インテリジェント文書基盤

あらゆる文書を検証済みの意思決定へ。

Cogneris は document AI の抽出 API です。文書を分類し、すべてのページを解析し、定義したフィールドを抽出します。各値はお客様のルールで検証され、取得元のページにリンクされます。

応答の中央値 150 ミリ秒 · API p95 321 ミリ秒 tenant 単位の暗号化監査に耐える

400 クレジットを無料で受け取るクイックスタートを読む

クレジットカード不要。14 日間で 400 クレジット。または担当チームに相談する。

コンプライアンス、根拠つきで · すべての主張は、その裏付けとなる文書にリンクしています · 根拠を見る →

文書 API カタログ

文書から始める。流れをたどる。

日々の業務書類を取り込み、複雑な書類一式から抽出し、本人確認や請求の証跡を照合します。各リンクは、その文書タイプの API ページを開きます。

取り込み

大量に流れてくる業務書類を、構造化された記録に変えます。

請求書人気領収書人気発注書小切手銀行取引明細注目船荷証券配達証明

抽出

長く、形式がまちまちで、複数文書が混ざったファイルを、出典の根拠つきで読み取ります。

給与と W-2 確定申告書契約書 ACORD 様式 EOB（給付説明書）住宅ローン書類一式財務諸表の標準化

照合

本人確認、受給資格、住所、請求の証跡を突き合わせます。

KYC 書類注目身分証とパスポート住所証明健康保険証保険金請求書類保険金請求の処理

モジュール式のソリューション

御社の流れに合わせて製品を組み合わせる —— 専用の文書スタックとして。

スマート抽出

番号、日付、合計、表を認識します。正規表現ではなく、文脈で。分類とゼロショット抽出は Tenant 単位で設定できます。

文書に問いかける

PDF、契約書、レポートと自然な言葉で対話します。文書 Q&A は限定提供中で、引用の網羅度はワークフローと回答によって異なります。

自動化ワークフロー

webhook を発火させ、ジョブを積み、抽出したフィールドを御社の ERP、CRM、データウェアハウスへ直接送り込みます。

ドキュメントハブ

バージョン管理、意味検索、チームや取引先ごとの細かな権限を備えた、単一のリポジトリ。

試してみる

誰かと話す前に、まず出力を読んでください。

4 通の文書を抽出 API に通した結果と、返ってくるレスポンスです。各フィールドは 0–100 のスケールで自身の信頼度を携え、値の位置が特定できた場合は、その出どころのページと境界ボックスも携えています。

vendor_name Acme Industries Ltd. 98
invoice_number INV-2026-0417 99
invoice_date 2026-04-17 97
total_amount 12,480.50 USD 99

{
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}

account_holder Northwind Trading LLC 98
account_number_masked ••••4417 99
period_end 2026-03-31 99
closing_balance 48,210.75 USD 96

{
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    "id": "6f1d4b20-7a8e-4c93-b6f2-1d5a8e9c3047",
    "metadata": {
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        "value": "Northwind Trading LLC",
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}

employee_name J. Okafor 96
employer_name Cascade Legal Services 98
pay_period_end 2026-04-30 99
gross_pay 5,980.00 USD 94
net_pay 4,312.08 USD 97

{
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    "metadata": {
      "employee_name": {
        "value": "J. Okafor",
        "confidence": 96,
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      },
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        "value": "Cascade Legal Services",
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      },
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        ],
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      "gross_pay": {
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        "currency": "USD",
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        ],
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      },
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        "currency": "USD",
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      }
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    "createdDate": "2026-05-19T13:45:31Z"
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  },
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}

full_name MARIA T. ALVES 97
document_number X1234567 95
date_of_birth 1991-08-14low confidence 71
expiry_date 2031-02-28 93

