Document Understanding：AIを活用したドキュメント処理

「紙の書類やPDFの情報を読んで、それを会計アプリケーションに入力する作業に時間を費やしたい」という人は、誰ひとりいません。だからこそ、AIによるドキュメント理解（Document Understanding）が非常に役立ちます。なぜなら、人々が喜んで手放したい雑務を引き受けてくれるからです。そして、この仕組みにより、ドキュメント処理のスピードが向上し、コスト削減や正確性の向上にもつながります。ドキュメント理解技術は、SaaSアプリケーションのワークフローに組み込まれていることが多く、最近ではAIのトレーニングデータ用のテキストラベリングに使用されり、AIエージェントが多段階のタスクを完了するために必要な情報の提供にも活用されています。その結果、人間は再び思考や構築、コミュニケーションなど、より有意義な業務に取り組めるようになります。

Document Understandingとは？

ドキュメント理解とは、PDFや紙の書類をスキャンしたデータなどのテキストファイルから情報を自動で抽出し、その情報をビジネスアプリケーションに取り込むプロセスです。この仕組みにより、手作業によるデータ入力を最小化、あるいは完全に不要にし、なおかつ正確性を高めることができます。ドキュメント理解は、高度な機械学習アルゴリズムによって支えられています。機械学習は、画像処理から始まる複数のステップにおいて重要な役割を果たします。このプロセスでは、価格・氏名・請求書番号や発注書（PO）番号などの関連情報が検出・抽出され、関連するビジネスシステムに統合するためにデータベースへ格納されます。

例えば、製造業者がドキュメント理解技術を活用して発注書（PO）から情報を抽出し、そのデータを会計台帳や在庫管理システムに自動で入力することで、営業プロセスのスピードと正確性が大幅に向上します。同様に、企業が経費精算システムを導入し、領収書の画像から必要な情報を抽出して、従業員の経費報告書を自動的に作成するケースもあります。

ドキュメント理解は、AIや機械学習を活用した初期の成功事例の一つです。現在では、業務アプリケーションに組み込まれ、ワークフローの自動化を支援しており、本来ならば手作業で行う必要のあったデータ入力やドキュメント処理を担い、ユーザーの負担を軽減しています。自然言語処理（NLP）や検索拡張生成（RAG）と組み合わせることで、ドキュメント理解は、ドキュメントの意味を理解し、文書分類や情報発見を支援するシステムの中核となり得ます。

主なポイント

• ドキュメント理解は、さまざまなテキストファイルからデータを抽出し、データ入力やドキュメント処理を自動化するAI主導のプロセスです。
• 価格、日付、氏名、署名、注文番号といった構造化フィールドを、正確にビジネスワークフローに統合することができます。
• ドキュメント認識機能は多くの場合、ERPやCRM、業界特化型システムなど、主要な業務アプリケーションに統合されています。
• AIによるドキュメント理解の活用例には、トレーニング用データセットの収集やラベリングの自動化、そして複雑なタスクを実行するためのAIエージェントへの必要な情報の提供などがあります。

ドキュメント処理の説明

文書処理はドキュメント理解の中核的な要素です。さまざまなファイル形式からデータを抽出し、構造化された形式に変換してデータベースに分類・保存します。このデータは、オンラインフォームのフィールドへの入力や、請求書処理、給与計算、営業、経費会計などの業務機能で利用されます。

これを行うためには、ドキュメント処理システムにあらかじめルールを定義する必要があります。これにより、機械学習アルゴリズムは、テキストブロックや表、価格、日付、氏名、住所、関連メモ、口座番号などのビジネスデータが含まれるフィールドを特定し、データを抽出できるようになります。手作業によるデータ入力プロセスが自動化されるため、企業はビジネス業務のスピードを飛躍的に向上させ、ミスの発生も抑えることができます。

Document Understandingの仕組み

ドキュメント理解用のソフトウェアやクラウドサービスは、高度な機械学習やAIを活用して、請求書や領収書などさまざまな種類の文書からデータを抽出し、その情報をビジネスプロセスに関連するアプリケーションやワークフローへ提供します。こうした自動化によって、文書の分類やデータ入力といった業務の効率性と正確性を高めることができます。

