インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）は、請求書、メール、PDFなどの文書からデータの抽出、検証、転送を自動化します。
この記事のポイント：
- インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）は、文書からのデータ抽出、検証、配信を自動化し、手作業の負担を軽減します。
- AI搭載ツールは非構造化データの処理を自動化し、ビジネスワークフロー全体の精度を向上させます。
- Parseurは、チームが文書処理をエンドツーエンドで自動化し、時間を節約し、反復的なタスクを排除するのに役立ちます。
簡単に言えば、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呼ばれる）の主な目的は、テクノロジーによって人の介入を最小限に抑えることです。ドキュメントアセンブリとも呼ばれ、様々なソースやレイアウトからデータを抽出するのに役立ちます。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）は、人工知能（AI）、予測分析、自然言語処理を組み合わせ、組織がデータを扱う方法を自動化します。これは単純なデータ抽出にとどまらず、文書ベースのワークフローを完全にデジタル化し、簡素化するものです。
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・プロセッシングの概要と、企業がIDPを活用してビジネスをどのように拡大できるのかを詳しく説明します。
IDPとは？
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し、その有効性を承認、さらに抽出データを活用して機能を付加し、価値を増大させる」- AI Multiple, 2020年5月による定義
Fact.MRの最新調査によれば、ビジネスワークフロー自動化のグローバル市場は今後強い成長が見込まれ、テクノロジーを基盤としたソリューションは2026年末までに21億ドル超の収益が予想されています。
2026年末までにビジネスワークフロー自動化市場は52億4720万ドルの収益をもたらすと推計されています。
- Fact.MR
北米は予測期間を通じて世界のビジネスワークフロー自動化市場をリードすると見られます。ドキュメント処理の自動化は、データ抽出に革新的なソリューションを提供するものとして世界中で注目されています。
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に変換するプロセスであり、ドキュメント処理自動化において重要な役割を果たしています。2019年にForbesに掲載されたレポートによると、95%の企業が日常的に非構造化データを管理する必要があるとのことです。
データ抽出は次の3種類のドキュメントに依存します：
- 非構造化データ：あらかじめ定義された構造がなく、コンピュータで直接読み取れないデータ（例：本、論文、医療記録、テキストファイルなど）。
- 半構造化データ：一部のみ構造化されている非構造化データ。デジタル写真、日付スタンプ、画像、請求書などが該当します。
- 構造化データ：明確に定義されたデータモデルに変換された情報。
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、エラーが発生したり多大な時間がかかったりしがちです。自動化ツールに切り替えることで、企業は数秒で多くの文書を自動生成できるようになります。
- データインジェスト
- データキャプチャ
- データ分類
- データ抽出
- データ検証
- データ変換
- データエクスポート
以下に、人の介入が不要なドキュメント処理自動化フローの各ステップを紹介します。
ステップ1：データインジェスト
文書の取り込みは、インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングの最初の段階です。メール、ファイルのアップロード、共有フォルダ、API接続などを通じて文書がシステムに取り込まれます。
- 一般的なソースには、PDF、画像、スプレッドシート、スキャンされた文書などがあります。
- **例：**請求書や領収書がメールで自動的に届くか、IDPプラットフォームに一括でアップロードされます。
ステップ2：データキャプチャ
データを抽出する前に、スキャンされた文書や画像をクリーンアップし、機械が読み取れるテキストに変換する必要があります。このステップにより、OCRの精度と一貫したフォーマットが保証されます。
- 技術には、画像の強調、傾き補正、ノイズ除去などが含まれます。
- **例：**OCRがスキャンされた請求書や手書きの領収書から読み取り可能なテキストを抽出します。
ステップ3：データ分類
データ抽出では、各文書から主要な情報を特定し、キャプチャします。AIとパターン認識を使用し、システムは構造化されたフィールドを認識し、請求書や発注書から契約書やフォームまで、業界全体のさまざまなユースケースに合わせて自動的に抽出します。
- フィールドには、請求書番号、供給元名、合計金額、日付などが含まれる場合があります。
- **例：**会計、レポート作成、分析で使用するために「請求書番号」と「支払期日」を自動的にキャプチャします。
ステップ4：データ抽出
