主なポイント
- IDドキュメントのデータ抽出により、パスポート、運転免許証、IDカードなどが自動的に構造化データに変換され、KYCにおける手動のデータ入力が不要になります。
- 最新の抽出技術は単なるOCRではなくAIを使用しているため、さまざまなレイアウト、スキャン画像、機械読取領域（MRZ）を高精度で読み取ることができます。
- 主な抽出項目は、氏名、生年月日、国籍、文書番号、発行日と有効期限、そしてMRZコードです。
- Parseurは最大99%の精度でIDドキュメントからデータを抽出し、コード不要で、EU圏内のデータ保存によるGDPR準拠を実現しています。
IDカード、パスポート、運転免許証からのデータは、KYC（顧客確認）チェック、顧客のオンボーディング、および本人確認のために毎日使用されています。その情報を手作業で読み取り入力することは時間がかかりエラーが発生しやすく、たった一つのミスが正当な顧客をブロックしたり、不正な顧客を通過させたりするリスクがあります。
IDドキュメントのデータ抽出は、本人確認書類を自動的に読み取り、印刷されたフィールドをクリーンな構造化データとして返すことでこの問題を解決します。この記事では、手動によるIDデータ入力の課題、AIを活用した抽出の仕組み、キャプチャできるフィールド、そしてコードを書かずにプロセス全体を自動化する方法について説明します。
なぜKYCプロセスにおいて本人確認が重要なのか
本人確認は、顧客のオンボーディングや従業員の採用前に、その人物が主張する通りの人物であることを確認するためのステップです。これにより、企業は詐欺を検出し、個人情報の盗難を防ぎ、規制上の義務を果たすことができます。
銀行、保険、旅行、またはフィンテックのどの業界で働いていても、システムにID情報を正しく入力することは非常に重要です。正確なIDデータは、規制当局が要求する顧客デューデリジェンス（CDD）および顧客識別プログラム（CIP）の基盤となります。最初のドキュメントのアップロードからKYC自動化を実施することで、その基盤をクリーンに保つことができます。
IDドキュメントからデータを手動で抽出する際の課題
手作業でIDドキュメントからデータを抽出することは、オンボーディングチームにおいて最も面倒な作業の一つです。継続的な労力を必要とし、大量のドキュメントを処理する場合はコストが急速に膨らみます。
IDドキュメントには多様なフォーマットとレイアウトが存在する
本人確認書類には単一の標準がありません。片面にすべてのフィールドが印刷されているIDカードもあれば、両面にデータが分割されているものもあり、国によって異なるデザインが使用されています。この多様性により、手動での読み取りは遅く一貫性がなくなり、スタッフが同じ詳細情報を異なるフォームにコピーしている間、フロントデスクに長い列ができる原因となります。
手動データ入力はヒューマンエラーを起こしやすい
IDカードの情報を入力するには集中力が必要ですが、集中力は途切れがちです。パスポート番号の入力ミスや生年月日の打ち間違いは、検証の失敗を引き起こし、オンボーディングを遅らせ、顧客を苛立たせます。規模が大きくなると、こうした小さなエラーが積み重なって実際のコストとリスクになります。
ぼやけた書類や古い書類は読みにくい
運転免許証は摩耗したり色あせたりすることがあり、撮影したパスポートには光の反射、影、または歪んだ背景が含まれることがよくあります。人間がドキュメントを読み取るのに苦労すると、データ品質は低下します。本人確認書類でトレーニングされたAI抽出ツールは、肉眼よりもはるかに一貫してこれらの難しいカードを読み取ることができます。
AIを活用したIDドキュメントデータ抽出の仕組み
古いツールは、スキャンをテキストに変換するために単なるOCRに依存していました。最新のIDドキュメントのデータ抽出はさらに進化しています。OCRとAIおよび機械学習を組み合わせることで、単に文字を読み取るだけでなく、ドキュメントを意味として理解します。これが、生のテキストとクリーンな構造化されたフィールドの違いです。
有能なID抽出ワークフローは以下のことを行います。
- パスポート、運転免許証、政府発行のIDなど、スキャン、写真、またはデジタルかを問わず、あらゆるIDドキュメントからデータを正確に読み取ります。
- レイアウトが変更されても、名前、文書番号、有効期限などの特定のフィールドを見つけてキャプチャします。
- 検証のために機械読取領域（MRZ）を読み取ります。
- 自動化されたワークフローを通じて、構造化されたデータをデータベース、CRM、または検証システムに直接送信します。