{
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    "id": "4a2f8c16-9d73-4b50-a6e1-2c7d5f8b3094",
    "metadata": {
      "full_name": {
        "value": "MARIA T. ALVES",
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          0.16,
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        ],
        "bbox_confidence": 93
      },
      "document_number": {
        "value": "X1234567",
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        "bbox": [
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          0.21,
          0.41,
          0.24
        ],
        "bbox_confidence": 89
      },
      "date_of_birth": {
        "value": "1991-08-14",
        "confidence": 71,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.26,
          0.38,
          0.29
        ],
        "bbox_confidence": 66
      },
      "expiry_date": {
        "value": "2031-02-28",
        "confidence": 93,
        "page": 1,
        "bbox": [
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          0.31,
          0.38,
          0.34
        ],
        "bbox_confidence": 85
      }
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:47:02Z"
  },
  "meta": {
    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
  "hasErrors": false
}

これらは事前処理済みのサンプル文書であり、その場のアップロードではありません。上の値と信頼度は固定です。御社の文書で試すには、クイックスタートをお使いいただくか、担当チームにご相談ください。レスポンスのエンベロープは抽出のドキュメントに記載のものと同じです。

操作デモ

同じ実行を、端から端まで記録しました。

上のサンプルは固定です。この操作デモは、製品が実際の文書で仕事をしている画面録画です。モデルが確信を持てなかったフィールドも含めて —— 台本どおりのデモが省いてしまう、まさにその部分です。

録画はまだ公開されていないため、ここに再生できるものはありません。製品そのものではない映像で埋めるくらいなら、空けておくほうがましだと考えています。

アップロード —— 実際の請求書か銀行取引明細を、プラットフォームが本当に処理する速度のままで。
JSON 出力 —— レスポンスのエンベロープと、各値のバウンディングボックスを元ページに描き戻したもの。
信頼度 —— フィールドごとのスコア。モデルが唯一ためらったフィールドも含めて。
フラグの付いたフィールド —— 信頼度の低い値をその場で示し、読み取った領域をページ上でハイライトします。
人による審査 —— 同じ文書がワークフローのレビューキューで待機し、審査担当者がフラグの付いた値を修正し、その変更が本人の名前で記録されます。
Webhook —— 署名付きの配信が届くところ。最初のステップで得た文書 id を携えて。

開発者向け

POST 1 回、ファイル 1 つ、返ってくるのは構造化された JSON 。

抽出エンドポイントは multipart/form-data と bearer キーを受け取ります。SDK は不要で、 schema の宣言も要りません。テンプレートは文書そのものからプラットフォームが選びます。以下の言語別サンプルは任意の便宜であって、依存関係ではありません。

エンドポイントの応答は中央値 150 ミリ秒、p95 は 300 ミリ秒。2026-10-29T14:35:00Z から 2026-10-30T14:30:00Z まで、19 個のコンポーネントを、EU 本番リージョンのみで測定しました。これはエンドポイントの応答時間であって、抽出にかかる時間ではありません。文書処理の所要時間は、サイズと処理階層によって変わります。測定方法 →

               POST /Document/extraction
              
            

export COGNERIS_API_KEY="xtkt_live_…"
export COGNERIS_BASE_URL="https://api-eu.cogneris.ai"

curl -X POST "$COGNERIS_BASE_URL/Document/extraction" \
  -H "Authorization: Bearer $COGNERIS_API_KEY" \
  -F "file=@./invoice.pdf"
            

import os
import requests

with open("invoice.pdf", "rb") as document:
    response = requests.post(
        f'{os.environ["COGNERIS_BASE_URL"]}/Document/extraction',
        headers={"Authorization": f'Bearer {os.environ["COGNERIS_API_KEY"]}'},
        files={"file": document},
        timeout=60,
    )

response.raise_for_status()
print(response.json())
            

import fs from "node:fs/promises";

const form = new FormData();
form.append("file", new Blob([await fs.readFile("./invoice.pdf")]), "invoice.pdf");

const response = await fetch(`${process.env.COGNERIS_BASE_URL}/Document/extraction`, {
  method: "POST",
  headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.COGNERIS_API_KEY}` },
  body: form
});

console.log(await response.json());
            

