2025年はAIを活用したスーパー抽出ツールが登場し、さまざまなドキュメントデータを効率的に抽出できる時代です。
それでは、今年注目すべき"最高峰"（La creme de la creme）のデータ抽出ツールをご紹介します。
データ抽出の種類
データ抽出にはいくつかの方法があります。主な例は以下の通りです。
テキスト抽出
テキスト抽出は、アンケート、発注書、見込み顧客のメールなどさまざまなドキュメントから、特定の単語・フレーズ・キーワードを自動的にスキャンし抽出する手法です。抽出したい内容を指定すれば、テキスト抽出ツールが自動的に処理します。
AIによるデータ抽出
わかりやすく言えば、AIツールを使ってデータ抽出を行うことです。一部のAIツールは、あらゆるドキュメントから事前学習なしに瞬時にデータを抽出でき、人手は一切不要です。
光学式文字認識（OCR）
OCRは、画像やスキャンした文書から、画像内の文字を1文字ずつコンピュータビジョンで識別して読み取る技術です。このプロセスは膨大な計算が必要ですが、最新の高性能OCRアルゴリズムは手書き文字まで高い精度で認識できるようになっています。
自動画像アノテーション
自動画像タグ付け（画像アノテーション）とはコンピュータビジョン技術を用いて画像内のさまざまな対象にメタデータ（タグ）を付与するプロセスです（OCRと同様の技術背景）。例えば、写真に写った動物や花の名前を識別するなどが該当します。
データはどのように抽出されるか
抽出のプロセスは、取り扱うデータが非構造化か構造化かによって異なります。
1. ドキュメントタイプの判定
まず、受け取ったデータがメール・画像・スキャンPDFなどどの種類か判別します。
2. 適切な抽出手法を選択
ドキュメントの種類が判明したら、先述の抽出方法のうちどれを使うか選択します。たとえば、テキストベースのメールならテキスト抽出、スキャンされた請求書（画像）はOCR抽出を利用します。
PDFのように画像の上にテキストが重なっているケースでは、複数の手法を混在させることも可能です。例えば、テキストに直接アクセスするか、画像部分にOCRをかけてコンピュータビジョンで文字認識を行うこともできます。
3. データの抽出と構造化
生データは抽出され、特定のスキーマに沿って整理されます。
データ抽出が重要な理由
業務の効率化を進めるためには、どの企業もいつかデータを自動で抽出する必要があります。最近では、機械学習やAI搭載ツールによって、よりスマートに文書を理解し自動処理が可能です。
実際、AT&T社は請求書ミスによって数百万ドルの損失を被ったことがあります。
自動データ抽出システムを導入すると、こうしたミスを減らし、より精度の高いデータを手に入れることができます。
作業の45%は既存技術で自動化可能です - McKinsey, 2015
コストと時間の節約
Harvard Business Reviewの2019年記事によると、プロフェッショナルは1日に15回メールを確認し、不要なメールの精読などに多くの時間を浪費しています。
SaneBoxによれば、年間650時間もの非生産的作業がメール処理に費やされているとのことです。
データ抽出ツールを導入すれば、この工程の自動化により時間を削減し、社員の創造力をより本質的な業務に振り向けることができます。
月に何百万件ものドキュメントを処理する場合、人員を増やすより自動化システムに投資した方が大幅なコスト削減になります。
組織は、断片化したデータが原因で、非効率や重複作業、機会損失で年間1,400億ドル損しているという統計もあります。ThinkAutomation, Global Market Statistics
ビジネス効率の向上
データは多様な形式・レイアウトで存在し、会社規模が拡大するほど手作業では仕分けや収集が困難です。データ抽出によってこうしたデータへ素早くアクセス・処理ができ、より迅速な意思決定を実現します。
たとえばPDFデータ抽出などは手作業で非常に手間がかかりますが、PDFデータ抽出ソフトなら自動化によって業務効率が飛躍的に上がります。
2025年おすすめのデータ抽出ツール
ツール選定時には、抽出したいデータの複雑度・量・専門知識の要否・対応する出力形式などを考慮しましょう。2025年におすすめのデータ抽出ツールをピックアップしています。
Parseur
ParseurはAI搭載のデータ抽出ソフトウェアで、メールやPDFなどあらゆるドキュメントから自動でデータを抽出します。抽出データはダウンロード、Googleスプレッドシートへのエクスポート、またはお好きなアプリへ連携可能です。
Nanonets
Nanonetsは、企業がカスタムの画像・ドキュメント認識AIモデルを手軽に構築・運用できるプラットフォームです。ただし、カスタムモデルのトレーニングには最低10件のアノテーション済みドキュメントが必要であり、時間もかかります。さらに無料プランでは、ラベル（項目数）が5つまでという制限もあります。
Emailparser.com
Email parserはWindows用のスタンドアロン型アプリケーションで、すべてのデータをローカルで管理したい方やローカルネットワーク上のアプリと連携したい場合に適しています。抽出ルールによって解析が行われますが、設定が少し複雑な場合があります。
PDF.ai
PDF.aiはPDFをアップロードし、AIツールと「チャット」することでそのドキュメント内の特定情報を探せる便利ツールです。ただし機能は限定的で、たとえば他のアプリへ抽出データを送信することはできません。
Google Tesseract
Tesseractは100以上の言語に対応し、画像からテキスト抽出できる無料のオープンソースOCRです。
Parseurが実現するAIデータ抽出
Parseurの主な強みは、98％以上の手作業データ入力をAIパーサーで自動化できる点です。AIモデルのトレーニングや煩雑なシステム構築も不要で、すぐに業務に導入できます。
強力なデータ抽出ツールを活用すれば、膨大な業務時間を省力化し、ビジネスプロセス全体の自動化を図れます。
データ抽出の活用事例
不動産、フードデリバリー、その他の業界でも、データ抽出は確実に競争優位性をもたらします。
Parseur導入で売上30%増加 ― Barberitosの事例
Barberitosは米ジョージア州アテネを本拠地とするファストカジュアルブリトーチェーンで、米南東部地域に複数店舗を展開しています。
ドキュメント抽出ツールとしてParseurを導入することで、
- 売上増加
- ミスのないデータ捕捉
- 抽出データのPOS自動エクスポート
を実現しました。
詳細はこちら：カスタマーサクセスインタビュー: Barberitos
BuildYourBNB：データ精度の向上
BuildYourBNBは短期賃貸物件のコンサルティング企業で、1万名を超えるゲストの管理を行っています。
Parseurの導入によって、
- データの整理・管理の効率化
- データキャプチャの矛盾の減少
- AirtableやSlackへのデータ自動エクスポート
が実現できました。
詳しくは：カスタマーサクセスインタビュー: BuildYourBNB
この他、Googleアラートや求人検索など様々な用途でParseurはデータ抽出の自動化を支えています。
データ抽出の未来
世界のデータ抽出市場は2027年までに49億ドルに達すると予測されています。
今後は自動化の進展、他データ技術との連携、非構造化データへの対応、API活用、データ品質の向上などが特徴となるでしょう。
間違いなく、データ抽出は手作業プロセスの自動化とビジネス拡大に役立つ確かなソリューションです。「データ抽出」と聞くと難しそうですが、実際の抽出ツールはとても手軽に動作します。
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