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。
AI、機械学習、自然言語処理などのデータサイエンスツールが連携し、データ処理のあらゆる段階で効率のシンフォニーを生み出す世界を想像してみてください。これは単にデータを処理するだけでなく、組織が情報を扱う方法そのものをデジタル化することを意味します。
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拡大できるのかを詳しく説明します。
インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）とは？
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
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年のForbesレポートによれば、実に95%の企業が日常的に非構造化データを管理しています。
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
データインジェストはプロセスの第一歩で、さまざまなソース（メール、PDF、MS Excelなど）からデータを一元管理先へ移動またはインポートします。こうしてデータが保管・分析できるようになります。
ステップ2：データキャプチャ
ドキュメントから情報を抽出し、コンピュータが読み取れるデータへ変換する工程をデータキャプチャと呼びます。通常、機械学習アルゴリズムやディープラーニングAI技術と連携したOCR（光学式文字認識）が活用されます（例：領収書、画像、書籍など）。
ステップ3：データ分類
データを、書類の機密性などに応じたカテゴリへ整理して検索・取得をしやすくします。たとえばParseurのメール解析ツールでは、不動産や飲食注文、Googleアラートなど用途別テンプレートを活用できます。
ステップ4：データ抽出
このプロセスで、特定の情報が文書から抽出されます。たとえば発注書なら顧客情報、注文番号、合計金額や数量などを抽出します。
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する工程です。パースしたデータが正確でなければ最終結果も正しくなりません。人手を介さず論理的なチェックが複数回行われます。
ステップ6：データ変換
データの正確性を確認した後は、用途に合う構造化データ（最終成果物）となるように生データを変換します。
ステップ7：データエクスポート
最後に、抽出・変換したデータを任意のアプリケーションへダウンロード、送信、エクスポートします。すべて自動ワークフローで実行できます。
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の調査によれば、業務全体の60%で自動化による30%以上の時間短縮効果が認められています。繰り返し作業が自動化されることで多大な時間・リソースの節約が実現し、実際に90%の社員が自動化できる退屈な反復作業に負担を感じているという統計もあります（ThinkAutomationの調査）。
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
毎日何百もの書類を人手で確認するのはミスのもとです。ドキュメント処理自動化を導入すれば、人為的ミスをほぼゼロまで減らせます。アルゴリズムやロボットは毎回学習して精度を上げます。
データの自動バックアップ
自動化ツールを使えば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の多くはクラウド型なので、データは安全に保管され、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
社員はカスタマーエクスペリエンスなど本来注力すべき業務へ集中でき、生産性や売上向上につながります。オフィス自動化によるROIは初年度で30〜200%（主に人件費の削減）とされます。社員が雑務に追われず、創造的な時間を有効に活用できます。
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。
使いやすく直感的なワークフロー
ITの専門知識がなくても使える自動化ツールであれば、コード不要でさまざまなプロセス間のワークフローもシームレスに構築できます。
他アプリケーションとの連携
お好きなアプリと連携できれば、業務効率も一層向上します。リード獲得などの用途なら、MailchimpやIntercomなど外部連携が不可欠です。データを自動転送できると大幅な業務効率化につながります。
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Microsoftが提供する新しい自動化ツールで、アプリや連携先にAIを追加できます。ポイント＆クリック操作で組織に合わせたAIモデルを簡単に作成できます。
OCR
光学式文字認識（OCR）は、画像からテキストを読み取る際に重要な技術です。大量の領収書対応などでOCR重視のツールが役立ちます。
2025年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
ParseurはAIドキュメント処理ツールで、メールやPDFからデータを抽出します。ParseurのようなAIパースツールを利用すると、手動作業を大幅に削減し、自動ワークフローの構築も容易です。
ParseurのAIソフトウェアは、市場で最も優れたAIパーシングエンジンで、どんなレイアウトでも文書を構造化データ化できます。
ParseurはZapier、Power Automate、Integromatなど数千種類のアプリケーションとの連携も可能です。
ドキュメント処理自動化を組織に導入することで、エンドツーエンドで業務プロセス自動化を実現できます。ドキュメント処理自動化の導入には、多くのメリットがあり、業務効率の向上や迅速な成果につながります。
最終更新日
