MapForceで、AIがEDIマッピングを自動的に解析します

統合開発者が扱う様々なデータ形式の中で、EDIはマッピングの段階で最も作業を遅らせる可能性のあるものです。その理由は、規格が数十年前のものであり、識別子は意図的に簡潔に設計されており、構造が非常に複雑だからです。例えば、NADのようなセグメントや、SG29のようなグループは、具体的なビジネス上の意味を持っていますが、その名前だけではその意味を理解することはできません。単一のEDIフィールドをターゲットデータベースに接続する前に、それが何を意味するのかを理解する必要があります。通常、これはメッセージ仕様を参照する必要があることを意味します。

そのデータの解読作業は、EDI（電子データ交換）システム連携において、自動化が難しい部分です。どの暗号化されたデータ要素が、どの宛先カラムに対応しているのかを特定するには、すでにそのフォーマットを理解している担当者が行う、時間のかかる手作業が必要となります。

Altova AIが搭載されたMapForceは、まさにこの点で最も役立ちます。このツールは、複雑で分かりにくいEDIの識別子に隠された意味を理解し、適切な関連付けを提案します。さらに、仕様書を事前に翻訳する必要なく、一つずつ確認しながら関連付けを受け入れることができます。

EDIデータマッピング

MapForceは、幅広いEDI規格とその最新版および過去のバージョンをサポートしています。具体的には、以下のようなものが含まれます

EDIFACT
ANSI X12規格
HL7（ヘルスレベル7）は、医療情報交換の標準規格です
HIPAA規格におけるX12形式
SAP IDOC (SAP インターフェースドキュメント)
IATA PADIS (国際航空運送協会パッセンジャー・データ・インフォメーション・システム)
TRADACOMS (または、文脈に応じて「TRADACOMシステム」など)
SWIFT (国際銀行間通信協会)
オデット
VDA EDI (VDA 電子データ交換)
FORTRAS

つまり、これはあなたが～できることを意味しますマップを作成し、EDIデータを変換しますその他、サポートされているデータ形式（データベース、XML、JSON、Excel、PDFなど）との間でデータ変換が可能です。

実用的なEDIデータ統合の事例

データ統合やETLの分野でよく見られる要件の一つに、EDI（電子データ交換）ドキュメントのマッピングがありますバックエンドデータベースへそして、それがどのように機能するかを確認してください Altova AIを使用する.

まず、新しいMapForceプロジェクトを作成し、ソースとなるEDI注文ファイルと、ターゲットとなるデータベースのスキーマをそれぞれインポートします。このデータベースには、顧客、注文、商品など、いくつかのテーブルがあり、それらは相互に関連付けられており、これは一般的な正規化された注文管理システムのスキーマによく見られる構成です。

AIをいきなりすべてのデータ構造に適用するのではなく、テーブルごとにマッピングテーブルを構築していきます。これにより、提案内容が特定の範囲に絞られ、内容の確認が容易になります。

私たちは、以下のものを選択します顧客ターゲットデータベース内のテーブルを起点として、Altova AIに「Customers」テーブルとの関連性を特定させます どこかに EDIデータソース内において。

このシステムは、元のデータ構造を分析し、緑色で示されている一連の関連性を提案します。

現状、私たちが本当に必要としているのは、顧客関連の項目だけです。このツールは、顧客情報だけでなく、記事や記事IDとの関連性も提案してきます。そこで、意図的に顧客テーブルに焦点を当てているため、それらの関連性を一旦無効化するためにチェックを外します。その後、顧客関連の項目のみを残して、コミットボタンをクリックします。

インタラクティブな、承認・却下を行うワークフローの価値は、AIがまず質の高い草案を提示し、その中から私たちが何が適切かを判断するという点にあります。

住所欄の入力完了

主要な顧客情報項目が設定されたら、次に住所に進みます。Altova AIに住所項目間の関連性を分析させると、住所と都市に対する関連性が検出されました。

「State」と「Street」の接続情報もまだ必要ですので、そちらもご提供をお願いいたします。また、追加の問い合わせに対しては、両方の正しい情報源を特定することができます。

強調しておきたい点があります。最初の段階で全てを網羅できなかった場合でも、手動でのマッピングに戻る必要はありません。AIに、まだ処理されていない特定の領域を指示し、それらの領域に対してのみ、追加の提案を生成させます。このように、それぞれの指示によって、残された作業範囲が徐々に絞り込まれていきます。

注文内容に含まれる記事を整理・分類する

さて、詳細項目について処理を進めることができます。ターゲットデータベースでは、ArticlesテーブルがOrderテーブルから参照されているため、Orderテーブルでそれを選択し、再度Altova AIにソースからの関連性を特定させます。

これは、EDIマッピングにおいて通常最も苦労する部分です。なぜなら、詳細なデータは、多くの場合、複雑にネストされたセグメントグループの奥深くに存在し、フィールド名も分かりにくい 경우가 많기 때문です。Altova AIは、この問題を解決します。具体的には、詳細データが格納されているセグメントグループであるSG29内の正しい要素を特定し、適切な接続を提案します。

なぜこれがEDI（電子的データ交換）において特に重要なのか

上記の例は比較的単純なものですが、これは、EDI（電子的データ交換）の統合が大規模になると、処理速度が低下する原因となる作業を象徴しています

不明瞭な識別子は自動的に解読されます。 NAD、LIN、またはSG29がそれぞれ何を意味するのか、事前に知っておく必要はありません。Altova AIがデータを読み取り、関連性を提案します。
** ネストされた構造が処理されます。** セグメントグループ内に埋め込まれた項目が、階層構造を手動で確認することなく、自動的に検索され、関連付けられます。
常にコントロールはあなたにあります。 提案は一つずつ確認され、個別に（または状況に応じてまとめて）承認または却下されます。そのため、最初にあらゆる可能性を盛り込んだ草案であっても、最終的に内容が不明瞭になることはありません。
反復処理は安価です。 一度で全ての項目を処理するのではなく、もし一度の処理で特定の項目が処理漏れになった場合、その項目だけを再度処理することで、手作業での修正を減らすことができます。
出力結果は、実際に動作するMapForceプロジェクトです。 すべての要素が標準的なグラフィカル環境に配置され、すぐに実行可能であり、MapForce Serverで自動化することも、他のマッピングと同様に調整することも可能です。

EDIFACT、X12、HL7、HIPAAなど、MapForceがサポートする様々な標準規格間でEDIデータを頻繁にやり取りするチームにとって、この機能は、これまで最も時間がかかり、専門知識を必要としていた作業を、詳細な分析が必要なドキュメントではなく、レビュー用の草案として扱えるようにします。

ご自身のEDI設定で試してみてください

Altova AIは、MapForceのライセンスに追加してサブスクリプションとして利用でき、利用には有効なサポート・メンテナンスパッケージ（SMP）が必要です。その機能を確認する最も簡単な方法は、EDIファイルと、すでに知っているターゲットファイルを指定し、通常手動で確認する必要がある接続関係がどのように処理されるかを確認することです。

オプションをご確認の上、[Altovaオンラインストア](https://shop.altova.com/\)でサブスクリプションを開始するか、MapForceに搭載されたAltova AIの詳細についてご検討ください。