キー情報抽出（KIE）とは？完全ガイド

主なポイント

• KIEは単なるOCRを超え、意味のあるフィールドを抽出・理解します。
• AI駆動型データ抽出により、業務コストを最大70%削減し、98%の精度を実現。
• インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングの導入が急増、市場は2030年までに123.5億ドルを突破予定。
• Parseurはテンプレート不要の柔軟な自動化で実用的なKIEをワークフローに直接統合。

ビジネスでは、請求書・契約書・医療フォーム・顧客記録などの非構造化データが大量に存在します。これらを手作業でシステムに入力すると、時間がかかり、ミスが生じやすく、人件費もかかります。そのため、担当者は重要な業務より反復作業に多くの時間を取られてしまいがちです。

そこで活躍するのが**キー情報抽出（KIE）です。KIEはAIを活用して文書から氏名・金額・日付など必須フィールドを自動的に検出・取得。これによりインテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）**の一環として、膨大なデータを瞬時に構造化された使いやすい情報へと変換します。

金融・医療・物流・法務など、多くの業界でKIEが導入され、コスト削減や業務効率化、エラー削減を実現しています。また、Elfsightの調査では、マーケターの75%がAIで業務が容易になったと回答。投稿管理やオーディエンス分析、A/Bテストの自動化などの効果が確認されています。同様に、KIEによって手作業のデータ入力から開放され、チームはより価値の高い業務に集中できるようになります。

本ガイドでは、KIEの基礎や仕組み、活用シーンなどを詳しく解説し、現代ビジネスにおいてなぜ不可欠なのかを明らかにします。

キー情報抽出（KIE）とは？

キー情報抽出（KIE）とは、文書から重要なデータフィールドを自動的に抽出する技術です。2025年時点で、KIEは急成長を遂げるインテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）市場の中心で不可欠な役割を担っています。IDP市場は2035年まで年平均32.18%成長し、497億米ドルに達するとSpherical Insightsが予測しています。

従来の**OCR（光学式文字認識）**は画像やPDFからテキストを読み取るのが役割でしたが、KIEは「この数字が合計金額なのか」「この日付が契約日のことか」「この名称が顧客名なのか」など、一歩進んで文脈や意味を判断できます。これにより、文書から本当に必要な情報だけをデータとして取り出せるようになります。

つまり、KIEは非構造化文書を即座に構造化データへ変換し、実用的な業務インサイトをもたらすための技術です。

KIEの仕組み（ステップ解説）

**キー情報抽出（KIE）**では、複数の処理ステップを経て非構造データが実用的な構造化情報に変換されます。KIEは「読む」だけにとどまらず、文脈の理解や情報の識別、業務現場で使いやすい形でデータを整えます。

仕組みは次の通りです。

ステップ1：OCR（光学式文字認識）

文書からテキスト情報を取得します。OCR技術により、PDFや画像、手書き文書からでもテキストデータへ変換可能。これにより紙の請求書やフォームなど非デジタル書類も読み取り対象になります。

ステップ2：自然言語処理（NLP）・AIモデル分析

取得したテキストをNLP（自然言語処理）やAIアルゴリズムでより深く解析。単純なテキスト読取に終わらず、文書構造やフィールド間の関係も理解します。例えば、請求書なら会社名・住所・明細・合計などを区別し把握します。

ステップ3：エンティティ認識

この段階で重要な情報（エンティティ）を正確に識別・ラベル付けします。KIEのコアとなる作業であり、多くのビジネスが最も価値を感じる部分です。

例：

• 請求書番号
• 顧客名・サプライヤー名
• 発行日や支払期限
• 各種金額（小計、税金、合計）

ステップ4：検証とフォーマット標準化

抽出された情報は検証とフォーマット変換を経て精度と互換性が向上します。標準化された構造化データは自動的にCRM・ERP・会計システム・ダッシュボードなど下流システムへ連携できます。

例：

• 日付形式の統一（例：YYYY-MM-DD など）
• 電話番号・通貨記号など形式揃え
• 重複や入力漏れの自動判定

このようにOCR・NLP・AIによるエンティティ認識を組み合わせることで、KIEは手作業に頼らず高品質で実用的なデータ抽出を実現します。

KIEとOCRとIDPの違いとは？

ドキュメント自動化の分野ではOCR・KIE・IDPがよく混同されますが、それぞれ役割が異なります。

• **OCR（光学式文字認識）：**画像やスキャン文書からテキスト抽出
• **KIE（キー情報抽出）：**OCRで得られたテキストから“意味のある特定情報”を選択・抽出
• **IDP（インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング）：**OCR＋KIE＋検証＋下流システム連携を組み合わせた完全自動化