レスポンスのエンベロープ —— data、meta、そしてフィールドごとの信頼度 —— は上のサンプル出力と同じものです。全体の流れはクイックスタートに、すべてのエンドポイントとステータスコードは OpenAPI 仕様にあります。

API と webhook のサンプル

プロジェクトに貼り付けられる独立したサンプルです。TypeScript、Python、.NET、Java 向けに公開済みの SDK と並んで提供しています。実際に保守しているものだけを出しています。

言語サポート、実測値

今日どの言語でも動きます —— multipart アップロードと bearer キーを使うただの HTTP です。特定のスタックに依存するものはありません。
公開済みパッケージ —— SDK を npm と PyPI（0.2.0）、NuGet.org と Maven Central（0.1.0）で公開しています。pkg.go.dev と pub.dev にはありません。
クライアントは自分で生成できます —— 4 つの生成コマンドを当社の仕様に対して実行し、出力をコンパイルまで確認しています。
モバイル向けクライアントライブラリはありません —— アップロードはサーバー側に置き、バックエンドから REST エンドポイントを呼び出してください。

言語サポートの一覧表を読む →

そのまま取り込めるワークスペースがよろしければ、Postman コレクションをダウンロードするか、公開サンプルリポジトリをご覧ください。

別のスタックが必要ですか。この API は multipart アップロードを伴うただの HTTP です。OpenAPI 仕様から、すでにお使いのどの言語でもクライアントを生成できます。

Model Context Protocol

御社の文書を、エージェントに委ねる。

Cogneris は MCP サーバーを運用しています。Claude Desktop、Cursor、あるいは自作のクライアントを向ければ、エージェントが抽出テンプレートを一覧し、PDF をアップロードし、記入ジョブを実行し、使用量を読み取れます。 REST API とまったく同じ tenant 、同じクォータ、同じ監査証跡の上で。

53 のツール、5 つのスコープ —— 読み取り 21、書き込み 10、固有スコープ 22、呼び出しごとに強制
OAuth 2.1 と PKCE —— 長期有効なキーを設定ファイルに置かずに済みます
リージョン別ホスト —— mcp-eu と mcp-us、御社の tenant に合わせて

MCP ガイドを読む

.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "cogneris": {
      "url": "https://mcp-eu.cogneris.ai/"
    }
  }
}

ReAct アーキテクチャ

動く前に考えるエージェント。

Cogneris は一枚岩のモデルを使わず、専門特化したエージェント群を ReAct ループ（Reason ＋ Act）で編成します。各エージェントには明確な担当範囲、専用のツール、そして段階ごとの監査証跡があります。規制業種では決定的に重要な点です。

文書ごとの完全な追跡可能性
ステップ単位での細かな再処理
実行ごとの監査可能なコスト

cogneris.agents.pipeline

オーケストレーター

文書を受け取る

分類エージェント

種類を判別する

抽出エージェント

データを構造化する

検証エージェント

ルールを確認する

不正検知エージェント

リスクを採点する

出力

JSON ＋スコア＋ webhook

Cogneris を使っているのは

抽出を間違えるわけにいかないチームのために。

Cogneris は銀行、会計事務所、不動産プラットフォーム、組込み型金融プロダクトの本番環境で動いています。文書を読み違えた代償が、エンジニアの時間ではなく、監査、規制当局の制裁金、失われた売上で支払われる現場です。

銀行と融資

融資申込、KYC 一式、銀行取引明細、税務書類を抽出し、与信判断のために相互検証します。SOC 2 および GLBA に沿った統制。銀行 →

会計と税務

1040 の関連書類、請求書、領収書、銀行取引明細を解析し、確定申告の準備、買掛金の自動化、月次照合に使います。会計 →

不動産

クロージング書類、権原確約書、権利証、鑑定書。すべてのフィールドを出所つきで取得し、引受とクロージングに使えます。不動産 →

組込み型金融

加盟店の KYC、取引明細による引受、取引先リスクの審査を、プラットフォームの判断エンジンに大規模に組み込みます。組込み型金融 →

検証済みの出力

モデルが数字をでっち上げることはあるのか。

あります。モデルの出力は本質的に決定的ではないため、 Cogneris は、もっともらしく見えるというだけで生成値を信頼しません。各フィールドは信頼度を持ち、御社のワークフローが受け入れる前に、根拠と統制の経路を通すことができます。

