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インテリジェント文書処理とはどんなもので、その仕組はどうなっているのか?

Maxime Vermeir

2024年10月25日

インテリジェント文書処理というとすごく近代的に聞こえるかもしれませんが(実際そうですが)、そのルーツは初期の光学式文字認識(OCR)ソリューション開発に遡ります。現在、インテリジェント文書処理は、人工知能ベースの機能を備えており、定型、準定型、非定型など、あらゆる種類の文書から、あらゆる業界のあらゆるプロセスのあらゆる種類のデータ処理をできます。

このブログでは、インテリジェント文書処理の仕組みや使用例などをご紹介しています。さらに、インテリジェント文書処理に関するよくある質問も取り上げ、インテリジェント文書処理を活用してビジネスを変革する方法を詳しくご説明しています。

インテリジェント文書処理(IDP)とは?

インテリジェント文書処理(IDP)は、定型、準定型、非定型の処理に人工知能(AI)と機械学習技術を応用し、テクノロジーが人間のように文書内のコンテンツを読み取り、処理することを可能にします。
IDPはあらゆる文書タイプと形式(構造化、半構造化、非構造化)に対応し、人間のように文書内のコンテンツを処理します。

ここ数年で技術は進化を遂げ、自然言語処理 (NLP) などより高度な機能を取り込むようになりました。これにより、文書処理は単純な文字認識を超えて、変換対象のテキストがある程度の理解が可能になりました。しかしながら、このような進歩があったにも関わらず、IDP は長年、売り上げに直結する顧客、サプライヤー、従業員との関わりとは切り離された、メールルームや BPO の一機能として扱われてきました。

今日、こうした従来のアプローチは、最新の インテリジェント文書処理に取って代わりつつあります。従来のソリューションは主にテキストやフィールドデータの抽出に焦点を当てていましたが、IDPは顧客や従業員のエクスペリエンスの一部としてコンテンツを使用した処理を可能にします。それは、これらのプロセスを再考することから始まります。そして、最新のAIベースの文書処理「スキル」 を活用して、コンテンツをまさに必要とされる時、必要とされる場所で、即座に利用可能で実行可能な状態にすることを目指しています。

ABBYYのローコード/ノーコードIDPソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。

インテリジェント文書処理にはどんなメリットがありますか?

あらゆる業界において、企業は、より少ないスキルリソースで、より多くのことを、より迅速にこなさなければならないというプレッシャーに直面しています。同時に、収益、利益率、定着率を向上させる鍵として、顧客や従業員の体験を改善することに注力する組織も増えています。インテリジェント文書処理(IDP) は、この両面で大きなメリットをもたらすことができます。人がコンテンツを理解し管理する方法に極めて近い形で文書スキルを応用することで、IDPは以下のようなメリットをもたらしてくれます。

  • 作業効率 :手作業によるデータの抽出と入力は、時間とコストがかかります。IDPは時間とお金を節約すると同時に、コストのかかるエラーのリスクを軽減します。
  • コンプライアンス :IDP はヒューマンエラーのリスクを低減し、企業のコンプライアンス向上に寄与します。IDP による自動処理はデジタル監査証跡を残し、ログは監査の際に活用できるため、コンプライアンス関連タスクの管理が容易になります。
  • 顧客体験(カスタマーエクスペリエンス) :IDPを使えば、従業員は文書を読んだり手作業で処理したりする面倒な作業から解放されます。一方、取引先は会計処理や請求処理、事例処理といった文書中心のプロセスにおける意思決定の効率化を図ることができます。
  • 拡張性 :IDPは拡張性が高く、機能横断的に拡大することができます。IDPソフトウェアは、1つの文書タイプ(請求書など)を処理するようにトレーニングすることもできれば、100種類以上の異なるドキュメントタイプ (請求書、クレーム、銀行明細書、オンボーディング、レシートなど) を取り込み、数千件のドキュメントを毎分処理するようにトレーニングすることもできます。

関連コンテンツ: 顧客オンボーディングの推進要因とペインポイントに関するインテリジェント・オートメーションの現状レポート

IDPの真相

IDPが何であるか、企業にどのようなメリットをもたらすのかを理解する上で、IDPの真相を理解することも同様に重要です。

  • IDPは単なるOCRやデータキャプチャではありません。IDPはOCRとデータ・キャプチャ・テクノロジーを組み込んでいます が、これらは専門的な技術と意思決定をコンテンツの処理に追加する壮大な機能の一部に過ぎません。
  • IDPはロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)ではありません。 RPAは、データ上で実行される定義されたプロセス内の個別タスクの自動化を行うものです。コンテンツはこのようなデータの源であるため、コンテンツからデータを抽出する前に文脈を理解することが不可欠です。そしてそれがさまざまな下流プロセスで使用されていきます。 ロボティック・プロセス・オートメーション 単独ではこれを実行できないため、コンテンツに関する熟練した判断を下すためにIDPのサポートが必要となります。
  • IDPはChatGPTとは違います。 ChatGPTは光学式文字認識(OCR)と同じものだと思っている人が多いのですが、実際はそうではありません。ChatGPTはディープラーニング・アルゴリズムを使用して、ユーザーのクエリに対して人間のようなテキスト応答を生成する自然言語処理(NLP)モデルのことを指しています。一方、ABBYY Vantageは、光学式文字認識(OCR)技術を使用して、 請求書、注文書、契約書など、さまざまな種類の文書からデータを抽出する IDPソリューション です。