ドキュメント理解プロセスでは、PDF、スキャン画像、JPEGなど様々なフォーマットからテキストや表、署名を特定・抽出することができます。抽出されたデータは、項目の種類や値が付与されたJSONペイロードといった構造化フォーマットで返されるため、アプリケーションやワークフローへの統合が容易になります。ドキュメント理解は、生成AIサービスやAIエージェントにとって非常に重要となっています。なぜなら、この技術によって文書が機械で読み取り・編集可能なテキストとなり、AIシステムによる出力に利用できるようになるからです。

AIエージェントとは、タスクを割り当てることができるソフトウェアのエンティティです。これらは自分の環境を調査し、役割に応じてアクションを実行し、経験に基づいて調整することも可能です。こうしたタスクは複数のステップにわたる複雑なものである場合が多く、テキストデータへのアクセスが不可欠です。たとえば、サプライチェーン管理のAIエージェントは、スキャンされた紙のフォームを含むさまざまな形式の発注書を分析し、物流の最適化を支援するタスクを担うことがあります。

ドキュメント理解サービスは、データラベリングツールに情報を提供することもできます。ユーザーは文書サンプル上で特定のフィールドを直接ハイライトしてラベル付けできます。これはカスタム大規模言語モデル（LLM）を微調整するためのトレーニングデータセットの作成に欠かせないステップです。このプロセスにより、モデルは将来的に類似文書から情報を理解・抽出する能力を向上させるという好循環が生まれます。

ドキュメント理解は一般的にERP、サプライチェーン、CRMなどの業務アプリケーション、特にSaaSシステムを通じて利用され、業務効率の向上を支援しています。アプリケーション開発者は、テキスト抽出API、表識別API、文書分類APIといったAPIを利用してドキュメント理解クラウドサービスにアクセスすることができ、自身が構築するアプリケーションの中でドキュメント処理業務を自動化できます。

Document Understandingがビジネスにもたらす利点

企業がドキュメント理解を導入する主な目的は、コスト削減や人為的ミスのリスク低減、処理速度の向上です。具体的には、次のようなメリットを得ることができます。

• プロセス自動化の実現： ドキュメント理解を含む適切な戦略やツールを活用することで、チームは自動化されたワークフローを構築・展開・管理できます。データへの容易なアクセスは、ビジネス全体で自動化を適用できる環境を作るうえで重要なカギとなります。
• 効率向上と手作業の削減： 請求書、契約書、各種フォームなど、さまざまな文書からデータを自動的に抽出・分類できるため、手作業によるデータ入力の必要性が減り、従業員はより戦略的な業務に集中できます。
• データの正確性と信頼性の向上：手間がかかりミスも多いデータ抽出・分類作業を自動化することで、業務のスピードが向上し、一貫性のある信頼性の高いデータを得られます。自動化されたドキュメント理解システムが、正確にテキストを処理できることが証明されれば、経営者はそのデータを意思決定に活用しやすくなります。
• 処理時間の短縮：自動化されたドキュメント処理システムの最大の利点の一つは、人が行うよりもはるかに短時間で大量の文書を処理できることです。これにより、請求書入力や経費処理、保険金請求など、多くのビジネスプロセスが加速されます。
• 自動化によるコスト削減： 自動化によるコスト削減に最も寄与するのは業務効率化ですが、ミスの削減も結果的にコストダウンにつながります。ドキュメント処理を自動化することで、社員が手作業でデータ入力や処理をする必要がなくなり、人件費も抑えられます。自動化は、業務をよりスムーズかつスピーディーに、そしてより正確に進めるのに役立ち、利益率の向上にもつながります。
• コンプライアンス対応とリスク管理の向上：ドキュメント理解を活用すれば、処理される文書の正確性が高まり、法的・財務的リスクやコンプライアンス違反のリスクを最小限に抑えることができます。
• システム連携： ドキュメント理解は、主に業務アプリケーション内で文書に関するワークフローを強化するために使われます。ERPシステムやCRMプラットフォーム、その他のビジネスツールと連携することで、さまざまなシステム間で正確で最新のデータを共有できるようになります。既存のクラウドサービスへAPI経由で連携する仕組みも用意されているため、抽出・処理した情報がすぐに業務インフラの中で活用できるのもポイントです。
• 柔軟な導入方法：ドキュメント理解はクラウド、オンプレミス、ハイブリッドなどさまざまな形で導入できるので、ビジネスのニーズに合わせて選ぶことができます。クラウド導入なら拡張性や幅広いアクセス性が魅力ですし、データプライバシー規制が厳しい業界では、オンプレミス導入によってより高い管理性とセキュリティを確保できます。ハイブリッド導入なら、クラウドの柔軟性と機密データの管理を両立できます。
• リアルタイム処理：ドキュメント理解をリアルタイム処理に組み込むことで、抽出した情報をすぐに活用できるようになり、業務の遅延を減らし、対応力も高まります。物流や製造、金融など「時間が勝負」といった現場では、特に重宝されるポイントです。

