「インテリジェントドキュメント処理」とは、AI やその他のツールを使用して、非構造化データまたは半構造化データを利用可能なデータに変換することです
デジタル時代の到来に伴い、あらゆる業界の企業が、アナログな紙媒体のファイル、記録、ドキュメントをデジタルフォーマットに変換するという困難な取り組みに着手しました。当初、このプロセスは情報をアナログリポジトリからデジタルリポジトリへ手作業で移行するために、デジタル化専門の技術者に頼らざるをえませんでした。「光学式文字認識 (OCR)」や「インテリジェント文字認識 (ICR)」などの技術の発展により、より簡素化されたアプローチが可能になりました。しかし、これらのツールはスキャンされた画像をデジタルテキストに変換するだけであり、アナログドキュメントのデータを分類、分析、検証することはできませんでした。
インテリジェントドキュメント処理 (IDP) によってこの状況は大きく変わり、企業は非構造化ドキュメントに含まれている情報を事前に指定されているデジタルフォーマットに自動的に変換、分類し、その過程で貴重かつ実用的なインサイトを抽出できるようになりました。
インテリジェントドキュメント処理は、機械学習 (ML)、コンピュータービジョン、コグニティブオートメーション、Robotic Process Automation (RPA)、自然言語処理 (NLP) などの技術を利用してドキュメント処理を自動化および迅速化するツールとソリューションの総称です。IPD は、単なるデータ処理を超え、自動化ツールがドキュメントの内容とドキュメントに含まれているデータの関連性を「理解」できるようにします。
エンタープライズ IDP プロセスは 5 つのフェーズで構成されています。
- 収集
IDP の最初の段階では、さまざまなコンテンツソースからの紙媒体のドキュメントとデジタルドキュメントの収集が中心となります。ハードウェアとソフトウェアの統合により、IDP ツールは収集プロセスを大規模に実行できます。 - 前処理
ドキュメントを完全に分析できるようにするには、ドキュメントが特定の品質標準を満たしている必要があります。ドキュメントの前処理では、さまざまな手法 (トリミング、2 値化、歪み補正、ノイズ除去など) を適用して、ドキュメントの品質を改善します。 - 分類
次に、IDP ツールでは、デジタル化されたドキュメントのレビューを行い、ドキュメントの開始と終了を検出して、ドキュメント内の情報をタイプ、コンテンツ、構造、形式に基づいて各種カテゴリに分類します。この段階で、コンピュータービジョンアルゴリズムを適用して視覚パターンを認識し、NLP 手法を適用して主題に基づいて情報をグループ化することができます。 - 抽出
ドキュメントの情報が正しく分類されたら、次に一貫性と正確性を確保するため、OCR および ICR 技術と ML 機能を使用してテキストデータを抽出し、デジタル化します。 - 検証
最後に、一連の検証ルールと、RPA テクノロジーで強化された AI 技術を使用して抽出データが認証されます。これにより、抽出データの正確性と信頼性が確保されます。企業によっては、AI が向上してより迅速に学習できるように、このステップで人間の認証担当者を取り入れることがあります。
インテリジェントドキュメント処理に関心がある企業が、IDP と他の関連テクノロジー (「ドキュメントキャプチャ」や「Robotic Process Automation」など) を混同することがよくあります。
OCR や ICR などのドキュメントキャプチャ技術は、物理的なドキュメントをデジタル形式に変換するための技術であり、効果的な IDP ソリューションに必要不可欠な機能ですが、それ自体ではインテリジェントドキュメント処理のようなより分析的な処理を実行できません。
Robotic Process Automation は、インテリジェントドキュメント処理に適用できるもう 1 つの技術です。IDP が AI 主導型で経験から学習できるのに対し、RPA はルールベースであり、一般に、ドキュメント処理を導入していなければ作業者が実行しなければならない単純な繰り返しタスクの自動化に使用されます。RPA は IDP ソリューションをサポートしていますが、RPA ではドキュメントの文脈からその内容を理解することはできません。
信頼性が高く実用的なデータは、現代の企業が成功を収める上で極めて重要です。しかし、利用可能なビジネスデータのほとんどは、紙媒体のドキュメント、画像、メール、PDF などの非構造化形式で格納されていると推定されています。このようなデータを適切にフォーマット処理して分析する機能がない場合、あらゆる業種の企業は重要なインサイトを逃すことになります。
IDP により、企業は時間とコストがかかる手作業でのデータの移行を行わずに、非構造化データを構造化データに変換できます。高度な AI ソリューションを導入することで、非構造化データの分類と分析を自動化でき、未加工の情報を、企業、業界、顧客に関するより明確な情報へと変えることができます。
インテリジェントドキュメント処理の主要なメリットを以下に示します。
現在のビジネスデータの最大 80% が非構造化データであるという説があります。これは膨大な量の情報です。1 人の従業員や、大規模な従業員チームであっても、このようなデータを手作業でフォーマット変換するには膨大な時間がかかります。
IDP では大量のデータのデジタル化、分類、抽出、分析をマイクロ秒単位で実行でき、作業者の疲労の心配もありません。これにより、企業が非構造化データを利用しやすい形式に迅速に変換し、価値の高い従業員をこのような作業から解放してより戦略的なタスクに専念できるようにできます。
高速なドキュメント処理に関連するもう 1 つのメリットとして、IDP による節減があります。処理時間が短縮されるので、企業はほぼ即時に新しい構造化データを利用でき、意思決定への情報提供と収益の向上を実現できます。また、IDP ツールにより企業は運用プロセス関連のコストを節減し、人員を増員せずにより多くの仕事を遂行できます。これらのメリットから、IDP は他のドキュメント処理ソリューションを上回る投資利益率をもたらします。