例えるなら、

• OCR = 「読む力」
• KIE = 「理解し、大事な部分を取り出す力」
• IDP = 「読み取りから構造データ化・自動連携まで全てを自動化」

つまり、KIEはIDPの中核技術として、生のテキストを実用的データへ橋渡しします。

KIE・OCR・IDPの機能比較

KIEが重要な理由（統計・トレンド）

ParseurとQuestion Proの調査によると、**手作業のデータ入力は米国企業だけでも1人あたり年間28,500ドルものコストを費やしており、大企業では数億円規模のムダが発生しています。**KIEの価値はここにあります。

• コスト削減： KIE搭載の自動化ツールで手作業比60〜80%のコスト削減が実現（参考：Paperarchive）。
• 精度向上： 最新のAI・KIE手法により主要フィールドで最大98%の抽出精度。実地検証でも手作業の95～97%に対しAIは98%を達成(Jordan N)。
• 市場成長： グローバルIDP市場は2024年現在約23億ドル、2030年までに123.5億ドルへ成長見込み（CAGR 33.1%）。
• 企業導入加速： Global Growth Insightsでは2034年までに65%以上の企業がIDPを導入と予測されています。

まとめ：KIEは単なる省力化ではなく競争力の武器です。導入企業はコスト・スピード・データ品質で優位に立てます。

KIEの活用業界・事例例

**キー情報抽出（KIE）**は幅広い業種の日常業務を革新しています。非構造化文書を即座にデータ化・インサイト化することで手作業削減と効率化を同時に実現します。

• 請求書＆領収書：サプライヤー名・合計・税・支払期限など会計システムへ自動連携。
• 契約書：契約当事者・日付・更新期間・内容条項などを抜き出し契約管理を省力化。
• フォーム：患者基本情報・申請内容・各IDなど医療・保険業務の効率化。
• 物流：運送伝票・貨物明細・配送レシートから配送状況や支払データ抽出。

KIEによるAIデータ抽出で“コピペ”作業が不要となり、意思決定もスピーディに。

LLMによるキー情報抽出の進化

大規模言語モデル（LLM）の登場はKIEの可能性を大きく伸ばしています。従来KIE（OCR＋NLP）ではパターン依存やルールベースが中心でしたが、LLMでは深い文脈理解・推論・多言語適応が加わります。

LLM活用の進化点：

1. 文脈的正確性: LLMは単なるキーワード一致を超えて意味を把握。請求先・納品先の区別や期日にも柔軟。
2. テンプレート不要: 見たことがないフォーマットでも即抽出対応。従来KIEのようなテンプレ指定が大幅に削減。
3. 多言語自動対応: LLMは多言語環境でも主要情報を正確抽出し、グローバル業務にも最適。
4. 推論＆クロスチェック: データ整合性や複数フィールドの関連性も推論（例: 合計金額や関連日付の論理チェック）。
5. 適応・学習: 事前訓練済のLLMは新しい文書にも迅速対応。

結論： LLM×KIEは従来の抽出を超えた精度・柔軟性・拡張性でIDPの価値を高めます。

従来KIEとLLMベースKIEの比較

KIEの課題と現代ツールの解決策

KIEには技術的課題もあります。実際の文書はレイアウトが多様で、従来のOCRベースでは精度不足や適応力が課題となります。主な課題は以下の通りです。

• 非構造レイアウト：請求書や領収書・契約は多数パターンがあり、画一的仕組みでは対応困難。
• 多言語対応：国やエリアごとに異なる言語・記述方法も考慮が必要。
• 低品質スキャン：手書きや画像の劣化が精度に影響。
• 大規模・柔軟運用：数百万件レベルの安定運用やERP等との統合ニーズも高い。

現代のAIドキュメントツールはOCR・機械学習・NLPを組み合わせ、90〜99%の精度で多様なレイアウトや言語・品質に対応可能です（Parseurベンチマーク2025参照）。ParseurはAI＋テンプレ型のハイブリッドにより、技術・非技術ユーザー問わず少ない設定で高速なAIデータ抽出を実現します。

このようなツールが高い柔軟性と精度を両立させているため、現場で使える実践的KIEソリューションとなっています。

ForbesでもParseurのクラウド基盤による大量データ安定処理が紹介されており、自動入力業務の所要時間が従来比最大80%短縮。これにより金融・物流・医療・カスタマーサービスの現場意思決定を高速化・効率化します。

従来OCRと最新KIEツールの比較

最新のAIデータ抽出プラットフォームによって、従来の硬直的工程が柔軟かつ拡張性のある自動化ワークフローへと進化しています。

Parseurで実現するKIEの自動化

**キー情報抽出（KIE）**を実用業務に導入するならParseurが有効な選択肢です。ParseurのAIデータ抽出エンジンは、読み取ったテキストを即時に分析し、請求書・領収書・契約書・フォームなどあらゆる書類の重要な情報を整理・構造化します。

