ドキュメントAIとは

ドキュメントAI は、スプレッドシートなどの構造化データ、Eメールや契約書などの非構造化データ、フォーム、請求書、財務レポートなどの構造化データを処理します。このような文書には貴重な情報が含まれていますが、その形式では、効率的に洞察を抽出するために高度な機械学習技術が必要になることがよくあります。

人間が大量の文書から情報を手作業で抽出する場合、それは時間がかかるプロセスであり、常に不正確さが発生します。対照的に、ドキュメントAIシステムは人間と同様の方法で文書を「読み取り」、文脈に沿って内容を理解します。そのため、人間と同じように意味や関係を解釈できますが、ペースは速く規模は大きくなり、成果は人為的ミスのないものになります。

ドキュメントAIは、テクノロジーの組み合わせを使用して、高度な理解でさまざまな種類のドキュメントを取り込み、処理、解釈することで、人間の読み方をシミュレートします。

ドキュメント AI の中核となる 光学式文字認識 (OCR) は 、スキャンまたは手書きのテキストを機械可読テキストに変換します。このプロセスにより、ドキュメントAIは、テキストが入力されているか、書かれているかに関係なく、PDF、カスタムドキュメント、画像、フォームなどのさまざまな形式を「読み取る」ことができます。デジタル化すると、テキストが検索可能かつ編集可能になるため、文書をさらに分析したり、さまざまなビジネス・プロセスで使用したりすることが可能になります。

OCRは文字認識のみを処理し、テキストの背後にある意味を解釈しません。ここで、自然言語処理（NLP）が重要な役割を果たします。NLPは、ドキュメントAIが人間の読み手と同じように、テキスト内の意味や文脈を解釈できるようにします。言語モデルを適用することで、ドキュメントAIは文書のさまざまな部分間の関係を識別し、明示的なラベルがなくても、名前、日付、所在地を認識できます。

機械学習モデル、特にディープラーニングはドキュメント AI の精度を向上させます。これらのモデルは、ドキュメント内の複雑なパターンを認識できるデータサイエンス手法を使用して、膨大なデータセットでトレーニングされます。人間の脳が情報を処理する方法と同様に、ドキュメント AI の ニューラル・ネットワーク はドキュメントのレイアウト、フォント、言語を分析し、さまざまな形式に継続的に適応します。この柔軟性により、ドキュメントAIは、単純な請求書から複雑な法的契約書まで、複数の実際のシナリオに対応し、継続的な学習を通じて機能を向上させることができます。

メタデータは、ドキュメントに関する追加情報（多くの場合、非表示の情報）を提供することによっても大きな役割を果たします。メタデータには、文書の作成日、作成者、ファイル形式、キーワードなど、文書の内容をさらに説明する詳細情報が含まれます。メタデータを使用することで、ドキュメントAIはドキュメントの整理、管理、取得を改善し、ワークフローの効率を向上させます。

アプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)は、ドキュメントAIモデルを他のシステムに接続する際に不可欠です。ドキュメントAI APIは、ドキュメントAIとエンタープライズプラットフォームとのシームレスな統合を促進し、ドキュメント関連のワークフローを自動化し、リアルタイムのデータ抽出と分析を支援します。これらのAPIは、AIを拡張するために文書化するのに役立ち、より広範なITインフラストラクチャーと統合しながら、幅広いビジネス・タスクに適応できるようにします。

ドキュメントAIプラットフォームは、ドキュメント・ファイルと機械学習モデルの間の仲介としてもプロセッサーを使用します。これらのプロセッサーは、文書の分類、分割、解析、分析などの特定のアクションを実行し、システムが各文書を適切に処理、理解できるようにします。

パーサーはデータ構造を解析し、解釈します。文書を基本コンポーネントに分解し、これらの要素間の関係を理解し、非構造化データまたは半構造化データをAIシステムが処理できる形式に変換します。