インテリジェント文書処理の仕組みとは?

IDPは、自然言語処理(NLP)技術と周囲のテキスト文脈データを使用してエンティティを抽出し、どのエンティティが参照されているかを自動的かつ高い精度で判断します。例えば、「ジャガー」という言葉は、動物のジャガーを指しているのか、それとも車メーカーを指しているのかを判断します。あるいは、「訴える」という言葉が、人が何かを訴えかけること指すのか、それとも法的行為を指すのかを判断します。NLPを適用することで、構造化されていないデータの前例のない認識が識別・抽出され、人間の脳のように動作し、変化する入力に素早く適応し、可能な限り最良の結果を生み出すことができます。 /p>

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高速学習メカニズムであるFastMLを搭載することにより、視覚的およびテキスト重視の抽出方法が適用され、データ抽出の精度がさらに向上します。競争優位を維持したい企業は、煩雑で事務的、大量のコンテンツ処理業務をインテリジェント・ドキュメント・プロセシング (IDP) やインテリジェント・オートメーション・ソリューションに移行させることで、従業員の時間をより付加価値の高い業務や顧客体験向上のために解放することができます。

IDPの使用例: データとプロセスをデジタル的にマスターする

インテリジェント文書処理アプリケーションには、さまざまな使い道があります。それをうまく活用すれば、タイミングを問わず、あらゆる言語、あらゆるフォーマットの文書をインテリジェント・オートメーション・ソリューションに取り入れることができます。IDPの活用方法における例として、保険、顧客オンボーディング/KYC、物流、ローン処理における4つのユースケースをここにご紹介します。

保険業界におけるIDP

保険業界におけるインテリジェント文書処理 は、様々な方法で利用できます。例えば、「ハンズフリークレーム」のような自動化された意思決定、通常はコールセンターが対応する質問回答におけるスマートなデジタル・セルフサービス・オプションの提供などが挙げられます。こうしたデジタルプロセスの自動化により、従業員は雑務から解放され、お客様の気持ちに寄り添った接客が可能になり、顧客体験(カスタマーエクスペリエンス)の向上に集中することができます。

多国籍保険ブローカーであるEcclesia Groupは、ABBYYのインテリジェント文書処理ソリューションを活用することで、通信文書管理をデジタル化して合理化し、顧客体験の向上を実現しました。ABBYY IDPは、スキャンした保険金請求文書からケース番号やナンバープレートなどの重要なデータを抽出し、文書を顧客データベースの関連項目と正確に照合し、その後の処理を行う適切な管理者に文書を自動的に転送します。

顧客ローン処理におけるIDP

住宅ローン申請書は、ローンフォルダ1つあたり100~200ページを占める、容量的に大きな負担を要する書類の典型例です。必要な情報には、運転免許証、出生証明書、住所証明書、公共料金の請求書、銀行の明細書、給与明細書などがあります。インテリジェント文書処理は、各文書内の情報を自動的に取り込み、読み取り、理解し、検証することで、プロセス全体を合理化し、データが正確で真正であることを確認することで、ローンを迅速に承認できます。全プロセスをオンラインとモバイルで管理できるため、顧客体験が向上し、利便性も増します。

さらに優れているのは、IDPの規模拡大能力です。融資申し込みが急増する景気後退期には大きな威力を発揮します。パンデミックの最中、あるスペインの銀行は融資を求める顧客から送られてくる2000万ページという途方もない書類を処理する必要があり、ピーク時には1日に10万ページ以上もの書類を処理していました。この銀行は、ABBYYのインテリジェント文書処理技術のサポートを受けることで、ロックダウン最中にあった6週間以内にすべてのタスクを完了することができました。銀行業界のプロセス自動化をリードするスペイン企業Serimag社は、ABBYYのIDPプラットフォームを活用することで、数百万のローン申請書からテキストを迅速かつ正確に抽出できるようになりました。これによりSerimag社の努力は報われ、全プロセスの75%を自動化することができただけでなく、結果のSLA精度を99%以上にまで引き上げることにも成功しました。

