主なポイント
- 手動によるデータ入力は依然として広く使われていますが、時間がかかり、ミスが発生しやすく、拡張が難しいです。
- AI搭載のデータエントリーソフトウェアは業界を変革し、ワークフローの自動化とエラーの削減を実現します。
- 主な手動データ入力ツールには、Microsoft Excel、Google Sheets、Zoho Formsなどがあります。
- Parseurのような自動化ソリューションは、AIでデータを抽出・処理し、Zapier、Google Sheets、CRMとシームレスに連携します。
書類、メール、フォームからデータをコピー＆ペーストするのに何時間も費やしていませんか？手動のデータ入力は単調なだけでなく、時間やリソースを大きく消耗します。データ入力は現代ビジネスの基盤です。企業は日々大量のデータを入力し、整理し、処理しています。しかし2025年、データの扱い方は急速に進化しています。
朗報です。自動化がデータエントリーのプロセスを変えています。繰り返しの作業を排除し、人的ミスを減らし、より価値の高い作業の時間を生み出すことができます。AI搭載ツールにより、企業はデータを即座に抽出・処理し、Google SheetsやExcel、各種CRMなどのソフトウェアとシームレスに連携できるようになりました。
このガイドでは、2025年におすすめのベストデータエントリーソフトウェアを紹介します。手動ソリューションと自動化ソリューションを比較し、ビジネスが従来のデータエントリーから最新のAI活用による効率化に移行できる方法を示します。シンプルなスプレッドシートが必要な場合も、Parseurのような高度な自動化ツールが必要な場合も、あなたに合った最適な選択肢を紹介します。
データエントリーソフトウェアとは？
データエントリーソフトウェアは、顧客データ・受注・在庫記録など、システムへの情報入力をより効率的に行うためのツールです。乱雑なデータを、活用できる整理された情報に変換するスマートなアシスタントのような存在です。シンプルなスプレッドシートから、AIを活用した高度なプラットフォームまでさまざまな種類があります。
データエントリーソフトの種類
データエントリーソフトウェアは2つの主要カテゴリに分かれます：
手動データ入力ソフト – 人がデータを入力・整理・保存します。構造化された入力には便利ですが、作業が遅くなったりミスが起こりやすい傾向があります。
例：Microsoft Excel、Google Sheets、Zoho Forms、Typeform、Airtable。
自動データ入力ソフト – AIや自動化技術を利用し、最小限の人手でデータを抽出・処理・構造化します。高速かつエラーが少なく、他システムと連携可能です。
例：Parseur、UiPath。
2025年の主な手動データ入力ソフトウェア
多くの組織で手動データ入力はまだ一般的に行われています。従来の紙およびデジタルフォームを使用してデータを収集するケースが多いです。
多くの企業が依然として手動のデータ入力方法に頼っています。例えば、最近の調査によると**製造業の70％**がデータを手動で収集しています。（Manufacturing Leadership Council）
Microsoft Excel（高度な計算・表計算に最適）
説明: Microsoftによる強力な表計算アプリで、データの整理・分析・可視化に幅広く使われています。
主な機能:
- 高度な数式・関数による複雑な計算
- ピボットテーブルやグラフでのデータ分析
- 他のMicrosoft 365アプリとの統合
メリット:
- 充実した分析ツール
- 多くのユーザーにとっておなじみのインターフェース
- カスタマイズ性が高い
料金: MS Excelは無料版もありますが、より多くの機能を利用するにはMicrosoft 365（月額$9.99～）の加入が必要です。
デメリット: 大規模なデータセットでは拡張性に課題あり。手入力によるエラーも起こりやすく、クラウド型に比べてリアルタイム共同作業が限定的。
Google Sheets（クラウド共同編集に最適）
説明: GoogleのWebベース表計算ツールで、リアルタイムの共同編集やアクセスが可能です。
