データキャプチャは、請求書や領収書、フォームの山を、誰も一行も再入力することなく、システムで利用できるクリーンなデータに変換する方法です。手作業で行うと膨大な時間を消費し、入力ミスを招きます。しかし、これを適切に自動化すれば、二度と気にかける必要はなくなります。
以下では、データキャプチャの意味、その背後にある手法、5段階のプロセス、そして人間の介入なしに実行されるように全体を自動化する方法について解説します。
データキャプチャとは？
データキャプチャとは、あらゆる種類のドキュメントやメールから情報を抽出し、コンピュータが読み取れる形式に変換するプロセスです。ドキュメントには、請求書、領収書、アンケート、動画、画像など、考え得るあらゆる形式があります。手作業によるデータキャプチャは時間、労力、そして人員を必要とするため、企業は機械学習や人工知能に頼ってこの作業を自動化するようになっています。
この用語は3つの意味で使われるため、簡単に整理しておきましょう。本ガイドにおいて、データキャプチャとは、ビジネスドキュメントを読み取り、その内容を構造化データに変換することを意味します。これは、行レベルの変更を追跡するためのデータベースエンジニアリング技術である変更データキャプチャ（Change Data Capture）や、バーコードやRFIDタグを使用して現実世界の物体を記録する物理的またはフィールドキャプチャとは異なります。ドキュメントから情報を抽出することを目的にここに来られたのであれば、正しい場所にいます。
その需要が減速することはありません。世界の自動認識およびデータキャプチャ市場は、2024年に698億ドルと評価され、2030年までに1369億ドルに達すると予測されており、年平均成長率は11.7%となっています。
データキャプチャの手法
データキャプチャの手法は、それぞれ異なる種類のドキュメント向けに構築された、確立されたいくつかのテクノロジーに分類されます。人が読み取って再入力する手動キャプチャもまだ存在しますが、時間がかかりエラーが発生しやすいため、データ量が増えた際にチームが実際に利用するのは以下の手法です。
OCR
光学式文字認識（OCR）は、画像、PDF、スキャンしたドキュメントからデータを読み取るために使用される技術です。これにより手作業によるデータ入力の必要がなくなり、企業が大量の領収書や画像を処理しなければならない場合に重要な役割を果たします。
OCRの歴史は多くの人が思っている以上に古いです。1975年にRay Kurzweilが視覚障害者向けの読み上げ端末を構築した際に初めて実用化されました。50年後の今日、銀行、病院、保険会社において、小切手、X線レポート、患者の記録からデータを抽出するという形で密かに活躍しています。
代表的なOCRソフトウェアには、Parseur、Tesseract、Adobe Acrobat Pro、OmniPage Ultimate、Abbyy FineReaderなどがあります。
ICR
インテリジェント文字認識（ICR）は、手書き文字を読み取るために構築されたOCRの発展形です。異なる書体やフォントの手書き文字を認識できるため、キャプチャされたデータの精度が向上します。これを実現するために、ICRは特徴分析とピクセルベースの処理を組み合わせ、線、交点、閉ループを特定します。
ICRは手書き文字が存在するあらゆる場所で活用されています。
- 銀行取引明細書
- タイムシート
- 請求書
- 明細書
- 顧客アンケート
OMR
光学式マーク認識（OMR）は、試験用紙、マークシート、アンケート、その他の構造化されたフォームから情報を収集します。ソフトウェアがドキュメントをスキャンし、マークされたボックスとマークされていないボックスを識別します。学校や市場調査会社はこれを利用して、誰一人としてページにペンを走らせることなく、数千枚の用紙を採点・集計しています。
バーコード
バーコード技術は、購入するほぼすべての商品に印刷されており、日常的に目にする手法です。白と黒の平行線で構成され、スキャナーが瞬時に読み取る数値やデータをエンコードしています。
バーコードはソフトウェアを通じて商品を識別し、荷物を追跡するため、スーパーマーケットの運営、国際物流、請求書の支払い追跡などに欠かせないものとなっています。
QRコード
QRコードは、より多くの情報を保持でき、あらゆるスマートフォンで読み取れる2次元バーコードです。静的と動的の2種類があり、ウェブサイト、ソーシャルプロフィール、WIFIパスワード、メールアドレスなどを指定できます。レストランでは、印刷されたメニューを完全に廃止するためにこれが採用されています。
ウェブスクレイピング
ウェブスクレイピング（データスクレイピングと呼ばれることもあります）は、ボットやクローラーを使用してウェブサイトからコンテンツを抽出します。Residential proxies（住宅用プロキシ）を利用することで、ボット検知を回避し、スクレイピングされたHTMLデータはデータベースに書き込まれます。
音声キャプチャ
Alexa、Siri、Googleアシスタントなどはすべて音声キャプチャ技術です。音声認識を使用して、話し言葉をコンピュータが処理できるデータに変換します。明日の天気を尋ねるだけで、まさに声を出してデータをキャプチャしていることになります。
AIによる自動データキャプチャ（IDP）
インテリジェントドキュメント処理（IDP）とも呼ばれる自動データキャプチャは、AIを使用してドキュメントを読み取り、必要なフィールドを見つけ出し、テンプレートを構築することなく構造化データとして返します。これが最新の手法であり、拡張性に優れた方法です。画像をテキストに変換するだけで終わる単なるOCRとは異なり、インテリジェントドキュメント処理はレイアウトを理解するため、何千もの異なるベンダーの形式から請求書番号、日付、および明細行を抽出できます。