データが抽出されると、検証によって正確性と事前定義されたルールへの準拠が保証されます。システムは、欠落しているフィールド、フォーマットエラー、重複をチェックします。
- 論理チェックにより、データがビジネスおよび会計基準を満たしていることが確認されます。
- **例：**供給元の付加価値税（VAT）番号が欠落している請求書や合計金額が間違っている請求書にフラグを立てます。
データ抽出についてさらに詳しくはこちら
ステップ5：データ変換
このステップでは、抽出されたデータを一貫性と使いやすさのために洗練させます。データは標準化され、内部フォーマットにマッピングされ、関連する外部詳細で補強されます。
- 日付、通貨、ベンダー名などのフォーマットは、正確性のために正規化されます。
- 例：日付をYYYY-MM-DDに変換し、供給元名をマスターレコードと照合します。
ステップ6：データ検証
システムが不確かなデータに遭遇した場合、それらのケースは人間の検証のために回されます。これにより、データ品質と継続的な生産性分析の向上が保証されます。
- ユーザーはダッシュボードで直接フラグが立てられたフィールドを確認し、修正できます。
- **例：**読み取れない添付ファイルや新しい文書レイアウトがレビュー担当者に送られます。
ステップ7：データエクスポート
最後のステップは、クリーンで検証済みのデータを他の業務システムにエクスポートすることです。統合やAPIを通じて、抽出されたデータはCRM、ERP、スプレッドシートに自動的に流れます。
- データ配信は多くの場合リアルタイムで行われ、ワークフロー全体で即座に利用可能になります。
- **例：**請求書のフィールドを会計ソフトウェアやGoogle Sheetsに直接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
IDPは金融、不動産、飲食などさまざまな業界やユースケースに応用可能です。本ワークフロー自動化を企業に導入することで、次のようなメリットが得られます。
時間とリソースの大幅な節約
Mckinseyのレポートによれば、業務プロセスに関しては、60%の職種で自動化によって30%の時間を節約できる可能性があります。反復的なタスクを自動化することで、膨大な時間とリソースを節約できます。
しかし、自動化の真の価値は効率性だけにとどまりません。それは正確性に依存します。多くの組織はワークフローを自動化しますが、一貫性のないデータや不完全なデータがすべてを遅らせることに気づきます。自動化の基盤が質の低い入力である場合、チームは洞察を得るよりもエラーの修正に多くの時間を費やすことになります。高品質で標準化されたデータこそが、自動化を時間節約ツールから戦略的イネーブラーへと変えるのです。
同時に、自動化は従業員の能力も向上させます。反復的で手作業のデータ入力をなくすことで、チームは分析、意思決定、イノベーションといった影響力の大きい業務に集中できます。この変化は生産性を向上させるだけでなく、仕事の満足度やエンゲージメントも高めます。従業員がデータエラーの修正や定型文書の処理に費やす時間が減れば、ビジネスの成長を促進するより戦略的な取り組みに貢献できます。
90%の従業員が、簡単に自動化できる退屈で反復的なタスクに負担を感じています - 主要需要統計、ThinkAutomation。
Parseurが2024年6月に実施したベンチマークによれば、Parseurドキュメント処理ツールの平均的な顧客は、毎月約150時間分の手動データ入力作業と約6,413ドルを削減しています。 — Parseur統計, 2024年6月
ヒューマンエラーをゼロに
毎日何百もの文書を手作業で確認するのは、人為的ミスの原因となります。ドキュメント処理の自動化により、これらのエラーをほぼゼロに減らすことができます。
データの自動バックアップ
言うまでもなく、自動化ツールを使用するとデータは自動的にバックアップされます。ドキュメント処理ツールは通常クラウドベースのアプリケーションであり、データは安全に保存され、いつでもどこでもアクセスできます。
学習済みモデル・業界別テンプレート
多くの自動化ソリューションには業界別のテンプレートが用意されています。たとえばParseurは多様な不動産プラットフォームに対応し、連絡先情報や物件情報、リード元のデータも自動で抽出・処理されます。
プロセス効率の向上
企業は顧客体験など他のコアな側面に集中でき、生産性と売上の向上につながります。オフィスに自動化を導入すると、初年度で30〜200%のROIが生まれ、主に人件費の節約によるものです。スタッフが時間のかかるタスクに取り組む必要がなくなるため、創造的な時間を会社のために有効活用できます。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングツールの主な機能
自社に適した自動ドキュメント処理ツールを選定する際、必要となる代表的な機能をまとめました。
使いやすくシームレスなワークフロー
特に技術に詳しくない場合は、使いやすい自動化ツールを選ぶとよいでしょう。コーディング知識が不要なノーコードツールなら、異なるプロセス間でシームレスなワークフローを構築できます。
他アプリケーションとの連携
ドキュメント処理ツールをお好みのアプリケーションと連携させれば、時間節約にもつながります。例えば、リードジェネレーションにツールを使用している場合、MailchimpやIntercomなどの他のアプリケーションに接続してデータが自動的に送信されることが不可欠です。
