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Azure AI Document Intelligence の価格

ドキュメントからの情報抽出を高速化する

Document Intelligence は、AI を使用してドキュメントおよびフォームからフィールド、テキスト、データを抽出します。フォームとドキュメントからコンテンツを取り込み、機械学習の技術を適用してキー、関連する値、テーブルを特定した後、元のファイルにあるリレーションシップを含めた構造化データを出力します。Document Intelligence を使用することで、手作業による操作やデータ サイエンスに関する専門知識がなくても、特定のコンテンツにぴったりの情報をすばやく正確に抽出できます。

価格オプションの詳細

フィルターを適用して、価格オプションをお客様のニーズに合わせてカスタマイズします。

価格は見積もりのみで、実際の価格見積もりとして意図されていません。実際の価格は、Microsoft との契約の種類、購入日、為替レートによって異なる場合があります。価格は米ドルに基づいて計算され、前月の最後の営業日前の 2 営業日に捕捉されたロンドン市場の引け値レートを使用して変換されます。月末までの 2 営業日が主要市場の銀行休日に該当する場合、通常、レート設定日は 2 営業日の直前の日です。このレートは、今後 1 か月間のすべてのトランザクションに適用されます。Azure 料金計算ツールにサインインして、Microsoft の現在のプログラムまたはオファーに基づく価格を確認します。価格の詳細については、Azure 営業担当者にお問い合わせいただくか、価格見積もりを要求してください。Azure の価格についてはよく寄せられる質問を参照してください。

Document Intelligence は、ドキュメントを分類し、ドキュメントおよびフォームからフィールドまたはキー値のペアと構造 (テーブル、選択マークなど) を抽出します。このサービスには、次のオプションが含まれています。

  • カスタム フィールド抽出 – Document Intelligence は、ドキュメントの構造 (請求書、契約書、業界特有のレコード) を学習してフィールド、テキスト、データをインテリジェントに抽出します。フォームとドキュメントからテキストを取り込んだ後、フィールド、テーブル、コンテンツを含む構造化データを出力します。このため、手作業による操作や機械学習に関する専門知識がなくても、特定のコンテンツにぴったりの情報をすばやく正確に抽出できます。
  • カスタム分類/分割 – Document Intelligence はドキュメントから学習し、ドキュメントをさまざまな種類にインテリジェントに分類します。ファイルが異なる種類の複数のドキュメントで構成されている場合は、詳細な処理を行うために、ドキュメントの境界も自動的に識別します。
  • 事前構築済み – Document Intelligence は、一般的なドキュメントの種類に対してさまざまな事前構築済みモデルをサポートしています。光学式文字認識 (OCR) を使用して、領収書、請求書、さらには納税申告書、保険証、健康保険証からデータを検出して抽出します。事前構築済みモデルは、定義されたスキーマに情報を抽出します。
  • レイアウト – OCR を使用して、ドキュメントからテキストと構造 (表、タイトル、段落、選択マーク) を検出して抽出します。

従量課金制: 使用した分だけお支払いください。

インスタンス ドキュメントの種類 料金
無料 - Web/コンテナー1 すべて 1 か月あたり 0 から 500 ページが無料
S0 - Web/コンテナー 読む
すべての事前構築済みモデル: ドキュメント、レイアウト、領収書、請求書、ID、W-2、1098 Tax Form、健康保険証、契約書。 1,000 ページあたり $-
カスタム分類 1,000 ページあたり $-
カスタム抽出 1,000 ページあたり $-
Custom generative extraction 1,000 ページあたり $-
アドオン2 1,000 ページあたり $-
クエリ フィールド 1,000 ページあたり $-
Training $- per hour of training
Batch custom extraction pages 1,000 ページあたり $-
Batch custom generative extraction pages 1,000 ページあたり $-
Batch custom classification 1,000 ページあたり $-
Batch prebuilt models 1,000 ページあたり $-
Batch read 1,000 ページあたり $-
1プレミアム機能をサポートしておらず、クエリ メーターが含まれません。 2アドオン機能の高解像度、フォント、数式に適用されます。

コミットメント レベル: 大量の使用量に対する前払い月額料金を割引で支払います。

インスタンス 機能 月額 超過分
Azure カスタム抽出 20,000 ページあたり $-
100,000 ページあたり $-
500,000 ページあたり $- 		1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
事前構築済み 20,000 ページあたり $-
100,000 ページあたり $-
500,000 ページあたり $- 		1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
読む 500,000 ページあたり $-
2,000,000 ページあたり $-
8,000,000 ページあたり $- 		1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
接続されたコンテナー カスタム抽出 20,000 ページあたり $-
100,000 ページあたり $-
500,000 ページあたり $- 		1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
事前構築済み 20,000 ページあたり $-
100,000 ページあたり $-
500,000 ページあたり $- 		1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
読む 500,000 ページあたり $-
2,000,000 ページあたり $-
8,000,000 ページあたり $- 		1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-
1,000 ページあたり $-

コミットメント レベル: 切断されたコンテナー

カテゴリ 機能 価格 (年単位) 最大使用量 (1 年あたり) 予想される使用量 (1 か月あたり)
ドキュメント インテリジェンス カスタム抽出 $-
$-
1.2M pages
6M pages
100,000 pages
500,000 pages
事前構築済み $-
$-
1.2M pages
6M pages
100,000 pages
500,000 pages
読む $-
$-
24M pages
96M pages
2M pages
8M pages

Azure の価格および購入オプション

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SLA

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ドキュメント

技術チュートリアル、ビデオ、その他の Azure AI Document Intelligence のリソースをご確認ください。

よく寄せられる質問

Azure の料金に関してよく寄せられる質問
  • Document Intelligence は分析されたページ数によって課金されます。ドキュメントが分析のために送信されると、要求の "pages" パラメーターでページ範囲が指定されていない限り、すべてのページが分析されます。
  • Document Intelligence には、Document Intelligence のすべての機能をテストできるFree レベル (F0) があります。
  • Document Intelligence には月単位または年単位のサブスクリプションがありませんが、大規模なワークロードにはコミットメント ベースの価格モデルを使用できます。詳細については、価格の詳細を参照してください。
  • For training a custom template model, training is free. For training a custom neural model, it is free for the first 10 hours only. To allow customers to train a model with more data for longer period of time to achieve greater quality, if training hours exceed 10 hours, we will charge $3/hour extra for training custom neural models.
  • 使用されているさまざまなモデルの請求書を分離することはできませんが、Azure portal の [メトリック] タブでモデルの種類別にメトリックを使用できます。
  • コンテナーの価格はクラウド サービスの価格と同じです。

Azure の価格の説明については、営業担当者にお問い合わせください。クラウド ソリューションの価格を把握できます。

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