ドキュメントAIとは？仕組みやメリット、おすすめの活用シーンを解説
経理や法務、総務などのバックオフィス業務においては、紙書類の手入力やOCR読み込み後の補正作業などに膨大な手間と時間がかかる課題があります。
また見落としや抜け漏れなどのヒューマンエラーも多発しており、改善したいと考えている方もいるかもしれません。
こうした課題の解決手段として注目されているのがAIです。特に近年はドキュメント領域のAIである「ドキュメントAI」の進化発展は目覚ましいところがあります。
そこで今回は、ドキュメントAIの仕組みや具体例、メリット、おすすめの活用シーンを解説します。
ドキュメントAIとは？従来の「OCR」との違いと仕組み
まずはドキュメントAIの概要とOCRとの違い、仕組みを見ていきましょう。
ドキュメントAIとは？
ドキュメントAIとは、企業が業務で取り扱うドキュメントのうち、非構造化データをAIで自動解析し、情報を抽出のうえ分析・分類し、構造化データへ変換する技術です。
ドキュメントAIの対象となるドキュメントの種類：
契約書・請求書・報告書・法的文書や財務文書・手書き書類など
対象となるドキュメントは、主にPDF書類やスキャンしたテキスト情報を含む画像データや手書きメモなどです。つまり構造化されていないデータであり、そのままではPCなどのデバイス上で取り扱いにくいドキュメントを指します。
ドキュメントAIでは、AIが自然言語処理（NLP）* を使用して、ドキュメント内のコンテンツ、構造、文脈を深く理解し、抽出・整理・要約など人間が活用できる状態にします。
*人間が日常的に使用する言語をコンピュータが処理する技術
例えば紙の請求書をスキャンして画像データとして取り込んだ後、ドキュメントAIは、その画像に含まれる日付や会社名、住所、金額などを理解して抽出します。これにより、PC上で業務に取り扱えるようになります。
OCRとの違い
ドキュメントAIはOCRと似ていますが、異なる点があります。
・OCRとは
OCRとは、「Optical Character Recognition」の略称で「光学式文字読取」と訳されます。紙書類をスキャンして画像データとして取り込んだ後、文字情報はテキストデータに変換する技術です。
・ドキュメントAIとの違い
OCRは文字認識のみで、文脈や文章の背景を解釈しません。ドキュメントAIは、特定の情報の意味を理解しながら抽出できる点で異なります。
進化するドキュメントAI
ドキュメントAIが取り扱うのはOCRと同様に、スキャンした紙書類のみ、複雑なレイアウトには対応できないと思われがちです。しかしAIの進展によって、従来より複雑なレイアウトにも対応できるケースが増えています。
従来、OCRを利用していた場合は、今後、ドキュメントAIを活用することも検討の余地があるでしょう。
ドキュメントAIを導入するメリット
ドキュメントAIを導入するメリットとして、次の点が挙げられます。
人手によるデータ入力業務の削減
ドキュメントAIを使用すれば、人手で行っていたデータ入力作業の削減が可能になります。これまで紙の請求書を手入力していたケースでは、ドキュメントAIで読み取ることで、業務の自動化が可能になります。
検索性向上
ドキュメントAIで構造化データに変換することで、文書内のテキストを検索できるようになります。
ドキュメント内のデータ活用の可能性の拡大
構造化されたデータは、テキストの検索や社内ナレッジとしての活用など、従来と比べてドキュメントの利活用が進みます。
人的ミス削減・データ処理精度の向上
これまで手入力でデータ化していた場合は、人的ミスにより抜け漏れや誤入力は避けられませんでした。ドキュメントAIを活用することで、人的ミスの削減につながります。またドキュメント内のデータが正しいかどうかといったデータ処理の精度向上が期待できます。
人件費などのコスト削減
人手によってデータ入力を行っていた場合、その分の工数が削減できるため、人的コストの面で削減が期待できます。
ドキュメントAIのおすすめの活用シーン
ドキュメントAIは、次のシーンで活用するのがおすすめです。
大量の請求書から管理台帳の自動作成
これまで大量の請求書を手入力し、管理台帳を作っていた場合は、ドキュメントAIを用いて自動生成することで、大幅な業務効率化につながります。手入力の削減のほか、OCRと比較して高い精度が期待できるケースがあります。
紙書類からシステムへの自動連携
紙書類をスキャンしてドキュメントAIでデータ化し、そのままシステムに自動連携できる仕組みを構築できるケースもあります。その結果、担当者は紙書類をセットするだけで、その後は最終チェックのみで対応することができるケースもあります。
社内ナレッジ検索の効率化
社内には、紙書類やPDF書類などのドキュメントの中でも、テキストデータ化していないものが散在しています。ドキュメントAIでそれらをデータ化することで、社内ナレッジとして蓄積することもできます。その結果、社内ナレッジの検索範囲が広がり、ナレッジ検索の効率化にもつながります。
法的文書や財務文書における不備や異常の検知・チェック支援
公的文書や財務文書については、ドキュメントAIによって不備や異常の検知やチェックなどの支援が可能です。例えば、必要な項目を抜き出し、問題がある項目について集中的にチェックすることができます。社内のコンプライアンス強化の一助となるでしょう。
ドキュメントAIの導入のポイント
ドキュメントAIの導入にあたっては、その効果はどのくらい得られるのかといったところが未知数であることが多いでしょう。まずはROI（投資収益率）を算出するために、スモールスタートがおすすめです。
例えば、経理部門における一部の請求書の自動化処理にドキュメントAIを導入し、従来の手作業と比べます。そしてドキュメントAIによってどのくらいコストが削減できるのか、どの程度、精度が上がるのかといった数値を洗い出します。導入・運用コストが見合うかどうかを検討しましょう。
まとめ
ドキュメントAIは、業務効率化や、ドキュメント内のデータ活用、人的ミス削減・データ処理精度の向上、人件費などのコスト削減などの多様なメリットが見込めます。
紙文書の高精度なデジタルデータ化や手入力の精度向上、ナレッジ検索の効率化などの分野で活用が可能です。
リコーは複合機や文書管理領域で培った知見を活かし、「RICOH デジタルバディ」という、社内データを効率的に活用できるドキュメントAI技術を利用したAIエージェントをご提供しております。
精度の高いレイアウト認識とOCR対応、回答精度を高める部門・業務別の文書登録機能を搭載しています。単なるデータ化や検索にとどまらず、業務で活用できる形で回答する点が特長です。例えば、契約書の確認や社内規程の検索、過去提案書の参照など、ドキュメントを活用した業務を支援します。
社内資料をアップロードするだけですぐに使える手軽さのほか、マルチモーダルRAG※を搭載しており、文書内のテキストはもちろん、図面・グラフ・表・写真もAIが読み取り検索・回答するのも特徴です。
*RAGは生成AIと検索機能を組み合わせた技術。マルチモーダルRAGは、テキスト、画像、表、グラフ、図、フローチャートなどのさまざまな形式が混在しているデータを検索・参照し、それらをもとに回答を生成する技術。
「こんな使い方はできるか」「活用方法の提案をしてほしい」など、現場の業務効率化に役立たせたいとお考えの方は、ご提案させていただきますので、お気軽にご相談ください。