最大の特徴はテンプレート不要な点。文書ごとの複雑な設定やルール作成も最小限で済み、初期導入も簡単。さらに会計・ERP・CRMへの自動連携も豊富に備え、数百件から数百万件の処理まで高い拡張性を持っています。

ParseurのKIE導入により高精度な抽出・容易な連携・大規模自動化を一挙に実現できます。

KIEの将来展望：AI・LLMによる次世代進化

AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、キー情報抽出（KIE）の未来はますます拡大しつつあります。かつてはテンプレやルールが必須だった文書抽出も、最先端のAIでは文脈・意図・業務知識までを理解し、より確実かつ柔軟な自動化を提供できるようになりました。

これからのトレンド：

• データ抽出専用LLM：手書きや複雑レイアウトにも高精度対応
• リアルタイム文書分析：即時インサイト活用ニーズの高まり
• マルチモーダルAI：テキストだけでなく画像・音声など他メディアも複合抽出
• 法規制対応：厳格な業界要件にも柔軟適合

Parseurも今後ますますAI機能進化やIDPエコシステム連携強化を進め、柔軟で安心な自動化基盤の提供に注力していきます。

要点：KIEの将来は「ただ読む」から「業務現場で人並みに理解・活用する」自動化へ進化します。

今こそKIEの導入をおすすめする理由

**キー情報抽出（KIE）**は今や業務効率化のための“選択肢”ではなく、競争時代の必須基盤となりました。乱雑な文書も、KIEによってすぐに使いやすい構造インサイトに。98%まで高められた精度と60%〜80%のコスト削減効果で、金融・医療・物流・法務をはじめ多様な業種で活用が広がっています。

こうした本格的なKIEを担うのがParseurです。ParseurはAI型データ抽出プラットフォームとして、テンプレート不要・多様な書類・システム連携も柔軟。請求書や契約書などさまざまなドキュメントを手作業なしでデータベースや現行システムに自動で取り込み、本来の業務に集中できる環境を実現します。

まずは体験で効果を実感しませんか？ Parseurを無料でお試しして、KIEによる業務変革を直接ご確認ください。

よくある質問

キー情報抽出（KIE）はビジネスの文書管理を変革しますが、その能力や用途、関連テクノロジーとの違いについての疑問がまだ多くあります。以下では、KIEの理解を深め、「Parseur」のようなツールがいかにインテリジェントなドキュメント処理を簡単かつダイナミックにするかをご紹介します。

キー情報抽出（KIE）とは何ですか？

KIEは、文書から主要なデータフィールドを自動的に識別・抽出し、非構造化テキストを構造化された実用的データに変換します。OCRとは異なり、KIEは文脈や意味も理解し、請求書の合計金額や契約日、顧客名なども特定します。

KIEとOCRはどう違うのですか？

OCR（光学式文字認識）は、スキャン文書や画像からテキストを機械読取可能な文字に変換します。KIEはさらにその上を行き、そのテキストの文脈を把握し、意味のある特定フィールドを抽出します。

KIEはインテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）でどのように使われていますか？

IDPは完全自動化ワークフローです。OCR、KIE、検証、連携を組み合わせます。KIEは中核要素であり、生テキスト認識と実用的インサイトの橋渡しをするので、CRMやERPなどへの自動データ入力が可能となります。

KIEはどんな種類の文書に対応できますか？

KIEは請求書、領収書、契約書、フォーム、配送伝票、医療記録など、あらゆる構造化・半構造化文書を処理できます。

KIEの精度はどれくらい高いですか？

Parseurのような最新KIEソリューションは、主要フィールドを最大98%の精度で抽出し、人為的ミスや手作業データ入力を大幅に減らします。

KIEは複数言語や様々なフォーマットに対応していますか？

はい。AIモデルやLLMの統合により、KIEは多様なレイアウトや言語、さらには手書きや低品質スキャンにも適応し、グローバルな業務にも適用できます。

ParseurはKIEをどのように実現していますか？

Parseurはテンプレート不要＆AI駆動のエンジンで、どんな文書フォーマットからも構造化データを抽出します。CRM、ERP、クラウドワークフローと連携し、数百から数百万文書までミニマルなセットアップで拡張できます。

なぜ今KIEを導入すべきなのですか？

文書量の増加、人件費高騰、競争激化により、KIEは時間短縮、ミス削減、迅速な意思決定を実現します。IDP市場は2030年までに123.5億ドル超に達すると予測され、普及が進んでいます。

最終更新日 2025年10月9日