データとテクノロジーが融合する現代。インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）は、AI、機械学習、自然言語処理といった最先端技術を駆使し、組織のドキュメント処理効率を飛躍的に高める革新的なソリューションです。単なる自動化に留まらず、情報の取り扱いそのものを根本から変革し、ビジネスのデジタル化を加速させます。
ThinkAutomationのレポートによれば、デジタルオートメーション市場は現在67.6億ドル規模で、2023年までに126.1億ドルへ成長すると予測されています。
本記事では、インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）の概要と、企業がIDPを活用してビジネスをどのように成長させられるかを詳しくご紹介します。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）とは？
IDP（インテリジェント・ドキュメント・オートメーションとも称される）は、テクノロジーの力で人の介入を最小化し、さまざまなソースや形式の文書から効率的にデータ抽出を実現する仕組みです。ドキュメントアセンブリとも呼ばれることがあります。
Wikipediaによれば、ドキュメント処理の自動化とは「電子ドキュメントの作成を支援するシステムやワークフロー設計」と定義されています。
「さまざまな種別の文書から必要なデータを自動で収集・承認し、抽出後は関連機能を付与して価値向上を実現する」
— AI Multiple, 2020年5月
Fact.MRの最新調査でも、グローバルなビジネスワークフロー自動化市場の著しい拡大が示されており、2026年末には21億ドル超の収益が見込まれています。
2026年末までにビジネスワークフロー自動化市場の収益は52億4720万ドルに到達すると予想されています。
- Fact.MR
特に北米地域がこの市場成長をけん引しており、ドキュメント処理の自動化はグローバルでデータ抽出の革新的手段として注目されています。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングの仕組み
データ抽出とは、非構造化データを構造化データへ変換するプロセスであり、IDPの中核を成します。Forbesの2019年レポートによれば、実に95%の企業が日々非構造化データの管理を求められています。
データ抽出の対象となるドキュメントは主に次の3種類に分類できます：
- 非構造化データ：固定フォーマットがなく、コンピュータが直接読めない情報（例：本、論文、医療記録、テキストファイル等）。
- 半構造化データ：一部のみ構造化されているデータ（例：デジタル写真、日時スタンプ、画像、請求書等）。
- 構造化データ：明確なデータモデルに基づいて整理済みの情報。
ドキュメント処理自動化の7つのステップ
ドキュメントを手作業で処理する場合、人的ミスや膨大な工数が発生します。自動化ツールへの移行により、多数の文書を瞬時に処理可能となります。自動化による代表的なワークフローは次の7ステップです：
ステップ1：データインジェスト
最初の工程で、メールやPDF、MS Excelなど多様なソースからデータを一元的に収集・インポートします。これにより、後続処理や分析が容易になります。
ステップ2：データキャプチャ
ドキュメント内の情報を抽出し、コンピュータが理解できる形式へ変換するのがデータキャプチャです。多くの場合、機械学習やディープラーニングAIと連携したOCR（光学式文字認識）技術が利用されます（例：領収書や画像、書籍等）。
ステップ3：データ分類
文書の内容や機密度等に応じてデータを自動でカテゴリに分け、後の検索や取得を容易にします。Parseurのようなパーサーツールでは、不動産、飲食注文、Googleアラートなど用途別テンプレートを利用可能です。
ステップ4：データ抽出
この段階で、文書から必要な情報（顧客情報や発注番号、合計金額など）が抽出されます。
ステップ5：データ検証
抽出データの正確性と品質を確保します。ロジカルチェックが自動で複数回行われるため、人の手を介さず品質担保が可能です。
ステップ6：データ変換
検証済データを、最終的に目的の構造化データ形式へ変換します。
ステップ7：データエクスポート
最後に、抽出・変換されたデータを任意のアプリケーションへ自動ワークフローで転送・エクスポートします。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング導入のメリット
金融、不動産、飲食などさまざまな業界や業種でIDPは幅広く活用でき、以下のような利点があります。
時間とリソースの節約
Mckinseyの調査によれば、業務の60%は自動化により最大30%の工数削減が可能です。単純作業から自動化することで多大な時間と人件費を節約でき、実際に90%の従業員が自動化可能な繰り返し作業に多くの時間を取られているというデータもあります（ThinkAutomation調査）。
Parseurが2024年6月に実施したベンチマークによれば、Parseurのドキュメント処理ツール利用顧客は平均して毎月150時間の手入力作業と約6,413ドルのコストを削減しています。 — Parseur統計, 2024年6月
ヒューマンエラーの削減
手作業で大量の文書を処理する場合、ミスのリスクは高まります。IDPなら自動的に処理を行い、ヒューマンエラー発生率を大幅に低減できます。ロボットや機械学習アルゴリズムが継続学習し、精度向上も期待できます。
データの自動バックアップ
自動化ツールによって、データはリアルタイムでクラウドにバックアップされ、どこからでも安全にアクセスできます。IDPツールはデータの紛失やセキュリティリスク管理にも役立ちます。
業界別モデル・テンプレート活用
業種ごとに最適なテンプレートを備えている自動化ソリューションも増えています。Parseurでは不動産プラットフォームをはじめ、連絡先や物件情報、リード元の自動抽出に対応しています。
プロセス全体の効率化
IDP導入により社員は雑務から解放され、コア業務やカスタマーエクスペリエンス改善などに集中できます。自動化導入企業では、初年度30～200%のROI（主に人件費削減）が得られるなど、効果は明確です。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングツール選定のポイント
自社ニーズに最適な自動ドキュメント処理ツールを選ぶ際、重視すべき主な機能をご紹介します。
操作が直感的でワークフローがシームレス
IT知識がなくても使えるノーコード自動化ツールなら、簡単な設定だけで多様な業務プロセスの自動化や連携を実現できます。
豊富な外部アプリ連携
他の業務アプリケーション（例：MailchimpやIntercomなど）と連携し情報を自動送信できると、リード獲得や業務自動化の幅が広がります。
IDPソリューションの主な種類
ビッグデータ時代の今、データ抽出・文書処理の手法も多様化しています。目的や規模に応じて適切なソリューションを選定しましょう。
Power AutomateのAI Builder
AI BuilderはMicrosoftの提供する最新自動化ツール。アプリケーションとAIを連携し、ポイント＆クリックで自社要件に合わせたAIモデルが構築できます。
OCR
光学式文字認識（OCR）は、画像からテキストを読み取る用途で必須の技術。大量領収書の処理などには、OCR特化型のツールが最適です。
2025年におすすめのインテリジェント・ドキュメント・プロセッシングソフト Parseur
ParseurはAI活用の先進的なドキュメント処理ツールで、メールやPDFなど様々な書式からデータを正確に抽出します。Parseurを導入することで、手間のかかる手動作業を大幅に削減し、自動化ワークフローの構築もスムーズに行えます。
Parseurが誇る市場最高水準のAIパースエンジンは、どんな文書レイアウトも正確に構造化データ化できます。
ParseurはZapier、Power Automate、Integromatなどの数千種アプリケーションと容易に連携が可能です。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングを社内プロセスに導入することで、業務全体の自動化を実現し、効率化と素早い成果享受につなげましょう。
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