文書自動化の進化: エージェント システムが切り拓く未来

高度な文書処理 (IDP) と AI エージェントの融合により、企業における自動化は新たな時代を迎えています。 この強力な機能を組み合わせることで、データの抽出を超える、文書の内容に基づいた認知的な意思決定が可能になりました。

それでも多くの組織は、適切な IDP ソリューションの選定に苦戦しています。 古いレガシー ツールの扱いや、パフォーマンスの低い製品への依存、「自社開発か他社製品の購入か」の判断など、こうした課題により、プロジェクトが停滞したり、期待外れの結果を招いてしまったりすることも多々あります。

文書を行動に変えるのは、思っているほど難しいことではありません。巨大な文書 AI ソリューションに投資したり、複数の AI ツールやサービスを使ってソリューションを構築したりする必要などありません。

ここでは、AI エージェントが文書自動化をどう変えているのか、またデータの正確性、ドキュメントの複雑さ、統合などを含め、その仕組みを探ります。「自社開発か他社製品の購入か」という悩ましい議論に終止符を打つことができるよう、実際の顧客事例から得られた成果も紹介します。

エージェント時代の文書処理の自動化

エージェント時代において、AI エージェントは IDP と連携して、文書処理業務の流れの中で迅速な意思決定を実現しています。 ML モデルや生成 AI を用いてインテリジェントに抽出されたデータが、AI エージェントに送られ、AI エージェントはコンテンツの理解や推論を活用して、データの検証や照合、意思決定を行います。

このような自動化は、厳格なルールベースの従来のキャプチャ システムを、柔軟で学習可能な生成 AI 抽出モデルに置き換え、文書処理を根本から変革します。 その結果、文書エージェントは 95％ 以上の精度を達成し、完全な監査可能性を備えることで、厳格なコンプライアンスが求められる業界にも最適な存在となっています。 これこそが、オートメーション・エニウェアが提供する Document Automation なのです。

高度な文書処理と AI エージェントの連携が必要になる理由

IDP は、混沌とした非構造化データを、実用的な情報へと変換します。 これは、文書に埋もれたデータを取り出して活用する大多数の業務プロセスにおいて、きわめて重要な第一歩となります。

AI エージェントはこれをさらに先へと進めます。 AI エージェントは一連の文書から得られる情報を分析し、人間のように意思決定を行い、行動することができます。そして推論を含む高度な認知タスクを実行し、例外を完全な文脈で人間にスムーズに引き渡します。

この仕組みを説明しましょう。 AI エージェントは文書から抽出した情報を分析してパターンや洞察を見つけ出すことで、行うべきアクションを判断します。 この分析に基づいて、最適な対応策を選択し、メールの送信、記録の更新、不正検知、請求の異議申し立て、顧客対応などの業務を、しばしば同時に処理することができます。

エージェントが作業する中で、継続的なコンテキスト メモリを構築し、それが推論や実行能力にフィードバックされます。

高い精度を発揮し、常に学習を続ける生成 AI

エージェント プロセス オートメーション システム内では、AI エージェントが文書処理を自律的かつ知的に行います。 抽出のための生成 AI は、オートメーション・エニウェアのプロセス推論エンジン (PRE) によって支えられており、あらゆる種類の文書に対して 95% 以上の精度を実現します。このエンジンは 4 億件以上の実際の文書やデータでトレーニングされており、複雑なシステムの中でビジネス上の意思決定がどのように展開されるかを理解しています。 PRE は、金融、医療などの分野で、1,500 件以上の導入実績と 100 万回を超える AI エージェント実行を支えています。

Document Automation はマルチモダリティにも対応しており、LLM の力と視覚言語モデル (VLM) を組み合わせることで、テキストだけでは伝えられない情報も理解することができます。 レイアウト、テーブル、手書き文字、スタンプなどの視覚要素には重要な意味が含まれることが多く、視覚的理解とテキスト理解を融合することで、テキストベースのモデルだけでは得られない文書のインテリジェンスが実現されます。

文書エージェントがお客様にもたらす成果

お客様の実際の導入事例から、文書エージェントがどのように迅速かつ劇的に効果をもたらしているかを知ることができます。 例えば、Jemena 社 では、請求書の重複が大幅に減少し、3,300 のベンダーからの保留中の請求書を同日中に処理できるようになりました。 一方、11,000 人の金融専門家にサービスを提供する大手ブローカー ディーラーの Oscaic 社では、Automated Clearing House (ACH) 取引プロセスを自動化することで、年間 25,000 時間の業務時間が削減されました。

オートメーション・エニウェアのお客様は、生成 AI によってサポートされる 150 以上の言語で Document Automation を活用しています。 つまり、顧客オンボーディング、医療保険の請求処理、財務および会計業務など、どの業界の事例であっても、地域や言語を問わず IDPを展開できるということです。

そしてあらゆる分野で、お客様は、オートメーション・エニウェアが IDP 分野で屈指の存在であることを明確に示しています。 だからこそ、IDP ソリューションに関する Gartner の「顧客の声 (Voice of Customer)」レポートで、私たちが「Customer' Choice」の一社に選ばれたのです。

IDP と OCR の違いについて

光学文字認識 (OCR) は IDP の一部ですが、OCR はテキスト画像を読み取り可能なテキスト データに変換することに焦点を当てています。

一方、IDP は Document Automation を実現するための、より広範な機能を備えています。 IDP は、文書構造を理解するためにビジョン モデルを使用し、データ抽出にはネイティブの機械学習や事前構築されたモデルを採用しています。さらに、複雑な非構造化文書からのデータの抽出には、生成 AI を活用し、特殊な文書ワークフロー向けにユーザー自身の LLM を持ち込むことも可能です。

これにより、AI エージェントを活用した Document Automation の導入が簡単になります。 事前学習済みモデルと生成 AI による抽出を活用することで、専門的な技術リソースを必要とする複雑で時間のかかる ML モデルのトレーニングが不要になります。

そして、Document Automation はすでに強力な API、Bot、SDK、コネクタを備えたエージェント プロセス オートメーション システムの一部であるため、データ抽出、分類、検証といった高度な文書処理機能を、直接業務ワークフローやアプリケーションにシームレスに組み込むことができます。

これらの機能は、人間が介在するプロセスにも拡張されます。 Document Automation と Automation Co-Pilot を組み合わせることで、ビジネス ユーザー向けに埋め込み型の文脈に応じた文書レビュー機能が提供されます。これにより、ユーザーは文書レビューのプロセスの中で他の AI エージェントと連携し、下流工程で、他の AI エージェントが処理するデータを準備可能になります。 この統合により、個別のレビュー ツールが不要になり、作業の引き継ぎが削減され、作業を一貫したフローで維持することで意思決定が迅速化されます。

導入

文書処理の自動化は今まさにエージェント システムによって進化しています。これらのシステムは、単にデータを処理するだけでなく、行動に変えることで、企業全体にスピード、正確性、戦略的価値をもたらしています。

導入をご検討の方は、オンデマンドのオンライン セミナーにご参加いただくか、当社までご連絡いただき、デモやミーティングをご予約ください。