2025年はAIを活用したデータ抽出ツールがますます進化し、さまざまなドキュメントから効率的にデータを抽出できる時代となりました。
それでは、2025年に注目すべきおすすめ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。抽出したい内容を設定すれば、テキスト抽出ツールが簡単に自動処理を実行します。
AIによるデータ抽出
人工知能（AI）を活用したデータ抽出は、ドキュメント内の情報を瞬時に認識し自動で処理します。多くのAI導入ツールでは、人力に頼らず高度な自動化が可能となっています。
光学式文字認識（OCR）
OCRは、紙の書類や画像・スキャンデータから文字を特定し、画像データをテキストデータとして抽出する技術です。近年の高性能OCRソフトウェアは、手書き文字も高精度に認識できるようになりました。
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）は、コンピュータビジョンによって画像内のオブジェクトを識別し、各対象にメタデータ（タグ）を自動で付与する方法です。例として、写真の中に写る動物や植物を自動で分類できます。
データ抽出プロセスの流れ
実際のデータ抽出の流れは、扱うデータの種類（非構造化データや構造化データ）によって異なりますが、一般的な手順は以下となります。
1. ドキュメントの種類を判別
まず、受け取ったデータがメール・画像・スキャンPDFなど、どの種類か特定します。
2. 適切な抽出手法を決定
ドキュメントの種類が明確になれば、その特性に合ったデータ抽出技術を選びます（上記参照）。例えば、テキスト主体ならテキスト抽出、画像やスキャン文書ならOCRを使用します。
一つのドキュメントに複数の方式を組み合わせる場合もあり、PDF内のテキストと画像をそれぞれ別の手法で処理することも可能です。
3. データの抽出および構造化
抽出されたデータは、あらかじめ設定したスキーマに基づいて整理され、活用しやすい形で出力されます。
データ抽出の重要性
企業が業務効率を追求するうえで、自動化されたデータ抽出システムは今や不可欠です。AIや機械学習の活用により、人手によるミス削減や業務自動化の精度が飛躍的に向上します。
実際、AT&T社は請求書のエラーによって数百万ドルの損失を被った事例があります。
自動データ抽出により、こうした人的ミスを防ぎ、正確なビジネス運営が可能となります。
「作業の45％は既存技術で自動化可能」- McKinsey, 2015
コストと時間の削減
Harvard Business Reviewの2019年記事によれば、一般的なビジネスパーソンは1日に平均15回メールを確認し、それだけで多くの時間や労力を費やしています。
SaneBoxの調査では、これが1年で650時間もの非生産的作業に相当するとのことです。
こうした事実からも、データ抽出ツールの導入によって業務プロセスを効率化し、大切なリソースや社員の創造性を本来の業務へより多く振り向けることができます。
もし月に何百万件ものドキュメントを処理する必要がある場合、人為的に対応するより自動化ツールを導入したほうが結果的にコスト削減にも繋がります。
組織は毎年、非効率なタイムロスや重複対応、機会損失等で1,400億ドル以上の損失を被っているという報告もあります。ThinkAutomation, Global Market Statistics
ビジネスの効率向上
データはさまざまな形式で存在し、事業規模が大きくなるほど手作業での集計や管理は困難です。自動化されたデータ抽出で効率良く情報収集・整理ができ、迅速な意思決定の助けになります。
例えばPDFデータ抽出は手作業では膨大な時間を要しますが、PDFデータ抽出ソフトなどを使うことで自動化し、大幅な業務効率化へ直結します。
2025年おすすめのデータ抽出ツール
ツールを選ぶ際は、抽出したいデータの複雑度、データ量、専門知識の要否、出力形式の対応状況などを考慮する必要があります。2025年おすすめのデータ抽出ツールをピックアップしました。
Parseur
ParseurはAIによるデータ抽出ソフトウェアで、メールやPDFなど様々なドキュメントのデータを自動抽出します。抽出結果はダウンロード、Googleスプレッドシート出力、各種アプリとの連携も可能です。
Nanonets
Nanonetsでは、企業向けに画像やドキュメント認識AIモデルを誰でも簡単に作成・運用できます。ただし最低10件のアノテーション済みデータが必要で、モデルのトレーニングにも時間がかかります。無料プランではラベル数が5つまでという制限もあります。
Emailparser.com
Email parserはWindows向けのスタンドアロン型アプリケーションで、ローカル保存やネットワーク上のアプリとの連携が可能。抽出ルールの設定がやや複雑ですが、社内利用などには適しています。
PDF.ai
PDF.aiはPDFをアップロードし、AIツールとのチャット形式でドキュメント内の情報を検索できます。機能はシンプルで、抽出データを他のアプリに直接送信することはできません。
Google Tesseract
Tesseractは100言語以上に対応した無料のオープンソースOCR。画像のテキストデータ抽出に活用できます。
ParseurによるAIデータ抽出の事例
Parseurの最大の魅力は、面倒な手入力作業の98％以上をAIによって自動化できる点です。しかも専門的なAIモデル開発やトレーニング不要で、業務への即時導入が可能です。
業務プロセスの自動化による工数削減をお考えなら、優れたデータ抽出ツールは必須です。
データ抽出の活用事例
不動産業、フードデリバリー業など多様な業界でデータ抽出は競争力向上の鍵です。
Parseurで売上30%アップ！Barberitosの実例
Barberitosは米ジョージア州アテネ発のブリトーチェーンで、米南東部に店舗を展開しています。
Parseur導入により、
- 売上増加
- ミスのないデータ取得
- 抽出データのPOS自動連携
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は短期賃貸管理のコンサルティング企業で、1万名以上の宿泊ゲストに対応しています。
Parseur活用により、
- 効率的なデータ整理・管理
- データキャプチャの矛盾削減
- AirtableやSlackとの自動連携
が可能となりました。
詳しくは：カスタマーサクセスインタビュー: BuildYourBNB
Googleアラートや求人検索など、様々な場面でParseurはデータ抽出の自動化を実現しています。
データ抽出の未来
世界のデータ抽出市場は2027年までに49億ドルに拡大すると予想されています。
今後は自動化技術の進化や他データ技術との連携、非構造化データへの対応、API利活用などがますます発展し、高品位なデータ抽出が主流になります。
データ抽出は業務自動化とビジネス規模拡大を促進する最先端ソリューションです。初めての方でも、進化した抽出ツールなら簡単かつ安全に活用できます。
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