企業が成功するための鍵は、正確なデータをスムーズに取り込む力にあります。顧客、製品、ビジネス改善のためのさまざまな分析データを問わず、データはすべてのビジネス活動の根幹です。
常に最新かつ正確なデータを維持することは企業にとって必須の課題であり、迅速で効率的なデータの取り込みがその土台を支えます。ここで「データキャプチャ」の重要性が際立ち、業務効率化に寄与します。
データキャプチャとは？
データキャプチャとは、さまざまな書類やメールなどから必要な情報を抽出し、コンピュータで処理できるデジタルデータに変換する一連のプロセスです。請求書、領収書、アンケート、動画、画像など多様な形式の文書が対象となります。手作業でのデータ入力では膨大な時間とコストが必要となるため、機械学習やAIを活用した技術を取り入れることで自動化が進んでいます。
Future Market Insights のプレスリリースによれば、エンタープライズ向けデータキャプチャ市場は2029年までに大きく成長すると予測されています。
データキャプチャの主な手法
手作業によるデータキャプチャは多くの時間を費やし、ヒューマンエラーのリスクも高まります。そのため、自動化によるデータキャプチャが最良の選択肢の一つです。以下、主要な自動データキャプチャ技術を紹介します。
「スキャニングの未来はインテリジェントキャプチャにあり」 - TechReport, 2021年12月
OCR
光学文字認識（OCR）は、画像やPDF、スキャンした書類などからテキストを電子データとして読み取る技術です。大量のレシートや画像データなどを扱う企業では、手動入力の負担軽減や効率化に大きく役立ちます。
OCRは1975年、Ray Kurzweilが視覚障害者向け読み上げ端末として最初に開発したことをご存知でしょうか。
銀行や医療、保険業界で特に需要があり、例として銀行では小切手明細の自動入力、病院ではX線レポートや診療記録の管理などに活用されています。
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、手書き文字を認識するOCRの発展形です。異なる書体や様々なフォーマットの手書き文字も正確に判読できるのが特徴です。ICRは特徴分析やピクセル処理など高度なアルゴリズムを組み合わせ、文字や線、交点、閉ループを特定して精度を高めています。
ICRの活用例：
- 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、試験用紙や成績表、調査票などマーク記入式の紙からデータを抽出します。OMRソフトウェアは記入の有無を素早く判定し、スキャナーで効率的に情報を収集できます。教育機関や市場調査分野で特に活用されており、時間とコストの削減に役立っています。
バーコード
バーコード技術は、商品や資材管理、荷物追跡などで世界的に幅広く使われています。黒と白のパターンが情報や数値を表現し、バーコードリーダーで即座に読み取ることが可能です。
スーパーでの商品管理はもちろん、国際物流や請求書の支払い処理など、さまざまな業務の効率化に貢献します。
Global Market Monitor の2021年11月のプレスリリースによると、バーコード関連市場は2027年までに高い成長が見込まれています。
QRコード
QRコードは、多くの情報を保存できる2次元バーコード（2D）です。スマートフォンや専用リーダーで簡単に読み取れ、静的（変更不可）・動的（変更可）の2タイプがあります。WebサイトやSNS、WiFi接続情報、メールアドレスなど様々なリンク先を簡単にシェアできます。最近ではレストランのメニュー表示など、非接触型対応でも導入が広がっています。
「QRコードの未来はさらに発展し、レストランがその活用をリードする」- PYMTS.COM
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）は、ウェブ上の情報をボットやクローラーを使って自動的に取得・収集する手法です。Residential proxiesを組み合わせることで、ボット検知を回避し安定的な取得が可能になります。HTMLデータを抽出後、データベースなどへ転送して管理します。
音声キャプチャ
Alexa、Siri、CortanaといったAIアシスタントも、音声認識を利用し音声データを取り込み・処理する音声キャプチャ技術の一例です。
データキャプチャのプロセス
データキャプチャの自動化では、いくつかの主要ステップを踏んでデータの取り込みから出力までを効率化します。以下に5ステップの流れを紹介します。
- ドキュメントのインポート
自動化されたデータキャプチャプロセスの最初のステップは、対象となるドキュメントのスキャンやデータ化です。多くのデータキャプチャソフトウェアは、PDFやJPEG、XMLなど多彩な形式に対応しています。
- コンピュータが読み取れる形式で文書を処理・キャプチャ
読み込んだドキュメントは、システムによって機械判読が可能なデータへ変換されます。たとえば画像データの場合、専用ソフトが画質や解像度を最適化します。
- データ検証
続いて事前設定されたルール（不明瞭な文字や未入力フィールドなど）に基づいてデータを自動検証します。この時点で手動による追加のチェックも実施され、エラーの早期発見と訂正が行われます。
- 文書の分類
文書は条件やフィルターに従い自動的に分類・インデックスされます。たとえば発注書、領収書、契約書ごとに自動振り分けが可能で、機械学習による分類アルゴリズムによって手間が圧倒的に減少します。
- データ抽出と配信
データ抽出によって必要な情報が精度高く抽出されます。メタデータの識別も同時に行い、取得したデータは指定フォルダーやストレージに格納され、必要に応じて迅速にアクセス・運用できます。
この段階で、他のアプリケーションとの自動連携やワークフローの自動化も実現します。
データキャプチャ導入のメリット
データキャプチャの自動化ツールを導入することで、ビジネスはさまざまな恩恵を受けられます。最先端技術の活用により、デジタル競争社会での優位性を確保できます。
- データ効率性
データを素早く正確に取り込むことで社内の業務フロー全体が加速し、顧客対応の向上も実現します。手作業削減によりドキュメント処理のクオリティもアップします。
- データの正確性
手作業ではヒューマンエラーが不可避ですが、データキャプチャソリューション導入で常に正確なデータが確保できます。検証プロセスで一貫性や正確性も自動で担保されます。
例えば、請求書のデータがサプライヤ―情報と一致しているかソフトウェアで自動判定できます。
- コスト削減
AI Multiple の2021年2月の記事によると、書類ファイリングの1件あたりコストは約20ドル、紛失書類の再作成は約220ドルに及びます。データキャプチャによる自動化は、こうした無駄な運用コストを大幅に削減する効果もあります。
さらにペーパーレス推進により、環境面にも貢献可能です。
- セキュリティ向上
文書のデジタル管理により、業務プロセスの透明性が増し、不正の早期発見や情報保護強化につながります。安全なストレージに保管されるため、紛失リスクやアクセス管理も徹底できます。
また、物理的な保管スペースが不要となり、オフィスの省スペース化も実現できます。
- 時間の節約
手作業での書類チェックや修正には時間を取られがちですが、自動化により大幅な時短が叶い、業務全体の遅延も防げます。これがビジネスの成長や拡大の助けとなります。
- 従業員満足度向上
手動データ入力作業は眼精疲労やストレス、筋肉疾患とも関連することが指摘されています。自動データキャプチャを取り入れることで、従業員はより価値の高い業務に時間を使うことができ、仕事の満足度や生産性向上に寄与します。
ドキュメントデータキャプチャの導入は、業務効率だけでなく、顧客やパートナーに充実した価値を提供する時間を創出します。
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