医療分野におけるIDP

医療機関は、サービス利用の最適化、収益管理の改善、そしてコスト削減という大きなプレッシャーに直面しています。こうした中、プロセスの効率化や、データ主導型プロセスから実用的なビジネスインサイトを引き出すために、インテリジェント・オートメーションを活用する医療機関が増えています。医療分野におけるインテリジェント文書処理(IDP)は、文書に含まれるプロセス上重要なデータへ即座にアクセスできるようにすることで、より賢明かつ迅速な意思決定を支援します。

米国食品医薬品局(FDA)は、医薬品の有害事象を報告するフォームの処理を迅速化するためにABBYYのIDPを導入し、その結果として公衆衛生の保護強化を実現しました。ABBYYのAI搭載IDPプラットフォームは、重要な詳細情報を99%の精度で取得し、適切な関係者へと確実に提供しました。

物流分野におけるIDP

書類作成にミスがあると、貨物が途中で止まってしまったり、必要な商品の配達が大幅に遅れたりする可能性があります。インテリジェント文書処理は、税関申告書、納品書、船荷証券、運転手のログなど、あらゆる出荷書類を自動的に処理することで、正確性と作業効率をもたらします。

世界的なロジスティクス業であるドイツポストDHLグループは、小包や速達郵便を世界中に配達しており、財務部門を自動化することで顕著な成果を上げています。2022 年の売上高が 1,000 億米ドル(130 兆円以上)に達する企業ですが、以前は毎年数十万件の請求書を処理するために、非常に手作業に依存した会計システムを採用していました。しかし、ABBYY のインテリジェント・ドキュメント・プロセシング (IDP) を導入したことで、124 種類の仕入先から発行される多言語の請求書を自動的に処理できるようになり、エラーの削減と生産性の向上を実現しました。さらに、この IDP 自動化プロジェクトの成功を受けて、DHL グループは効率をなんと 70% も向上させるため、他の部門にも展開しました。/p>

IDPの進化

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インテリジェント文書処理が登場する以前、増え続ける文書の管理は、手間がかかり、エラーが発生しやすい作業でした。手作業によるデータ入力や紙ベースのプロセスはボトルネックや高額なミスを引き起こしていました。従来型のOCRソリューションは一定の効果をもたらしましたが、情報を真に理解し、有意義なデータを抽出するためのインテリジェンスが不足していました。その結果、企業は大量の非構造化データに悩まされ、スピードが求められるビジネス環境に対応しきれない状況に置かれていました。

高度なOCRとAIの力を組み合わせたIDPは、こうした状況を一変させました。機械学習や自然言語処理(NLP)を取り入れることで、IDPソリューションは単なるデータ抽出にとどまらず、文脈の理解、文書の分類、インテリジェントな判断まで可能になりました。これは、精度と効率性において新たな時代の到来を告げる大きな飛躍です。

では、IDPの次なる展開は何でしょうか。インテリジェント文書処理の未来は、企業やITプロフェッショナルが膨大なデータを扱う方法を大きく変革し、以下のような形で、ビジネスにさらなる価値をもたらすと期待されています

  • AIおよび機械学習機能のさらなる強化により、ますます複雑化する文書を、より高い精度と効率で処理することが可能に
  • 予測分析の進化により、IDPシステムが過去のデータを分析し、文書データにおける傾向やパターンを予測できるようになり、より高度な意思決定を支援
  • カスタマイズ性と柔軟性の向上により、企業固有のニーズに合わせた導入が可能となり、より多くの業界・用途でIDPを活用可能に
  • 他のエンタープライズ技術とのさらなる統合により、ERP(基幹業務システム)、CRM(顧客関係管理)、RPA、BPMといったシステムと連携し、シームレスなワークフローを実現するとともに、さらなる業務効率化を促進

インテリジェント文書処理ソフトウェアの正しい選び方

人工知能をめぐる色々な宣伝が出回り、テクノロジーも絶え間なく進化する中で、適切なインテリジェント文書処理ソフトウェアを選択することは、ビジネスプロセスの最適なデジタル変革を図るうえで重要な決断です。その際に考慮すべき重要ポイントは以下の通りです。

  • 1. ビジネスのニーズを的確に把握しましょう。
    画一的なアプローチでは決してうまくいかないので、具体的な要件について明確に考える必要があります。あなたが具体的に達成しようとしていることは何ですか? 顧客体験の向上、生産性の改善、タッチレスのストレートスルー処理、あるいは従業員の燃え尽き症候群の軽減ですか? 良いROIの達成には適切な価格で適切なプラットフォームを選択するために、IDPへの投資の明確な目標を最初から定義する必要があります。予測される成果、生産性の向上、統合の容易さ、ユーザーへの適応性、拡張性、従業員トレーニング、さらにはセキュリティやコンプライアンス(特に倫理的AIに関する新しい法律の導入に伴うもの)などについて、候補となるベンダーへの詳細な質問を準備します。
  • 2. 処理する必要があるデータを特定しましょう。
    業種によって、処理する必要のあるデータや文書の種類は異なります。保険会社の保険金請求処理、法律事務所の法律文書、銀行のローン申請、商業不動産業者の契約管理などです。インテリジェント文書処理は、さまざまな種類の文書を処理できるようにカスタマイズし、トレーニングすることができます。

