Pawdig

Pawdigの紹介

Pawdigは、AIを活用したドキュメントインテリジェンスツールであり、非構造化ドキュメントを構造化されたプライベートな知識ベースに変換することを目的としています。PDF、スキャン画像、マージセルや低品質な請求書など複雑なレイアウトを持つファイルなど、多様な文書形式から情報を抽出・整理・相互作用できるようにします。本製品は、法務、財務、コンプライアンス、調達、業務運営などの分野で、正確かつスケーラブルで安全なドキュメント分析を必要とするチームおよび個人向けに設計されています。第三者によるデータ共有やパブリッククラウドモデルへの依存を回避できます。

汎用AIアシスタントとは異なり、Pawdigはユーザーがアップロードした文書のみに基づいて構築されるプライベートな知識ベース上で動作します。このアーキテクチャにより、データの機密性が確保されるとともに、大規模な文書セットに対する深い文脈的理解が可能になります。ユーザーは、アップロードされた文書および抽出された洞察の所有権をすべての処理段階で維持します。

主なポイント

• ユーザーがアップロードした文書から、完全に検索可能なプライベートなAI知識ベースを構築
• スキャン済み文書（低解像度の請求書や品質の劣化した画像を含む）に対するOCR機能をサポート
• ボーダーレステーブルやマージセルなど、複雑な表形式を処理可能
• AIコパイロットインターフェースを通じた自然言語によるクエリ対応：要約生成、条項検索、洞察抽出など
• 数百件の文書を数分間で一括処理可能
• Clerkを用いたセキュアな認証機能により、エンタープライズレベルのアクセス制御を実現
• データラベリングやモデルのファインチューニングを不要とし、即時抽出を可能にする
• 複数ページの文書や形式の異なる文書群においても、文書の文脈を維持して処理可能

Pawdigの仕組み

ユーザーはまず、PDF、スキャン画像、ネイティブファイルなどの文書を安全なワークスペースにアップロードします。PawdigはAIを活用した光学文字認識（OCR）を適用し、画像や選択不可なテキストを機械可読なコンテンツに変換した後、見出し、表、段落、メタデータなどの構造的要素を識別するための意味解析を行います。ボーダーレスレイアウトやマージセルなど不規則なフォーマットを持つ表は、グリッドベースのヒューリスティクスではなく、レイアウトを認識する解析手法によって再構成されます。

処理されたコンテンツは、ユーザーのアカウントに限定されたベクトル検索およびキーワード検索用インデックスに登録され、永続的な知識ベースを形成します。この基盤をもとに、ユーザーはAIコパイロットというチャットインタフェースを通じて自然言語によるクエリ（例：「2023年以降に締結されたベンダー契約における支払条件をすべて検索」）を発行し、出典付きの正確な回答を得られます。すべての処理はユーザーの隔離された環境内で実行され、外部モデルやサービスとのデータ共有は一切行われません。

主な利点と用途

Pawdigは、正確性、監査可能性、データ主権が特に重要な高価値なユースケースを支援します。法務チームは、契約ポートフォリオを迅速にレビューし、条項の違いや義務内容を特定するために活用します。財務部門は、フォーマットの不統一や画像品質のばらつきがあるにもかかわらず、請求書の検証および注文書（PO）照合を自動化します。コンプライアンス担当者は、大規模なアーカイブから規制関連文書を手動での1行ずつの確認を伴わず検証できます。調達チームは、価格、SLA、終了条件といった観点からサプライヤー契約を比較します。本システムは、元の文書の忠実性（ページ番号、視覚的レイアウトの文脈、表の整合性を含む）を保持するため、自動化ワークフローおよび人間が関与する検証プロセスの両方に対応可能です。