主な機能:
- 複数ユーザーによる同時編集
- Google Workspaceアプリとの連携
- 自動保存付きのクラウドストレージ
メリット:
- チームでのリアルタイム作業が容易
- インターネット接続のある任意デバイスから利用可能
- 個人利用は無料
料金: 個人は無料、ビジネスプランは1ユーザーあたり月額$6～。
デメリット: 非常に大きなデータセットでは動作が遅くなる場合や、自動化・拡張性に制約があることも。
Zoho Forms（フォームベースの構造化データ収集に最適）
説明: カスタマイズ可能なフォームを作成しデータを収集できるフォームビルダー。
主な機能:
- ドラッグ＆ドロップによるフォーム構築
- 条件分岐などの動的フォーム作成
- Zohoスイートや他社アプリとの連携
メリット:
- 操作が簡単で親しみやすい
- ワークフロー自動化も可能
- 強力なデータ管理機能
料金: プランは1ユーザーあたり月額$10～。
デメリット: 依然手動でのデータ入力が必要で自動化には限界あり。
Typeform（アンケート・フォーム収集に最適）
説明: インタラクティブなフォーム・アンケート作成ツールで高いエンゲージメントを実現。
主な機能:
- 対話型のフォームデザイン
- テンプレートのカスタマイズ
- 分析・レポート機能
メリット:
- ユーザーの反応率が高い
- デザイン・公開が容易
- さまざまなアプリケーションと連携可能
料金: 基本プランは無料、プレミアムプランは月額$25～。
デメリット: データは手入力が必要です。
Airtable（データベース型管理に最適）
説明: 表計算とデータベースのハイブリッドで柔軟なデータ管理を実現。
主な機能:
- カスタマイズ可能なフィールド・ビュー
- コラボレーションツール
- 多数のアプリ・サービス連携
メリット:
- 多用途なデータ整理
- シンプルで使いやすいインターフェース
- データ間の複雑な関係も管理可能
料金: 個人は無料、プレミアムプランは1ユーザーあたり月額$20～。
デメリット: 手動入力が必要で、自動化機能は高度なツールに比べて少なめ。
手動データ入力ツールの限界
手動のデータ入力は非常に時間がかかります。レポートによると、40%以上の労働者が週の業務時間の4分の1以上を手作業や繰り返し作業（データ入力含む）に費やしています。(Smartsheet)
手動データ入力 に膨大な時間を費やしている企業が多い今、よりスマートな自動化ソリューションの必要性はかつてないほど高まっています。適切なソフトウェアは、時間の節約やミスの削減、チームが戦略的な業務に集中できる環境をもたらします。
企業は自動データ入力ソフトへ移行中
Excel、Google Sheets、Airtableなどでデータを整理・分析するのは便利ですよね。これらのツールは情報管理に不可欠ですが、本当の課題は「どうやってデータを入力するか」にあります。
考えてみてください。日々、メールや請求書、フォームからスプレッドシートへどれだけのデータをコピー＆ペーストしていますか？繰り返し作業なだけでなく、ミスやデータの紛失、遅延のリスクも高まります。
ここで重要なのがデータ入力自動化です。今使っているツールの置き換えではなく、“さらに便利に使うためのアップグレード”なのです。
ガートナーによると、自動化は運用コストを30%～50%削減可能で、リソース配分も効果的になります。- Gartner
マッキンゼーによるレポートでは、自動化が最大80%のデータ収集・処理時間短縮に繋がり、効率向上が期待できるとされています。- Wishup
データ自動化を推進する主要技術
- OCR（光学文字認識）: OCRは画像やスキャンされた書類を編集可能なテキストへ変換し、紙ベースの情報からもデータ抽出を可能にします。
- IDP（インテリジェントドキュメントプロセッシング）: IDPはAIと機械学習で請求書や契約書など非構造化ドキュメントからデータを抽出します。
- RPA（ロボティックプロセスオートメーション）: RPAは複数のアプリ間でのデータ入力業務を自動化し、人の手作業を再現します。