主な関連技術

生成AIは、従来の光学式文字認識（OCR）やルールベースのシステムなどの手法を補完することで、ドキュメント理解の分野を大きく前進させました。しかし、注目されている新しい技術はこれだけではありません。

• 生成AI：生成AIは、単にフィールドからテキストを抽出し、データベースに保存するだけでなく、抽出したデータを基にコンテキストに応じた新しいコンテンツを生成することができます。これにより、要約やレポート、さらには全く新しい文書の自動生成も可能となり、さまざまな分野で活用が広がっています。さらに、検索拡張生成（RAG）は、特定のフィールドからデータを抽出し決められたプロセスに挿入するのではなく、クエリに応じて複数の文書から関連情報を検索・取得することができる仕組みです。RAGにより、LLMは単なるキーワードの抽出だけでなく、文書や複数の文書に含まれるテキストのより深い文脈や意味を理解し、回答を提供できます。
• テキスト分析のための自然言語処理：NLPによって、システムは文書の内容を人間の理解に近い形で読み取り、解釈できるようになります。NLP技術は、重要な情報の特定や、数値・日付・氏名などのデータ抽出、さらには文脈や感情の把握を可能にします。これにより、文書の分類、データ抽出、要約作成などが効率的に行えます。
• 機械学習によるデータ抽出：機械学習は、システムが時間とともに学習・改善することを可能にします。機械学習アルゴリズムは、文書の形式や内容が大きく異なる場合でも、高精度で特定の情報を抽出するようトレーニングできます。この驚異的なデータ抽出能力はドキュメント理解の中核であり、手作業の介入を減らしつつ、信頼性と一貫性のあるデータを提供し、処理スピードを向上させます。
• 光学式文字認識（OCR）による文字変換：OCRは、ドキュメント理解の基盤となる技術の一つで、長年にわたりスキャンした画像を機械が読み取れるテキストに変換するために使われてきました。たとえば、デジタル化した文書からテキストを抽出し、検索や編集ができるようにします。OCRのおかげで、多くの企業がデジタルワークフローに移行し、抽出したテキストをさまざまな自動化プロセスに活用できるようになりました。AIによるOCRの進化としては、手書き文字の認識精度向上や処理速度の向上、多言語対応などが挙げられます。

Document Understandingの主な用途

生成AIや自然言語処理（NLP）の進化により、ドキュメント理解システムはますます高機能になっています。ドキュメント内の画像対応や複雑なレイアウトの認識、非構造化データからの高精度な情報抽出など、人間に近い理解力が加わることで、活用できる場面が大きく広がっています。以下は、ドキュメント理解技術が多く活用されている主な領域です。

• ドキュメントの分類： ドキュメントをあらかじめ決められたクラスやカテゴリに自動的に仕分けすることで、大量の文書も効率よく管理できます。自動分類によって、文書を迅速に適切な担当者や部署、ビジネスプロセスへ割り当てることができるため、手作業による仕分けの手間が省け、ワークフロー全体の効率も向上します。
• 情報の抽出：ドキュメント理解プロセスは、文書内から特定のデータ（氏名、日付、住所、価格など）を特定・抽出し、必要なビジネスプロセスへ流し込むことができます。これにより、ミスのリスクを減らし、データ処理を高速化し、正確で信頼できる情報を提供できるようになります。
• セマンティック分析： より高度なドキュメント理解の応用例です。キーワードを拾うだけでなく、文書内のテキストの意味や文脈、さらにはニュアンスや背景も理解します。これには検索拡張生成（RAG）やさらに高度なLLMが活用されます。たとえば、組織が文書の感情的なトーンを評価したり、複雑な関係性やパターンを見つけて、より正確な解釈を行いたい場合などに活用されます。