フィールド単位の信頼度 —— 合計が 1 つ不確かでも、その文書の信頼できるフィールドすべてを止めることなく、そこだけ審査に回せます。
文書は常に付いてくる —— 元ページと領域の引用があるため、人でもシステムでも、値がどこから来たのかを確認できます。
受け入れ基準は設定できます —— 重要な値を受け入れる前に、決定的ルール、モデル間の一致、手動レビューのステップを必須にできます。

ハルシネーション対策のアーキテクチャを読む →

候補値

8,420.00 USD

信頼度 0.94

01出典の引用
2 ページ · 支払合計の領域
02決定的な検証
通貨、小計、税額、合計が整合
03複数モデルの一致
設定されたモデルが同じ値を返す
04人による審査
ワークフローに置くステップ。実行はレビューキューで待機します
05監査証跡
モデルのバージョン、プロンプトとレスポンスのハッシュ、実施した検査、審査担当者を、改ざん検知できる監査メタデータに記録します。監査の保存期間は契約ごとに定まり、 tenant 単位で設定できます

コンプライアンス

すべての主張に、根拠を添えて。

Cogneris はまだどの規格の認証も取得しておらず、そうでないかのように匂わせることもしません。今日お見せできるのは、公開済み、契約上の取り決め、あるいは進行中のものだけです。以下のバッジはいずれも、それを裏づける文書そのものを開きます。私たちがいかに真剣かを述べた別のページではなく。

認証取得済み —— まだ一つもありません
公開済み —— 文書はこのサイト上にあります
契約上 —— 契約条項として定めています
未検証 —— コンプライアンス審査待ち

公開済み

サブプロセッサーの開示

顧客データに触れるすべての第三者 —— 名称、目的、法人格、処理地を明記しています。追加の前には 30 日前までにお客様へ通知し、異議を申し立てる権利があります。

データ保護 §2 → 契約上

GDPR —— DPA と EU 標準契約条項

Cogneris は第 28 条にいう処理者として処理を行います —— DPA は EEA 域外への移転に備えて EU 標準契約条項を組み込み、すべてのサブプロセッサーを同等の条件で拘束します。

データ保護 §1 → 契約上

CCPA / CPRA —— サービスプロバイダー

カリフォルニア民法典 §1798.140(ag) にいうサービスプロバイダー —— §1798.140(ag)(1) が求める 8 つの約束は、ロゴに要約するのではなく、このサイトに全文を掲載しています。

データ保護 §1.4 → 公開済み

データ主体からの請求

実際に使える窓口 —— アクセス、削除、訂正、可搬性に、30 日の SLA で対応します。データがお客様に帰属する場合は、その管理者へ請求を差し戻します。

プライバシー請求フォーム → 公開済み

実測の可用性

主張ではなく、実測 —— この数値は公開ステータスフィードからスクリプトで生成し、リポジトリにコミットしています。ページと測定値が食い違えばビルド検査が落ちます。これは履歴であって、契約上の SLA ではありません。

この数値の作り方 → 公開済み

統制の一覧

当社のプログラムが追跡している統制項目の名称 —— トラストセンターにカテゴリ別で公開しています。項目ごとの状況と根拠は、レポート請求のフローを通じて、NDA のもとで企業のお客様にお渡しします。

トラストセンターの統制 → 進行中 · 未検証

SOC 2 への準備状況

準備作業は進行中です —— ここで報告書が発行済みだと主張するつもりはありません。この記載は、最終的なものとして扱う前に、当社のコンプライアンス責任者による確認を待っている状態です。