ドキュメントAIはテキストを理解するだけでなく、ドキュメントの構造やレイアウトも分析できます。見出し、段落、表、リストなどの要素を認識し、AIが文書の階層やコンテキストを理解するのに役立ちます。この構造化分析は、キーと値のペアを特定するのに役立ちます。例えば、文書AIが請求書内の支払金額と支払期限を抽出するため、手動によるインプットの必要性が減ります。

ほとんどの標準的なドキュメントAIモデルは、多数のドキュメント・タイプで事前トレーニングされていますが、企業は、ドメインに固有の独自の形式、用語、レイアウトを持つ特殊なドキュメントを使用することもよくあります。ドキュメントAIモデル微調整（ファイン・チューニング）することで、特定のニーズに合わせたカスタマイズができます。例えば、法律事務所では、法律用語、契約条項、書式設定の特徴をよりよく理解するためにモデルをファイン・チューニングし、AIをより正確にすることができます。

Advanced ドキュメント AI システムは、単純なデータ抽出だけでなく、長い文書の要約を提供します。これらのシステムでは、文書内の重要なポイントを強調表示することで、ユーザーが文書全体を読まなくても重要な情報をすばやく把握できるようになります。

ドキュメントAI は多くの場合、クラウド・ストレージやエンタープライズ・システムと統合され、組織全体でのドキュメントの管理と分析を効率化し、適切なユーザーが必要なときに必要なドキュメントや情報にアクセスできるようにします。

従来のドキュメントAIソリューションは、抽出、分類、データ処理のためにOCR、ルールベースのシステム、機械学習モデルに大きく依存しています。多くのドキュメント AI プラットフォームは、特にタスクがドキュメントからの単純なデータ抽出と分類に重点を置く場合、本質的に生成AIまたは大規模言語モデル ( LLMs ) を使用しません。

生成AIはドキュメントAIを強化するのに効果的であることが証明されています。生成AIと統合すると、ドキュメントAIシステムは、抽出されたデータ・テンプレートに基づいて新しいドキュメントを起草することができます。たとえば、保険金請求処理では、請求フォームからデータが抽出された後、ドキュメントAIプラットフォームに埋め込まれた生成AIモデルが、エージェントがインプットデータに基づき、フォローアップ、請求に関するレポート、または推奨事項を作成するのに役立ちます。

従来のドキュメントAIシステムは、ほとんどの場合シームレスにデータを抽出できますが、曖昧な言語の解釈、多段階の推論の実行、または低品質でノイズの多い画像内の文字認識に直面した場合には不十分です。生成モデルは、エラーを修正し、より深い文脈の解釈を提供し、微妙な理解が必要とされる法律、医療、技術文書を処理するシステムの能力を強化することによって、これらのギャップを埋めるのに役立ちます。

IBM Automation Document Processing は、AI とディープラーニングを使用して構造化ドキュメントと非構造化ドキュメントから情報を分類および抽出するローコードソリューションです。ローコード・インターフェイスにより、ユーザーは最小限のプログラミング労力でドキュメント関連のワークフローを自動化できるため、生産性と効率が向上します。

Google クラウド Document AIは、ドキュメント処理を自動化するための包括的なツール・スイートを提供するエンタープライズ・プラットフォームです。事前のモデル・トレーニングを必要とせずに、生成AIを使用してデータを抽出し、文書を分類するため、迅速な実装とデプロイメントが可能になります。ユーザーは、使いやすいインターフェースを提供するGoogle Cloud Consoleを通じて、ドキュメントAIモデルを管理および監視できます。

GoogleクラウドのBigQueryは、フルマネージドかつサーバーレスでスケーラブルなデータウェアハウスです。構造化クエリ言語(SQL) を使用して大規模なデータセットを迅速に分析することをサポートします。BigQuery は、従来のデータベースでは大規模なデータセットを効率的に処理することが困難なビッグデータの処理に適しています。