- NLP（自然言語処理）: NLPはメールやカスタマーフィードバックなど非構造化テキストから意味のある情報を抽出します。
AI導入は全世界で72%に達し、さまざまな業界での利用が急増しています。- McKinsey
自社に合ったデータエントリーソフトを選ぶには
多種多様なデータ入力ツールが存在するため、選択に迷う方も多いでしょう。どれが最適かは、求める機能や業務要件によって異なります。データ自動化ツールを含め、ニーズに合わせて選びましょう。
手動 vs 自動化:
- まず自社のデータ入力ニーズを確認しましょう。単純な業務や人的監視が必要なケースなら手動ツール（スプレッドシート等）でも十分ですが、大量・定型的な処理には自動化が重要です。業務内容や将来の拡張性に合った選択を。
OCRや文書認識:
- スキャン画像・書類を扱う場合、OCR機能は不可欠です。精度の高いデータ抽出で手入力の負担を減らせます。
連携性:
- 既存システム（CRM、ERP等）とスムーズに統合できるかを確認しましょう。データの流れやワークフロー自動化のために重要なポイントです。
ワークフロー自動化:
- ワークフロー自動化機能も要チェック。データ入力作業の自動化・省人化で効率が大きくアップするので、クイックなワークフロー作成や反復作業の自動処理ができるかを確認しましょう。
Excel、Google Sheets、愛用ツールを使い続けてOK—データ入力だけ自動化しましょう
ExcelやGoogle Sheetsをやめる必要はありません。これらのツールはデータ整理・記録に欠かせません。問題は「手動のデータ入力」による非効率さです。
Parseur – AI自動化に最適なベストデータエントリーソフトウェア
すでにGoogle Sheets、Excel、Airtableを使っていて、ワークフローを崩さずに手入力をやめたいなら、Parseurが最適です。
Parseur は、メール・PDF・スキャン書類などからのデータ入力を自動化できるAIデータ抽出ツールです。非構造化データを、ビジネスアプリとシームレス連携できる構造化フォーマットへ効率よく変換します。
ワシントンD.C.にあるRex MarketingのCEO、Michael Levengood氏は、ParseurのAI機能とカスタムマッピング能力を評価し、最小限の作業で高精度のファイル生成を実現できたと絶賛。カスタマーサポートも抜群で、導入が非常にスムーズだったと述べています。
Parseurは既存ツールとどう連携できるか
Parseurの最大の強みの1つは、さまざまなビジネス向け人気ツールとのシームレスな連携で、強力な自動ワークフローを構築できる点です。
Zapier & Make（ワークフロー自動化）:
ParseurはZapierやMakeと連携し、さまざまなアプリ間で複雑な自動フローを構築できます。Parseurでメールやドキュメントからデータ抽出後、自動的に他アプリでCRM更新・プロジェクト管理タスク作成・通知送信などを実行可能。手動転記不要でビジネスプロセスを改善します。
Excel & Google Sheets（抽出データを即時送信）:
Parseurは抽出データをExcelやGoogle Sheetsへリアルタイムに送信できます。常に最新情報のスプレッドシートで、分析・レポート作成まで手入力不要。データ管理・レポーティングが求められる業務に最適です。
業界別のメリット:
- 金融: Parseurは請求書データの自動抽出で手入力不要になり、経理処理ミスや支払いトラブル削減に寄与。財務管理やキャッシュフロー改善にもつながります。
- 物流: メールや書類から注文・発送データを自動で抽出・追跡し、リアルタイムな供給網管理を実現。効率と顧客満足度がアップします。
- 人事: 履歴書や応募データを自動抽出し、スクリーニング作業を効率化。採用担当者の負担軽減と採用の質向上に貢献します。
専門家の声：データエントリーの未来
業界の専門家に、手動データ入力の課題や今後10年の展望について伺いました。主に次の3つの質問です：
- いまだに企業が直面している手動データ入力の最大の課題は何ですか？
- 今後5～10年でデータエントリー業務はどのように変化すると思いますか？