トラストセンターのロードマップ →

このページに書かれているものは、どれも認証ではありません。暗号化、 tenant 分離、インシデント対応についてはセキュリティ概要を、サブプロセッサーの全表、統制一覧、根拠のご請求についてはトラストセンターをご覧ください。

背景となる根拠

例示的なシナリオ。

これらの例示的なシナリオは、考えられるワークフロー設計を説明するものです。ベンチマークや本番全体の性能に関する主張ではありません。

Northwind Health

ケアワークフロー向けに事前承認文書を整理するシナリオ。

能力の概要：アプリケーションの画面は 15 言語で提供し、公開されている同期抽出エンドポイントは 10 MB までのファイルを受け付けます。文書タイプ、抽出フィールド、通貨、ページ数の上限は、 tenant の schema と処理経路によって決まります。出典つきのカバレッジ表を見る。

Cogneris のライブラリから

候補に挙げる前に、調べてください。

まずカテゴリを理解し、次に選択肢を比較し、それから経済性を試算する。買い手が調査から説明可能な意思決定へ進むために使っている資料です。

購入ガイド

インテリジェント文書処理とは何か

IDP、OCR、抽出精度、連携、価格、ベンダー選定についての実務的なガイド。

ガイドを読む → 市場レポート

State of Document AI 2026

市場の背景、導入のパターン、精度のベンチマーク、そして 2026 年の document AI を形づくりつつある変化。

レポートを読む → 比較

Cogneris と AWS Textract

OCR 、帳票、表、検証、業務自動化、価格、そして監査証跡の要件を比較します。

選択肢を比較する → 比較

Cogneris と Veryfi

領収書と請求書の抽出、銀行取引明細、不正チェック、業務の振り分け、価格を評価します。

選択肢を比較する → 価格

Document AI の価格比較

ページ単価、最低利用額、追加オプション、審査コストが、抽出ワークフローの実際の価格をどう左右するかを見てください。

価格を比較する → 投資対効果

文書自動化の ROI 計算ツール

御社の文書量と審査工数から、月次の削減額、投資回収期間、3 年間の経済性を試算します。

ROI を試算する →

よくある質問

よくある質問。

Cogneris は一般的な document AI の API と何が違うのですか。

一般的な document AI の API が返すのは、テキストかフィールドです。 Cogneris が返すのは構造化された記録で、フィールド単位の信頼度、文書をまたいだ検証、監査証跡（モデルのバージョン、プロンプトのハッシュ、審査担当者 ID）、そして tenant 単位に閉じた権限モデルを伴います。抽出を間違えた代償が、エンジニアの時間ではなく監査指摘や売上の損失で支払われる業務のために作られています。

標準でどの文書タイプに対応していますか。

Cogneris は tenant 単位で設定できる分類と、ゼロショット抽出に対応しています。各チームが自分たちの業務に必要な文書クラスとフィールドを定義し、本番投入の前に、自社の代表的な文書で出力を検証します。

料金体系はどうなっていますか。

クレジット制で、料金は公開しています。すべての処理は 1 つのクレジット残高から差し引かれます。1 ページの文書を分類・抽出すると 4.2 クレジットです。Free はカード不要で 14 日間 400 クレジット、Pro は月 €99 で 5,000 クレジットです。企業契約には、確約した処理量を反映した交渉価格が含まれます。料金表の全体を見るか、ROI 計算ツールで御社の処理量における支出を試算してください。

連携にはどれくらいかかりますか。

Cogneris は REST API と署名付き webhook を提供しており、記録システムと個別に連携する用途に適しています。本番稼働までの期間は、文書の構成、検証ルール、審査フロー、下流の連携内容によって変わります。

document AI というカテゴリについて、もっと知るには。

まず IDP 購入ガイドから。精度、価格、ベンダー選定、連携パターンを扱う 14 分の読み物です。State of Document AI 2026 レポートは市場規模、業種別の導入状況、精度のベンチマークを扱います。document AI 用語集は用語を解説します —— IDP、OCR、HITL、ReAct、監査証跡、サブプロセッサーなど。

使ってみる

表計算を減らし、データを増やす。

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