Document Understandingの主なユースケースと活用例

業界を問わず、企業が文書を正確に処理し、その内容を理解できるようになると、意思決定の高度化、効率的なワークフロー、より良い顧客サービス、テキストデータ内に隠れた有益な情報の発見が可能になります。最終的には、ドキュメント理解を効果的に活用することで、時間やコストの削減、ミスの減少、データドリブンかつ競争力のある組織の実現が可能になります。

• 財務における請求書処理や財務報告の自動化
  ドキュメント理解を活用することで、明細書や請求書などの財務文書から自動的にデータを抽出・検証でき、手作業での入力に伴う時間やミスを大幅に減らせます。これにより承認や支払いのプロセスがスピードアップし、財務レポートも常に正確かつ最新の状態に保てます。既存の財務システムと連携することで、コンプライアンス向上や財務状況のリアルタイム把握も可能となります。
• 医療分野における患者情報管理や請求業務の効率化
  自動化されたドキュメント理解プロセスは、病院やクリニックによる、患者記録や医療フォーム、請求書類などの管理・処理を支援します。患者データを正確に抽出・整理することで、医療チーム全体が必要な情報にすぐにアクセスできるようになり、より効率的かつ質の高い医療サービスの提供につながります。
• 法務分野における契約書や規制文書の管理
  ドキュメント理解プロセスにより、契約書・合意書・規制関連書類などの分析、分類、重要情報の抽出が自動化されます。これにより、法務部門はミスのリスクを軽減し、文書管理を効率化するとともに、専門家が顧客対応や戦略的思考に集中できる時間を増やすことができます。
• 小売・物流分野における在庫・サプライチェーン文書の最適化
  小売業や物流業では、ドキュメント理解を使って在庫リスト、発注書、サプライチェーン関連文書の処理・分析を効率化できます。これにより、在庫状況の自動追跡やサプライチェーン活動の監視、注文処理の迅速化・精度向上が可能になり、顧客満足度や業務効率の向上につながります。

オラクルの高度なソリューションでドキュメント処理の効率を向上

既存のアプリケーションにドキュメント理解機能を組み込みたい企業にとって、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Document Understandingは、強力かつコスト効率の高い選択肢です。シンプルなAPIやコマンドライン・インターフェースを利用して、複数言語の文書からテキストや表、その他の主要データを抽出できるAIモデルがあらかじめ組み込まれています。また、お客様のニーズに合わせてカスタマイズ可能なドキュメント抽出ツールも用意されています。

OCI Document Understandingは、オラクルのコンピュータ・ビジョンと自然言語処理テクノロジーをベースに構築されており、買掛金処理、経費計上、コンテンツ管理など、企業のコアタスクに使用されています。Oracle Cloudは、直感的なインターフェースを備えており、データのアップロードやラベリング、最先端AIサービスでのカスタムモデルのトレーニングも簡単に行えます。Document UnderstandingはOCI上で利用可能なAIサービス群の一部であり、すべてのアプリケーション・ユーザーが利用できるよう競争力のある価格設定となっています。

ドキュメント理解は、機械学習による業務プロセス自動化の初期の成功例となりました。さまざまな業界で情報量が増え続ける中、効率的にデータを処理し、次のアクションにつなげることで、従業員がより価値の高い仕事に集中できる時間を生み出します。また、生成AIの学習プロセスや出力改善においても重要な役割を果たし続けており、特にAIエージェントがより多くのタスクを担う時代において、さらに価値が高まっていきます。

Document Understandingに関するよくある質問

ドキュメント理解は従来のOCRとどう違うのですか？

OCRはドキュメント理解プロセスを可能にする基礎技術です。画像やPDF内のテキストを編集可能なテキストに変換します。その後、ドキュメント理解プロセスがそのテキストを業務アプリケーションで利用できる形にします。

ドキュメント理解で処理できる文書の種類を教えてください。

ドキュメント理解プロセスでは、PDFや画像ファイル（.jpgや.png）など多様な文書タイプをスキャンし、その中のテキストを編集可能な形に変換します。たとえば領収書、請求書、ローン申込書などの文書内のフィールドから、氏名・金額・日付などの重要な情報を認識し、業務アプリケーションへデータを提供します。

ドキュメント理解ソリューションはデータを安全に処理しますか？

ドキュメント理解プロセスにおけるデータの安全性は、その仕組みや導入するセキュリティ対策によって決まります。データが保存時や転送時に暗号化されているか、バックアップが取られているか、十分なアクセス制御が施されているかといった対策が取られていれば、より安全にデータを扱うことができます。