額の合計 + 税 ＝ 合計金額

Document Understandingの特徴３:人の確認は最小限 セカンドオピニオンによって 『確認しやすさ』を実現 ルールベース：簡単なテキスト比較 ルールベース：社内システムのデータを検索 画面左：読み込んだ値 発注書番号 ＝ 社内システム内の発注書番号 PO Number Invoice Number 5928452 2938572 Status Payment Date Amount Paid 6/7/2022 760.00 画面右：対象の帳票 請求書番号 ＝ メールのタイトル Subject: Please pay overdue invoice No. 5727346 unpaid 5370564 paid From: Dylan James <[email protected]> Created: June 29, 4:03pm ルールベースのチェックが難しい 2 3 セカンドオピニオンとして提示 ルールベース：簡単な算数 抽出した値から生成AIが類推して 各行の金額の合計 + 税 ＝ 合計金額近い値(セカンドオピニオン)を表示 （人が確認せざるを得ない） ロボットが類似する企業名を探してきて

UiPath IXP: 顧客問い合わせ対応の自動化 The UiPath word mark, logos, and robots are registered trademarks owned by UiPath, Inc. and its affiliates. UiPath (R) is a registered trademark in the United States and several countries across the globe. See TMEP 906. ©2025 UiPath. All rights reserved.

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UiPath IXP: Document Understandingによる業務自動化 The UiPath word mark, logos, and robots are registered trademarks owned by UiPath, Inc. and its affiliates. UiPath (R) is a registered trademark in the United States and several countries across the globe. See TMEP 906. ©2025 UiPath. All rights reserved.

まとめ IXPを活用することで、自動化領域の拡大が可能に IXPとは非構造データを構造化するソリューション （Communication Mining、Document Understanding、生成AI抽出） • 最適なOCRエンジンを選択可能 • 人は確認するだけ • 最適な抽出アプローチが可能 • 前後の業務は自動化可能 • ルールベースのチェックで人の確 認項目を最小限に • 確認画面は見やすいUI

Next Actionに向けて Yes 是非、今後も活用 ください Yes 効果が出た Yes IXP（DU）を使っ たことがある No IXP（DU）を聞い たことがある No No 是非試して ください これをきっかけに 覚えてください ※無料トライアルは可能（Automation Cloud限定）営業担当にお申し付けください。 本日の内容を お試しください

THANK YOU.