- 手動データエントリーは完全になくなるでしょうか？
彼らの意見をご紹介します：
データソース連携の課題
「最もよく目にする問題は、CRM・会計ソフト・スプレッドシート間など異なるデータソース間の“手動コピー”作業です。現代のAPIと機械学習により、クライアントのワークフローで手動入力は約80％減りましたが、非構造化データフォーマットの完全自動化はまだ難しい面も。今後は手書きメモやメールからのデータ抽出など、複雑な入力をこなすAIアシスタントが増えるでしょうが、人による監督の必要性は続きます。」
— Joshua Odmark, CIO兼創業者, Local Data Exchange
手動入力の課題に向き合う
「タイプミスやデータ欠落、手書きメモの判別ミスが原因で不正確な記録が残り、後々大きな問題になることも。多くの企業が予算や意識不足のため、時代遅れな方法を使い続けています。」
「すでに自動データ取得ツールへ移行することで精度を高め、手入力削減に取り組むビジネスが増えています。自動化導入が早い企業ほど競争優位を持ち、旧来型の方法に固執する企業は非効率に悩まされ続けます。手動入力は完全に消えないかもしれませんが、技術進歩とともに役割は縮小します。」
— Konrad Martin, CEO, Tech Advisors
スマートフォームの利点
「営業チームと関わる中で、データ形式のばらつきや検証作業の煩雑さがCRM更新のボトルネックになっているのを感じています。先月導入した予測入力付きスマートフォームで、データ入力時間を約40%短縮、精度も大幅に向上。将来的にAI・自動化が定型作業の大半を担うようになりますが、複雑な判断や品質保持には人の役割が残ると考えています。」
— Yarden Morgan, Growth Director, Lusha
データ整合性維持の課題
「手動データ入力では、異なるIT環境間でデータ整合性を維持するのが大きな課題です。データ移行や分析時に大きな食い違いが発生しやすいのです。」
「今後10年で、堅牢なIT基盤と進化するSaaSの交点が生まれ、こうした問題に正面から取り組む一貫性のあるデータ管理体制が増えるでしょう。」
— Steve Payerle, President, Next Level Technologies
ヘルスケア分野におけるAIの役割
「Etna Interactiveでは、医療現場で手動データ入力のために膨大な時間と多額のコストが無駄になり、患者記録や保険請求でミスが多発する状況を何度も見てきました。最近AI支援ソフトに切り替えたクライアントは、処理時間を65％短縮し、精度99.8％を達成しています。」
— Ryan Miller, 創業者 & CEO, Etna Interactive
入力疲弊への対処
「最も大きな痛点は作業時間だけでなく、“入力疲れ”によるミスやチームの士気低下です。Easy-Tutorでは、コンピュータビジョンと自然言語処理で書類・フォームの情報を自動抽出し、データ入力ミスを78％削減しました。完全な自動化にはまだ課題もありますが、2030年までにはAI・ARインターフェース・検証機能の組み合わせで大半の入力業務が自動化されるでしょう。」
— Alexander Liebisch, Founder, TinderProfile
専門家によるまとめ：
- データ統合は依然として大きな課題—複数のプラットフォーム間のデータ統一に苦労している企業が多い。
- 自動化で手入力は最大80％削減可能だが、非構造化データの完全自動化はまだ難しい。
- AI搭載ツールがすでにデータ精度・効率を大幅に改善中。
- 手動データ入力が完全になくなることはないが、役割は縮小しつづけ、人の監督は複雑なケースや検証に集中していく。
データ管理の未来は自動化とAI活用ソリューションにあります。ビジネスがデータ量の増加に直面する中、手動入力への依存はもはや持続的ではありません。ParseurのようなAIデータ抽出ソフトは、より賢く、速く、信頼性の高い情報処理を可能にし、時間とコストの削減・精度の向上を実現します。
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