    必要なデータは、標準的なフォームやテーブル上の情報、または会社のデータベースやソフトウェアプラットフォームに対応するフィールドのような構造化ができます。しかし、非構造化データ、例えば電子メール内のコピー、テキストメッセージ、グラフィックなどを処理する必要があるかもしれません。したがって、IDPプラットフォームを選択する前に、どこで、どのような種類のデータを扱うのかを正確に知ることが極めて重要です。

  • 3. 要件に合ったソリューションを探しましょう。
    具体的なニーズを見極めれば、要件を満たすソリューションを見つけるのは簡単になります。例えば、異なる言語のデータがあり、それを分析したり他のシステムに転送したりする前に翻訳する必要があるかもしれません。データの使用については、厳格なプライバシーガイドラインが存在する可能性があるため、IDPソフトウェアプラットフォームの認証・検証機能は最優先事項となります。データの分類や統合も、既存のワークフローに自動的に移行するための重要な要素です。例えば、アプリケーションを日付順に並べ替えたり、電子メールを内容に応じて異なるフォルダに分類したりすることができます。

ABBYYはインテリジェント文書処理にどのように役立ちますか?

戦略的に実装されたインテリジェント文書処理は、顧客体験の重要な助っ人です。そのプロセスが構築されたら、ビジネスの利益面において多大なメリットをもたらしてくれます。まずプロセスマイニングを活用し、導入のための強固な基盤を構築することで、企業は、コスト削減や効率性の向上、法規制への対応、従業員や顧客のエクスペリエンス向上など、IDPのメリットをフルに享受することができます。

ABBYYの市場をリードするテクノロジーは、ローコード/ノーコードのアプローチで提供され、デジタルワークフォース向けの新しいインテリジェント文書処理プラットフォームであるABBYY Vantageの基盤となっています。

当社ABBYYは、長年の経験を通じて、お客様がすぐに活用できる事前学習済みのスキルを渇望していることを学びました。そこで登場したのが、ABBYY Marketplaceです。このオンラインデジタルコミュニティでは、お客様がABBYYのインテリジェント文書処理プラットフォームに付加価値を与えるスキルやその他の技術資産のダウンロードができます。

Vantageでは、ドキュメントスキルモデルをトレーニングして作成できるため、OCRや機械学習の専門家である必要はありません。レビューにおける人間のインタラクションは、オンライン学習を促進し、お客様のモデルを改善することに繋がります。そして、ソリューションの規模を拡大し、多くの事業分野にこの技術を適用するための鍵は、さまざまな文書の種類やバリエーションに適応できるようにすることです。

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よくある質問

IDPとOCRの違いは何ですか?
インテリジェント文書処理と自動文書処理の違いは何ですか?
IDPとRPAの違いは何ですか?
IDPとRPAを組み合わせるメリットは何ですか?

編集部からの注記: このブログは2021年12月8日に掲載され、2023年8月28日に更新されました。記事の中では、インテリジェント文書処理とは何かについての明確な定義や、ChatGPTのようなジェネレーティブAIモデルとの違い、さらに近代的な4つのIPPユースケースが紹介されています。記事の内容はきっと、お客様のデジタルトランスフォーメーションにとって有益なものとなるでしょう。

編集部からの注記: このブログ記事は2021年12月8日に初めて公開され、2024年10月25日に更新されました。記事では、インテリジェント文書処理(IDP)とは何かについての明確な定義に加え、ChatGPTのようなジェネレーティブAIモデルとの違い、さらに近代的な4つのIDPユースケースが紹介されています。本記事の内容は、お客様のデジタルトランスフォーメーションにとって有益なものとなるでしょう。

Maxime Vermeir

Maxime Vermeir

AI戦略担当シニアディレクター

プロダクトとテクノロジーの分野で10年の経験を持つマキシム・ヴェルメアは、卓越したカスタマーエクスペリエンスを創造することに情熱を注ぐ起業家的プロフェッショナルです。リーダーとして、イノベーションコンサルタントのグローバルチームを管理し、大企業の変革イニシアティブを主導してきました。新しいテクノロジーと、それがどのように顧客価値を向上させるかについてのインサイトの創出は、マキシムが専門としている題目の中でも特に重要な要素です。信頼できるアドバイザーであり、この分野のオピニオンリーダーとして、ABBYYテクノロジーの市場認知拡大に貢献しています。

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