文書処理とは

人工知能（AI）の進歩により、企業は文書処理をさらに自動化できるようになりました。インテリジェント文書処理（IDP）は、AIを活用した自動化と機械学習を使用して、文書を分類し、情報を抽出し、データを検証します。さらに、自動化と非構造化データの構造化を通じて、文書処理を自動化し、高速化します。

IDPには、アナログからデジタルへの移行をより迅速かつエラーの少ないものにするために、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ツールや自然言語処理（NLP）ツールも組み込まれています。特に、RPAは、手動のポイント・アンド・クリック操作を自動化できるため、プロセスへの人間の介入を最低限に抑えることができます。

文書処理は、コンピューター・ビジョン・アルゴリズムを使用することも、ニューラル・ネットワークを使用することも、または手作業で行うこともできます。通常、アナログ・データをデジタル・データに変換するには次の手順に従います。

1. レイアウトと構造を分類して抽出する：文書処理ソリューションはルール駆動型です。プログラマーは、作業を開始する前にこれらの事前定義された抽出ルールを作成します。これには、文書の分類と形式の定義が含まれます。定義が終わると、チームはレイアウトと構造を抽出できます。
2. 文書情報を抽出する：チームが文字の転記を自動化するために使用できる手法はいくつかあります。光学式文字認識（OCR）は、紙の文書に記載された文字をスキャンし、デジタル・データに変換します。手書き文字認識（HTR）の一種であるインテリジェント文字認識は、標準的な文字だけでなく、さまざまなフォントや手書きスタイルも認識できます。
3. 文書上のエラーを検出して修正する：OCRテクノロジーはエラーが発生しやすいため、抽出されたデータを手動で確認する必要がある可能性があります。文書形式を処理できない場合やエラーが特定された場合は、人間によるレビューのためにフラグを立て、手動入力によって修正することができます。
4. 文書とデータを保存する：最終版の文書は、現在のアプリケーションと統合できる形式で保存されます。

インテリジェントな文書処理を使用している場合、次の操作を実行して従来の文書処理を強化します。

• データの処理を高速化：高度な自動化により、非構造化データやアナログ・データから関連情報をより高速かつ正確に抽出できます。これにより、手動プロセスがなくなり、エラーが削減されるため、ワークフローが短縮されます。
• 非構造化文書の処理：従来の文書処理とは異なり、IDPは構造化情報、非構造化情報、半構造化情報を変換し、そのデータをビジネス・アプリケーションやワークフローで使用できます。
• データ精度の向上：機械学習により、文書の分類、情報抽出、データ検証が強化され、処理の品質と信頼性が向上します。ワークフロー内でローコードの教師ありトレーニングを使用すると、抽出ルールを再プログラムすることなく、時間の経過とともに精度を向上させることができます。
• セキュリティーの強化：IDPは、文書と個人情報を安全な（デジタルの）場所に保管します。これは、厳格なセキュリティー規制とコンプライアンス・ポリシーが適用される医療や金融サービスなどの業界では特に重要です。
• コストの削減：従来の文書処理は手作業であるため時間がかかり、専門家が他の作業に集中できなくなります。自動化により処理時間が短縮され、運用コストが削減され、スタッフをより有効に活用できるようになります。

医療記録をデジタル化する場合でも、請求書処理の合理化を目指す場合でも、プロセス開始後にコストと時間のかかる問題を回避するために、準備作業を行い、ベスト・プラクティスに従うことが役立ちます。これには次が含まれます。

• 文書の分類：機能に応じて文書を作成および整理することで、関連情報が明確になり、簡潔なデータ抽出が可能になります。
• データ変換：非構造化データと半構造化データを、構造化データに変換することで、自動化の強化に使用できる情報を提供できるようにします。
• 統合とAPIの検討：データがデジタル形式に変換されたら、どのようにこれを活用できるでしょうか。互換性があり、必要とするすべての人が簡単にアクセスできるようになりますか。これについては、ビジネスニーズを関係者と話し合い、組織内で適切に統合されていることを確認します。
• 専門家に相談する：デジタル化する情報を使用する人々と話し、組織にとってのその情報の価値と、その情報をどのように解釈すべきかをより深く理解します。これにより、エラーに対処する人がデータがどのようになっているかを理解できるようになり、プロセスが正しく実行されることが保証されます。

従来の文書処理には、遅延を避けるためにデジタル・トランスフォーメーション・プロジェクトを開始する前に考慮すべきいくつかの課題があります。

• 処理には1つの形式のみを使用します：文書処理では、事前定義された抽出ルールを使用して、関連情報をデジタル形式に変換します。このタイプのデータキャプチャは、情報が一貫している構造化データに最適です。ただし、大量の非構造化データや、提供される情報に一貫性のない複雑な文書がある場合、プロセスによって時間のかかるエラーが発生する可能性があります。
• 処理の専門家に依存：問題やエラーが発生すると、多くの場合、処理の専門家による手動レビューのためにフラグが付けられます。これには時間がかかり、かなりの人的資源が必要になる場合があります。
• 継続的な改善が困難：文書処理システムでは、文書処理がどのように機能しているか、また、どのようなエラーがプロセスを遅くしているのかについて、運用上の可視性が欠けています。

文書処理が有効な最も一般的な状況をいくつか紹介します。

• 請求書/給与計算：デジタル・トランスフォーメーションには、手動の請求書作成と給与計算システムをデジタル化して自動化することが必要です。IBM Automation Document Processingなどのツールを使用すると、請求プロセスのデータ抽出用に事前定義されたディープラーニングモデルを構成して使用できます。
• 保険：文書処理により、フォームからデータを抽出し、補償範囲と資格を迅速に確認できます。また、文書を業界標準およびプロトコルに準拠させ、機密文書や個人情報を保護します。
• 人事：文書処理を使用して、従業員と候補者のデータを貴重な洞察に変換し、従業員管理と採用プロセスを最適化します。
• 不正検知：文書処理は金融サービスにとって貴重なツールです。小切手の署名を承認したり、大量の取引の真正性を判定して銀行の不一致を解消したりできます。
• 住宅ローン：住宅ローンの処理では、貸し手が毎年何百万枚もの紙の文書を処理する必要があります。文書処理により、文書の迅速かつ簡単な取得が保証され、住宅ローン申請のスピードと規模が向上します。

IBM の文書処理の主要製品である IBM® Cloud Pak for Business Automationは、人工知能（AI）を組み込むことで自動化をさらに一歩進めます。その機能は、社内のプロセスと顧客のエクスペリエンスの両方を改善するように設計されています。