ハイパーオートメーションの流れでは“開発”に位置するDocument Understandingだが、AI Fabricを構成する一機能と説明した方が分かりやすく、紙の帳票を光学文字認識（OCR）でデータ化し、基幹システムなどへの入力機能を備える。ただし現時点でUiPathが用意するAIモデルは、請求書専用抽出モデル、領収書抽出モデル、準定型型フォーマット対応抽出モデルの3種類で、日本語対応は請求書専用抽出モデルのみ（10月にプライベートプレビューに達する予定）。
OCRエンジンもしばらくは他社製エンジンを採用するが、AI Fabricモデルの提供も予定している。データ抽出方法は正規表現やアンカーを用いたルールベースと、AIモデルなどを用いるモデルベースの2種類を用意しているが、6月現在で日本語に対応しているのはルールベースの一部のみ。
UiPathはルールベースとモデルベース両者を併用するデータ抽出機能の実装を目指している。既存のロボットにDocument Understandingのアクションを組み込むには、AI Fabricと同様にドラッグ＆ドロップ操作だけでよい。
同社は2019年7月からDocument Understandingの精度向上に務めており、2019年10月～2020年2月の5カ月問で72社での概念実証（PoC）を終えている。記者会見ではDocument Understandingのデモンストレーションは行われなかったため、どの程度の精度なのか判別できないものの、UiPath組み込みのOCR機能を代替する存在になるのか興味深い。
Document Understandingのデータ抽出機能（出典：UiPath）
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AIトータルサポートカンパニーを標榜（ひょうぼう）するUiPathは、AI Fabricのロードマップとして、自動化を提案する「UiPath Process Mining」や業務自動化の投資利益率（ROI）をダッシュボードで示す「UiPath Insights」との連携を予定している。
記者会見では各領域でAl製品の開発と実用化に取り組む、エクサウィザーズ（港区）と新たなテクノロジーパートナー契約を締結したことを発表。また、いくつかの導入事例を披露した。
これまで海外旅行保険の事故受付業務を外部委託していた損害保険ジャパンは、複数の書式が存在する同名の帳票処理を自動化し、年間2000時間を削減。今後は保険金支払い業務の自動化を予定している。
ヤマハグループのシェアードサービスを担うヤマハコーポレートサービス（浜松市中区）は、非定型帳票の読み取りから入力までも自動化し、経理業務を114時間を削減する見込みだ。
ブリヂストングループで金融業務を担うブリヂストンファイナンス（中央区）は、1カ月150件の伝票処理を自動化し、請求書処理量を数十倍に拡大する計画のほかに他のグループ企業への展開を予定している。
なお、UiPathはRPA×AIの活用に特化したオンラインカンファレンス「UiPath AI EXPO 2.0」を8月18～28日に開催する。