IDPソリューションの種類
ビッグデータとテクノロジーの進化により、データ抽出の方法も文書量や構造に応じて様々です。
Power AutomateのAI Builder
AI Builderは新しいMicrosoftの自動化ツールで、アプリケーションや統合に人工知能を追加できます。シンプルなポイント＆クリック操作で、組織に合わせてカスタマイズされたさまざまなAIモデルを構築できます。
OCR
光学文字認識（OCR）は、画像（スキャンされたPDF、写真、スクリーンショット）をプレーンテキストに変換し、機械がページ上の単語を読み取れるようにします。OCRは画像からデータを抽出するための不可欠な最初のステップですが、それだけでは生のテキストを生成するだけで、文書の構造やどのテキストが意味のあるフィールドであるかを理解しません。
ニューラルネットワーク（機械学習モデルの一種）は、通常、計算負荷の高い長期間のフェーズで、非常に大規模な文書コーパス（公開データセットやライセンスデータセットであり、顧客のプライベートファイルではない）でトレーニングされます。この事前トレーニングにより、モデルは一般的なパターン（請求書の外観、日付や合計の一般的なフォーマット、一般的なラベル/値のレイアウトなど）を学習します。
この事前トレーニングにより、これらのモデルは新しい文書に適用され、多くのレイアウトや言語にわたってフィールドを確実に識別・分類できます。これにより、OCR単独や固定テンプレートルールよりも正確で回復力のある抽出が可能になります。重要な点として、Parseurはこれらの基本モデルを顧客の文書でトレーニングすることはありません。モデルは、コアシステムを再トレーニングすることなく、顧客ファイルに適用されます。
**自然言語処理（NLP）**は、単なるテキストだけでなく、意味や文脈を解釈するシステムを自動化することで、さらに一歩進んでいます。NLPを使用すると、ツールは類似した用語（「請求書番号」と「参照ID」など）を区別し、文の構造を理解し、メールや契約書などの非構造化文書からも情報を抽出できます。
最後に、**ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）**がデータ抽出とビジネスアクションの間のギャップを埋めます。OCR、ML、NLPが適切なデータをキャプチャして解釈すると、RPAはその情報を使用して、ERPシステムの更新、通知の送信、支払いの照合などのワークフローを自動的にトリガーします。これらの技術が連携することで、OCRが読み取り、MLが学習し、NLPが理解し、RPAが実行するというシームレスな自動化パイプラインが作成され、文書主導のプロセスにおける速度、一貫性、信頼性が確保されます。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングのユースケース
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）は、部門や業界を横断してワークフローを自動化し、非構造化データを構造化された実用的な洞察に変換します。OCR、機械学習、自然言語処理を組み合わせることで、IDPは生の文書とビジネスに対応したデータの間のギャップを埋めます。これにより、業務が加速するだけでなく、ISO 8000に準拠した自動化における重要な優先事項である精度、コンプライアンス、スケーラビリティも向上します。
以下にいくつかの実用的な例を挙げます：
買掛金管理
IDPは、160以上の言語の請求書から、ベンダー名、合計金額、税コードなどの主要なフィールドを自動的に抽出することで、請求書処理を簡素化します。Ascendによると、紙の請求書の処理にかかる平均コストは約15ドルですが、自動化されるとわずか2.36ドルになります。解析されたデータは、QuickBooksやZoho InvoiceなどのERPや会計ツールに直接流れ、手作業での入力を削減し、エラーを最小限に抑え、キャッシュフローの可視性を向上させます。
注文処理
IDPは、発注書から品目、注文番号、供給元の詳細、数量、合計金額を自動的に抽出することで、注文処理のワークフローを簡素化します。Reutersによると、調達チームの57%が依然として手作業でのデータ入力に依存しており、プラットフォームはPOの解析時に最大99.9%の精度を達成します。抽出されると、この構造化データは注文管理システムやERPシステムに直接プッシュされ、手作業を大幅に削減し、より迅速なフルフィルメントとコンプライアンスを可能にします。
人事/オンボーディング
Parseurは、連絡先情報、学歴、職歴などの主要なフィールドを履歴書から抽出し、PIIを削除することで匿名化されたワークフローをサポートします。解析されると、この構造化データはAPIや統合を介してBambooHRやMondayなどの人事ツールや応募者追跡システム（ATS）に転送されます。これにより、人事チームは反復的なデータ入力ではなく、人材の評価とエンゲージメントに集中できます。
Parseur: 2025年のおすすめインテリジェント・ドキュメント・プロセッシングソフト
Parseurは、メールやPDFからデータを抽出するAIドキュメント処理ツールです。ParseurのようなAIドキュメント解析ツールを使用すると、数え切れないほどの手作業の時間を節約し、自動化されたワークフロープロセスを導入できます。