Parseurのようなツールは、内部で2つのAIエンジンを稼働させています。メールやテキストドキュメント用のText AIエンジンと、PDF、スキャン、画像用のVision AIエンジンです。一度フィールドを説明すれば、AIがその後のすべてのドキュメントからデータをキャプチャします。オプションの人間によるレビューステップで重要な問題を見つけ出し、クリーンなデータがスプレッドシート、CRM、ERP、API、または下流のAIエージェントに届きます。これが、テンプレートのメンテナンスも手入力も不要なデータキャプチャです。
データキャプチャのプロセス
データキャプチャのプロセスは、ドキュメントのインポートから完成したデータの配信まで、5つのステップで実行されます。
- ドキュメントのインポート
何かをキャプチャする前に、まずはドキュメントを受け取る必要があります。ほとんどのデータキャプチャソフトウェアは、スキャンされたものか、メールで送信されたものか、アップロードされたものかに関わらず、PDF、JPEG、XMLなど、どのような形式のファイルでも受け付けます。
- 読み取り可能な形式への処理
インポートされると、ソフトウェアはコンテンツを機械が読み取れる形式に変換します。ファイルが低品質の画像である場合、まずはクリーンアップを行い、解像度を上げて下にあるテキストを読み取れるようにします。
- データ検証
次に、キャプチャされたデータは事前定義されたルールと照らし合わせてチェックされ、次のステップに進む前に、かすれた文字や欠落しているフィールドにフラグが立てられます。この段階でデータを正確にしておくことが、小さなエラーが下流で高くつくエラーになるのを防ぎます。
- ドキュメントの分類
その後、ドキュメントは種類ごとに自動的に分類およびインデックス付けされ、発注書、領収書、契約書がそれぞれ適切な場所に振り分けられます。この機械学習による分類により、チームは増え続ける書類の山を手作業で仕分けする手間から解放されます。
- データ抽出と配信
最後に、データ抽出そのものが行われ、必要な特定のフィールドとメタデータが抽出されて送信されます。キャプチャされたデータは、ドライブ、フォルダ、または接続されたアプリに移動し、待ち受けている自動化されたワークフローに供給される準備が整います。
データキャプチャ vs データ入力 vs データ収集
データキャプチャ、データ入力、およびデータ収集は、しばしば混同されがちですが、3つの異なる概念です。データ入力は人が手作業でシステムに情報を入力することですが、データキャプチャはその読み取りと変換のステップを自動化し、人の手を不要にします。データ収集はあらゆる情報源から情報を集めるより広い活動であり、データキャプチャは収集したものを構造化された機械可読データに変換する特定のプロセスです。簡単に言えば、ドキュメントを「収集」し、「キャプチャ」がデータを抽出し、「入力」はキャプチャが置き換える遅い手動バージョンです。
データキャプチャの利点
自動化されたデータキャプチャには、すぐに実感できる5つの利点があります。効率性、正確性、コスト削減、セキュリティ向上、そして従業員の満足度向上です。
- データ効率性
データが迅速かつ正確にキャプチャされるため、社内プロセスがスピードアップし、顧客の待ち時間が短縮されます。手作業が大幅に減ることで、ドキュメント処理がエンドツーエンドでより高速に実行されます。
- データの正確性
手作業による処理では、フィールドの欠落や入力ミスなど、常にエラーが漏れてしまいます。データキャプチャソリューションはすべてのレコードをチェックする検証ステップを実行するため、誰かが確認する前に、請求書がデータベース内のサプライヤーデータと一致していることを自動で確認できます。
- コスト削減
事務作業のコストは積み重なります。AI Multiple によると、単一のドキュメントをファイリングするのに約20ドルかかり、紛失したものを再作成するのに220ドルかかります。自動データキャプチャはこうした不必要な出費をなくし、印刷しなくなった紙は地球環境へのボーナスにもなります。
- セキュリティ向上
デジタル化されたドキュメントは、必要な人にだけアクセスが制限された安全なオンラインストレージに保存されるため、紙のファイリングキャビネットよりも紛失や不正行為のリスクがはるかに低くなります。すべてのドキュメントに対する可視性が高まることで、数ヶ月後ではなく、より早く不審な動きを発見できるようになります。
- 時間の節約
手作業でドキュメントを確認するのは時間がかかり、誰かがエラーを修正するために手を止めればさらに遅くなります。自動ドキュメントキャプチャシステムはそのような遅延を排除し、ビジネスが成長し拡大するための余裕をもたらします。
- 従業員の満足度と健康の向上
眼精疲労、ストレス、筋肉の問題はすべて手動のデータ入力作業に関連しており、単調な作業は人を消耗させます。その作業をソフトウェアに任せることで、チームは顧客、パートナー、そして実際に人間が必要とされる業務に時間を費やすことができるようになります。
Parseurを使用してデータキャプチャを自動化する方法
Parseurは、ドキュメントから構造化データを自動的に抽出するAIデータキャプチャツールであり、テンプレートは不要で、コードを記述する必要もありません。エンジニア向けではなく、ドキュメントの山に溺れている人向けに構築されているため、技術的な知識のないユーザーでも午後の時間を使ってセットアップできます。
メールやアップロードでParseurにドキュメントを送信すると、AIエンジンが請求書、領収書、メールからスキャンされたPDFまで、指定したフィールドをキャプチャします。そこから、各ドキュメントが到着した瞬間に、クリーンなデータが何百もの接続されたアプリケーション、スプレッドシート、CRM、または自動化プラットフォームに流れ込みます。
結果はシンプルです。ドキュメントは届いた瞬間にキャプチャされ、あなたはこれまでデータ入力に費やしていた時間を取り戻すことができます。これこそがデータキャプチャの真の目的であり、このプロセスについて頭を悩ませることはもう二度とないでしょう。
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