これを可能にするために、インテリジェント文書処理（IDP）、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、OCR、およびツールがフィールドを正しく解釈するのを助ける自然言語処理など、いくつかのテクノロジーが連携して機能します。Parseurは、これらを単一のAIドキュメント処理エンジンに統合しています。
難しい画像からテキストを抽出する
IDドキュメントでは、人間の目では見逃しがちな低コントラストの領域やセキュリティ背景の中にテキストが隠れていることがよくあります。AI主導の抽出では、照明に関係なく写真上の印刷された文字、入力された文字、および手書きの文字を検出するため、重要な情報がスキップされることはありません。
単なる文字ではなくドキュメントを理解する
機械学習により、ツールはドキュメントの種類を認識し、そこから適切なフィールドを自動的に抽出できるようになります。処理する本人確認書類が増えるほど、新しいレイアウトを処理する能力が向上します。これがインテリジェント文書処理の核となる考え方です。
多言語および多国籍のサポート
IDドキュメントは、多くの言語や文字で届きます。AI抽出はカード上の言語を検出するため、パスポートやさまざまな国の国民IDを、それぞれ個別のテンプレートを作成することなく一つのワークフローで処理できます。
IDドキュメントから抽出できるフィールドは？
優れたID抽出ツールは、入力するドキュメントに関係なく、主要なフィールドを自動的にキャプチャします。
- フルネーム (Full name)
- 生年月日 (Date of birth)
- 国籍 (Nationality)
- 性別 (Sex)
- 出生地 (Place of birth)
- 文書番号 (Document number)
- 発行日 (Date of issue)
- 有効期限 (Expiry date)
- MRZコード (MRZ code)
これらのフィールドは、KYCワークフローで最も一般的なドキュメントであるパスポート、運転免許証、国民IDカード、在留カード、およびPANカードやNRICカードなどの地域固有のIDをカバーしています。オンボーディングまたは検証システムが想定するスキーマに出力が一致するように、キャプチャするフィールドをカスタマイズして決定できます。
MRZとは何か、なぜ重要なのか？
**MRZ（機械読取領域）**とは、パスポートやIDカードの下部に印刷されている、通常2行または3行の固定幅のエンコードされた文字列のブロックです。これは、機械がドキュメントをすばやく読み取り、目視できるフィールドとエンコードされた内容を照合できるように設計されています。
MRZを正しく読み取ることは、印刷された詳細情報とエンコードされた情報が一致していることを確認できるため、IDの検証にとって重要です。汎用的なリーダーではその密集したフォーマットに引っかかることが多く、すべてのOCRツールがMRZを確実にキャプチャできるわけではありません。ParseurはMRZを正確に抽出するように構築されているため、手動で再入力することなくIDドキュメントを検証できます。
ParseurによるIDドキュメントからのデータ抽出方法
Parseurは、PDFドキュメントや画像から自動的にデータを抽出する強力なOCRソフトウェアおよびAIドキュメントパーサーです。強力なAIエンジンを使用して、ドキュメントのレイアウトに関係なく、IDデータを迅速かつ正確にキャプチャします。
Parseurは、テキストベースか画像ベースかにかかわらず、どのようなレイアウトや形式であってもIDドキュメントからの情報を読み取ります。そのAIエンジンは各ドキュメント上のフィールドを認識し、それらを自動的に処理します。テンプレートを作成する必要も、コーディングの知識も一切不要です。
いくつかの簡単なステップで、自動化されたKYCデータ抽出ワークフローが完成します。
- Parseurメールボックスを作成します。Parseurはすべての機能が無料で使い始められます。
- IDドキュメントを直接Parseurアプリケーションにアップロードします。
- AI解析エンジンを使用して抽出するデータをParseurに指示します。
- 抽出されたデータを検証し、ツールが必要な情報を正確にキャプチャしたことを確認します。
- API、Webhook、またはZapierを通じて、抽出データを自社ツールに送信します。解析されたデータは、ExcelやGoogle Sheetsなど、任意の形式でエクスポートできます。
データプライバシー
ParseurはGDPRに完全に準拠しており、データはEU内のサーバーに安全に保存されます。お客様が明示的にリクエストしない限り、私たちはデータにアクセスしません。これは、機密性の高いIDデータを大規模に扱う際に重要です。
最終更新日