ParseurのAIソフトウェアは、文書を構造化データに処理するための市場で最も優秀で優れたAI解析エンジンです。そして、どんなレイアウトにも適応します。
ParseurはZapier、Power Automate、Integromatなど、数千のアプリケーションと統合することもできます。
組織内にドキュメント処理の自動化を組み込むことで、エンドツーエンドの自動ビジネスプロセスが可能になります。ドキュメント処理の自動化の導入には、ビジネスオペレーションを合理化し、より迅速な結果を達成するのに役立つ数多くの利点があります。
よくある質問
業務効率化のために自動化を導入する企業が増えるにつれ、インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）で何ができるのか、既存のワークフローにどう適合するのかといった疑問がよく聞かれます。以下では、IDPの仕組みやメリット、Parseurのようなツールがいかに自動化を容易にするかについて、よくある質問にお答えします。
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インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）の主な目的は何ですか？
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IDPの主な目的は、様々な文書からのデータの抽出、検証、整理を自動化することです。これにより、企業は時間を節約し、人為的ミスを減らし、すべてのワークフローで一貫性のある正確なデータ処理を保証できます。
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IDPは従来のOCRとどう違うのですか？
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OCR（光学文字認識）が画像やスキャンした文書を読み取り可能なテキストに変換するのに対し、IDPはさらに数歩進んでいます。AI、機械学習、自然言語処理を用いて文書の文脈を理解し、構造化データを抽出し、他の業務システムへ自動的に転送します。
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IDPはどのような種類の文書を処理できますか？
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IDPは、請求書、領収書、発注書から契約書、フォーム、メールまで、ほぼすべての種類の文書を処理できます。構造化、半構造化、非構造化を問わず、インテリジェントシステムは多様な文書形式に対応することを学習できます。
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Parseurは文書処理の自動化にどのように役立ちますか？
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Parseurは、メールの解析からデータの抽出、エクスポートまで、文書のワークフロー全体を自動化します。既製のテンプレートとノーコード設定により、企業は主要な情報を即座に抽出し、Google Sheets、Power Automate、Zapierなどのアプリに手作業なしで送信できます。
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企業にIDPを導入するメリットは何ですか？
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主なメリットには、手作業の削減、処理時間の短縮、データ精度の向上、大幅なコスト削減などがあります。また、チームが反復的な作業に費やす時間が減り、価値の高い活動に多くの時間を割けるようになるため、従業員満足度が向上する企業も多くあります。
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IDPは中小企業にも適していますか？
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はい！インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングは需要に応じて拡張でき、適応性があります。中小企業は、いくつかの反復的な文書ワークフローを自動化することから始め、成長に合わせて拡大できます。Parseurのようなクラウドベースのツールを使えば、この移行を簡単かつ手頃な価格で実現できます。
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文書処理の自動化はどのくらい安全ですか？
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Parseurを含むほとんどの最新IDPツールはクラウドベースであり、厳格なデータ保護基準に従っています。データは暗号化され、安全に保管され、承認されたユーザーのみがアクセスできるため、GDPRなどの規制への準拠が保証されます。
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