Vertex AIは、データ準備からモデルへのデプロイメントと監視まで、機械学習のライフサイクル全体を効率化するように設計された統合プラットフォームです。Vertex AI は、 AutoMLとカスタムモデル開発用のツールを提供することで、初心者から経験豊富なデータサイエンティストまで、さまざまなレベルの専門知識を持つユーザーに対応し、機械学習モデルの構築とデプロイのための多目的ソリューションを実現します。

ドキュメントAIは、データ入力を自動化し、ビジネスプロセスを強化することにより、複数の業種・業務のユースケースで幅広いメリットをもたらします。さまざまな文書からデータを抽出するDoc AIの機能は、郵便室、出荷場、住宅ローン処理、調達など、大量の書類業務を効率的に処理する必要がある場所で役立ちます。

保険分野では、ドキュメントAIは重要なデータを抽出し、処理時間を短縮し、業務効率を向上させることで、保険金請求やポリシーアプリケーションの処理を支援します。

出版では、ドキュメントAIが物理的な出版物をデジタル化し、電子リーダーと互換性のある形式に変換できるため、コンテンツがアクセスしやすく、検索しやすくなり、管理が容易になります。

医療分野では、ドキュメントAIを使用することにより、医師の診察室での医療受付票の処理を合理化し、事務作業の負担を軽減し、正確な患者データの把握を保証します。臨床試験では、ドキュメントAIが試験文書からデータを正確に抽出することで監督業務を改善し、規制遵守を保証し、報告プロセスを迅速化します。

財務や会計においては、ドキュメントAIが領収書や請求書を効率的に解析するため、経費報告書の検証を効率的に行い、時間の節約や精度の向上を実現します。さらに、IDカードやその他の公式文書を分析して本人確認を支援し、安全な検証を保証します。ドキュメントAIは、納税申告書から収入の詳細を抽出することもできるため、ローンの承認プロセスや財務アセスメントを簡素化できます。会計分野では、ドキュメントAIは請求書処理を自動化し、精度を向上させ、ワークフローを高速化して、より効率的な財務管理を実現します。

このテクノロジーはまた、財務文書を分析して偽造通貨や不正小切手を検知することで、金融機関内のセキュリティー対策を強化することもできます。ドキュメントAIは、顧客のEメールやSMSから重要なデータを抽出することで業務効率を向上させ、応答時間を短縮します。文書分析を自動化することで不正アクセス検知を強化し、組織が疑わしい活動を迅速に特定できるようにします。

ドキュメントAIは、法的文書やビジネス文書に関して、企業が契約書を分析し、重要な条件や条項を特定し、レビュープロセスを迅速化し、契約のコンプライアンスを確認するのに役立ちます。また、請求書の異常を検知し、潜在的なエラーまたは不正にフラグを立てることもできます。また、ドキュメントAIは法的文書のレビューを自動化し、契約や合意の評価に必要な時間と労力を削減しながら、精度と拡張性を向上させます。

コンプライアンスと規制分野では、ドキュメントAIが規制変更とそれが契約に与える影響のアセスメントを自動化し、コンプライアンス管理を簡素化するのに役立ちます。

住宅ローン業界では、ドキュメントAIがローンアプリケーションから重要な情報を迅速に抽出、処理することでワークフローを迅速化します。また、融資ポートフォリオの監視を自動化し、より効率的な信用リスク管理と潜在的な問題のタイムリーな特定に役立ちます。不動産では、文書の分類を標準化し、契約、リース、その他の関連文書からクリティカルな情報を抽出するのを自動化します。

もう1つの主要なメリットは、ドキュメント・サイロから貴重なデータを抽出し、以前はアクセスできなかった情報を解き放つことで、より適切な情報に基づいたビジネス上の意思決定をサポートできることです。グローバルに活動する組織では、ドキュメントAIを使用することで、さまざまな国または地域での領収書の処理が簡素化され、国際取引に伴う複雑さが軽減されます。このテクノロジーは、期限の設定、承認の管理、責任の割り当てなどのタスクを自動化することで、静的なPDF文書を実行可能なワークフローに変換します。