インテリジェントなドキュメント処理とは

データは飽和状態に達しています。今日、多くの組織では保持するデータ量が多すぎて、価値ある情報と不要な情報判別するのが困難になっています。膨大な量のデータから実用的なインサイトを得るためには、コストと時間がかかるものです。そこで、インテリジェントなドキュメント処理 (IDP) の活用が期待されています。

インテリジェントなドキュメント処理 (IDP) は、大量のデータから意味のある情報をスキャン、読み取り、抽出、分類、整理して、利用可能な形式にするワークフローの自動化テクノロジです。このテクノロジでは、紙、PDF、Word 文書、スプレッドシート、その他多くの種類のドキュメントを処理できます。IDP の主な機能は、人手を介さずに、大量のデータから価値ある情報を抽出することです。

IDP でドキュメント処理の一部を自動化するメリットは複数あります。AI (人工知能) を使用することで、IDP では手作業でデータ入力や処理を行う作業者が不要になります。これによって、データを処理できる速度が向上するだけでなく、そのコストを下げることもできます。同時に、人的エラーが削減されるため効率も向上します。

現代の組織は多くの場合、構造化、非構造化、半構造化という 3 種類のデータを大量に抱えています。構造化データは体系化されているため、人間のデータ処理者でも簡単に読み取ることができます。一方、非構造化データは処理や分析に時間がかかります。半構造化データはその中間です。インテリジェントなドキュメント処理ソリューションでは、構造化、非構造化、半構造化データの処理を自動化できます。

インテリジェントなドキュメント処理の仕組みを教えてください。

インテリジェントなドキュメント処理にはいくつかの手順があります。

最初に行われるインテリジェントなドキュメント認識では、IDP が複雑なディープ ラーニング AI テクノロジを使用してドキュメントをスキャンし、分類します。このテクノロジは最大 190 の言語の学習が可能で、データ処理担当者と同じように文書を読み取り、解釈することができます。

データが分類された後、組織にとって価値のあるデータがインテリジェントなドキュメント自動化ソフトウェアによって抽出されます。抽出処理は、大きなドキュメントから特定のデータを識別できるコグニティブ AI テクノロジによって行われます。その後、IDP によって関連するデータが整理され、利用しやすい形式で提示されます。

構造化、半構造化、または非構造化データが大量にある場合、インテリジェントなドキュメント処理は、ビジネス プロセス管理戦略の一部として考慮する価値のある投資です。

インテリジェントなドキュメント処理と自動ドキュメント処理の違いは何ですか?

自動ドキュメント処理は IDP と関連性がありますが、大きく異なるテクノロジです。自動ドキュメント処理は、主に紙のドキュメントをデジタル化するために使用されます。紙ドキュメントのデジタル コピーを作成することにより、インデックスを作成してデータベースで検索できるようになります。これは紙のドキュメントに依存しながらデータをデジタル化する必要もある、DMV のような組織にとって非常に重要です。

インテリジェントなドキュメント処理は、紙のドキュメントをデジタル化してインデックスを作成できるビジネス プロセス管理ソフトウェアですが、紙 (またはその他の種類) のドキュメントのデータにコンピューターからアクセスできるようにするだけでなく、そこから価値のある情報を分類してインサイトを提供するという点で数段進んでいます。

インテリジェントなドキュメント処理ソフトウェアを選ぶ方法

組織に最適なインテリジェントなドキュメント処理ソフトウェアを選択するためには、いくつかの手順があります。

1. IDP を選ぶ際は、まず組織のデータ処理ニーズを特定します。構造化データと非構造化データのどちらが多いか、データの形式はどのようなものが多いか、どの程度のデータ処理を自動化したいのか、といったことを確認します。
2. 次に、インテリジェントなドキュメント処理に最適なデータはどれなのかを評価するとよいでしょう。データ セットの処理にかかる手間、組織にとって自動化のメリットが最も大きい作業は何かをよく考えます。手作業で処理するのに非常に長い時間のかかるドキュメントが、IDP に適している可能性があります。
3. 自動化したいドキュメント処理ワークフローを特定できたら、インテリジェントなドキュメント処理ソフトウェアの選定に進むことができます。自動ドキュメント処理に対する組織の自動化ニーズや要件に基づいて判断しましょう。選ぶ際の参考となるポイントをいくつかご紹介します。