Built Technologies、AWSでAI文書解析エンジンを導入
- •Built Technologiesは、不動産金融関連の文書処理を自動化するため、AWSを活用した文書解析エンジンを導入した。
- •同システムは250種類以上の文書に対応し、主要な金融ワークフローにおいて95％を超える信頼度を達成している。
- •Amazon BedrockとAWS Step Functionsを採用し、従来のOCRから自律的な文書理解システムへと移行した。
5000億ドル以上のプロジェクトボリュームを管理する不動産金融ソフトウェア企業Built Technologiesは、AWS上で動作するAI文書解析エンジンを導入し、複雑かつ大量の文書処理を自動化した。このソリューションはAmazon BedrockとAWS Intelligent Document Processing (IDP) Acceleratorを活用することで、250種類以上の文書を分類、抽出、解析し、従来の人的ワークフローを置き換える。単なるテキスト抽出から文脈を理解する文書解析へと移行することで、同社は不動産金融のライフサイクル全体で自律型プロダクトの展開を目指す。
従来、同社は光学文字認識（OCR）と標準的な機械学習に依存していた。この手法は定型的なレイアウトには有効だったが、ネストされた表や不整合なフォーマット、業界特有の専門用語を多用する不動産金融関連の文書処理には適していなかった。新システムは分類と抽出タスクで95％以上の信頼度を維持するよう設計されており、500ページを超える複雑な文書にも対応可能である。
このアーキテクチャはAWS Step Functionsによる多段階パイプラインを中心としており、文書セクションの並列処理を行うことで、処理時間を数日から数分単位に短縮した。Amazon Cognitoで保護されたReactベースのユーザーインターフェースにより、専門家はスキーマ管理や結果の確認、信頼スコアの精査が可能となる。基盤となる文書構造の解析にはAmazon Textractを、生成AIによる推論にはAmazon Bedrockを使用する。また、Amazon DynamoDBとAmazon SQSによる並列処理レイヤーを組み合わせることで、単発のアップロードから数千件の文書を扱うバッチ処理まで、安定したパフォーマンスを確保している。
現在、このプラットフォームは商業建設ローンの引き出しパッケージ向けに実運用されているが、その設計は他の自律型ワークフローにも再利用可能だ。将来的な適用範囲として、ローン契約の検証や保険証明書の確認、引受業務、資産管理、規制対応などを想定している。文書解析レイヤーを個別のプロダクトワークフローから分離することで、新機能開発のたびに抽出パイプラインを再構築することなく、AIロードマップを進めることが可能となった。さらに、Amazon Bedrock内のプロンプトキャッシュ技術を利用することで、標準化された文書クラスを大量処理する際の効率性を高めている。