データのデジタル化の専門技術者にとっては、特定の時間内に処理できる仕事の量が限られるだけでなく、人的ミスも妨げとなっています。単純な打ち間違いによって貴重なデータが完全に使い物にならなくなったり、物事が誤った方向に進んでしまう可能性があります。
IDP により、手作業によるデータ入力が不要になります。つまり、データエラーは実質的に解消され、データの問題や異常が発生した場合にのみ人手によるレビューが必要となります。IDP によるデータ品質の向上によって、企業は自信をもってデータインサイトに基づいて行動できます。
データセキュリティは現代の企業とその顧客だけでなく、データセキュリティのベストプラクティスが確実に実施されているようにする責任を負う規制機関にとっても大きな懸念です。IDP はセキュリティとコンプライアンスを簡素化し、自動化を適用して、データ保護規制が常に実施されるようにします。
さらに、IDP プロセスに関連するデジタルレコードによって、コンプライアンス監査の複雑さが低減します。またこのレコードは、デジタルシステムとこのシステムに含まれているデータに対し、規制基準に準拠するための正しい安全策が適用されていることを検証するために使用できる明確な「証跡」となります。
最も効果的な IDP ツールとソリューションは、既存のプログラムとハードウェアに容易に統合するように設計されています。企業は多くの場合、既存のテクノロジースタックに対してコストと時間がかかる調整作業を行う必要がなくなり、複雑な設定なく導入した IDP をすぐに利用して、現在使用しているシステムにシームレスに接続できます。
シームレスな統合により IDP 導入の大きな障壁が解消され、これまでになく容易にインテリジェントドキュメントのデジタル化と処理のメリットを享受できます。
チームが作業量の増大に対応するためには、チームを拡大して新しいメンバーを採用しなければなりませんが、IDP は大幅なコスト増なしで大規模に運用できます。IDP は企業内の重要なプロセスに自動化を適用し、ビジネスニーズへの対応に応じて拡大し、送られてくるデータの量に関わらずその価値を継続的に実証します。
インテリジェントドキュメント処理は、非構造化データを定期的に処理する企業を強化できます。つまり、ほぼすべての業種の大部分の企業は、IDP ソリューションに投資するメリットを期待できます。インテリジェントドキュメント処理が特に適している業種の一部を以下に示します。
- 政府機関
世界各国の多くの政府機関はレガシーシステムと手作業でのドキュメントプロセスに依存しています。IDP では重要なデータをアナログレコードから抽出して、後で利用、レビューできるように分類するので、このような機関のデジタルトランスフォーメーションを支援できます。 - 医療
医療業界の最大の課題は、最新の正確な患者記録を保管することです。病院やその他の医療機関は、IDP 技術を導入することで、自動的に非構造化ソースから患者の記録を収集し、関連データを他のシステムへエクスポートすることができるようになります。 - 金融サービス
お金に関してエラーは許されません。このため、銀行や住宅ローン機関などの金融サービスでは、エラーのない適切な処理のために、ドキュメント処理に大きく依存しています。IDP は、ローンの事前処理、口座の開設とサービス提供などに関連する多数のドキュメント処理を支援できます。 - 保険
保険請求処理や支払処理では、多数のフォーム、関係書類、さまざまな形式の非構造化データが使用されます。同様に、保険申し込みと引き受け業務も従来から手作業のデータ処理と分類に依存しています。いずれの場合でも IDP ソリューションでは、非構造化データを、レビューと分析に容易に利用できるデータへと変換するプロセスを、より迅速に、また正確に簡素化できます。 - 輸送/物流
荷物の移動に伴い、非構造化の書類が大量に発生し、またこのような書類のフォーマットが統一されていないことがよくあります。輸送/物流企業は、IDP ソリューションを導入してこのようなドキュメントを自動的に簡素化し標準化することで、より迅速な運用を実現できます。
現代の企業が重要なデータインサイトへの依存をますます強める中、非構造化データは多くの企業にとって大きな弱点となっています。IDP はその解決策となり、IDP によりあらゆる業種の企業が未利用のデータリソースを実用化できるようになります。このために企業に必要なのは、ユーザーのコーディング経験を必要とせずに、データをインテリジェントに抽出して自動化ソリューションをさまざまなドキュメント形式に適用できる IDP ツールです。ServiceNow がこのソリューションを提供します。
ServiceNow Document Intelligence は、あらゆる企業、業種、ServiceNow ワークフローで、さまざまなドキュメントの処理を加速化する強力な IDP ツールです。かつてないレベルで IDP をスピードアップし、多様なテキスト、形式、テンプレートを含む非構造化ソースからデータを抽出して分類します。Document Intelligence は、AI ファーストの設計により処理時間を短縮し、データ入力のミスを最小限に抑え、また時間の経過に伴うドキュメントの変更に適応します。また、Document Intelligence は受賞歴のある Now Platform® の上に構築されているため、コーディングスキルのレベルを問わずあらゆるユーザーがアプリケーションを容易に利用して効果的なドキュメント処理を行い、処理タスクを自動化ワークフローに統合できます。
企業に必要なリソースとインサイトを提供しましょう。ServiceNow の Document Intelligence の詳細をお読みになり、保有している非構造化データと半構造化データを最大限に活用してください。
Now Platform には、ワークフローを迅速、効率的にデジタル化して大規模に実行できるコア機能が含まれています。