ComPDF AIは、PDFや各種帳票、契約書などの非構造化文書を、業務で活用できる構造化データに変換するインテリジェントドキュメント処理(IDP)サービスです。
この記事では、ComPDF AIの機能概要から仕様、料金、会社情報まで、導入検討に必要な情報をまとめてご紹介します。
ComPDF AIは、PDFや画像、スキャン文書を、生成AIやRAGで活用しやすい構造化データへ変換する文書処理サービスです。
読み取った文字をテキスト化するだけでなく、見出し・段落・表のセル・項目同士の関係性を保ったままデータ化が可能。PDFをそのままAIに読み込ませた際に起こりやすいレイアウトの誤認識や文脈の分断を防ぎ、正しく活用しやすいデータ基盤を整備します。
契約書PDFから条項・期日・金額などの確認項目を抽出し、JSONなどの構造化データとして整理。文書構造を保った状態でAIが参照しやすい形に整えることで、全文を人手で一から確認する負担を軽減します。
AIが抽出した確認ポイントをもとに、人は重要な論点の精査や最終判断に集中できるため、レビュー工数を削減。交渉条件の検討や事業部との論点整理に時間を使いやすくなります。
構造化した契約データを蓄積し、過去契約・自社ひな形・案件条件を横断的に検索・照合・比較。条件の不一致や確認すべきポイントを把握しやすくし、過去契約との整合性チェックを効率化します。
オンプレミス環境やセルフホスト型にも対応。機密文書をAIへ直接アップロードすることを避けたい企業でも、社内のセキュリティ要件に応じた運用を検討できます。
過去の契約書をナレッジとして活用し、レビュー工数を削減したい企業に適したサービスです。構造化データとして蓄積した過去の契約を横断的に検索・照合できるため、整合性のチェックもスムーズに行えます。
また、セルフホスト型での導入にも対応しており、契約書や秘密保持契約などの機密文書をクラウドのAIへ直接渡すことにセキュリティ上の不安がある企業でも導入しやすくなります。
インテリジェントドキュメント処理は業界を問わず使える一方、文書の種類や抽出項目、連携先システムは部門ごとに大きく異なります。重要なのは「自部門の文書処理のボトルネックを解消できるか」。
本メディアでは、法務・経理・調達といった部門別におすすめの製品を調査。現場だけでなく経営に与えるメリットまで紹介しています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対応文書 |
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| 対応ファイル形式 | Office・PDF・画像・CSV・JSON 等 |
| 処理機能 |
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| 出力形式 | JSON・XML・XLSX・CSV・PNG・HTML |
| 導入形態 |
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| セキュリティ |
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| 多言語対応 | 80以上の言語のテキストを高精度で認識 |
| 連携 | API連携(kintone、Salesforce、Sansanなど、様々なERPやCRMシステムとスムーズに連携) |
ComPDF AIが対応する主な仕様は上記の通りです。詳細な処理数や連携先については、公式ページからお問い合わせください。
| 初期費用 | 書類フォーマットなどAI学習内容により変わるため、要お問い合わせ。 |
|---|---|
| 年額費用 | 400,000円〜(税別) ※最小構成で導入した場合の基準となる料金。 業務フロー、利用規模、必要な連携機能に合わせて必要な環境が構築され、 料金が異なるため具体的な料金は個別のシミュレーションが必須。 |
料金はカスタマイズの内容によって異なります。具体的なプラン内容や費用は公式サイトよりご相談ください。
ComPDF AIは、PDFなどの非構造化データを項目ごとの構造化データへ変換し、AIによる文書解析や自動抽出を一気通貫で提供する文書処理サービスです。必要な情報を項目単位で抽出し、照合しやすい状態に整えることで人手で全文を確認する負担を軽減します。
さらに、構造化したデータを社内のAIナレッジベースとして蓄積できるため、PDFに眠っている契約情報や財務情報を横断的に検索・比較できる情報資産として活用可能。経営判断に影響する契約リスクの見落としや、監査対応における確認負荷の低減にもつながります。
| 会社名 | 株式会社Kdan Japan |
|---|---|
| 所在地 | 東京都千代田区神田美土代町9-7 千代田21ビルディング9F |
| 電話番号 | 03-5577-6742 |
| 公式HP | https://www.compdf.com/ja |
ここでは、法務・経理・調達それぞれの部門向けにおすすめのインテリジェントドキュメント処理ツールをご紹介。日本法人を持つメーカーの中から、各部門の文書処理に活用しやすい製品を調査しました。
過去の契約書をナレッジとして活用できておらず、毎回ゼロからレビューしている
PDFを条項・金額などの項目単位で構造化データに変換し、標準的なOCRの枠を超えて文脈を正しく理解。全文を人がレビューするやり方から「AIが絞り込み→人が最終判断」のフローへ切り替え、工数を削減可能。
データは外部AIの学習に使われる心配がなく、専用ナレッジに蓄積。自社データだけを対象に、AIが全契約を横断照合し、「違約金が相場より高い」などのリスクを自動特定。1件ずつ開いて確認する作業がなくなる。
月末・期末に処理が集中し、担当者の残業が常態化している
日本語の請求書に対応した事前学習済みAIモデルを搭載しており、テンプレート設定やAIの個別トレーニングは不要。導入直後から活用しやすく、請求書が集中する月末・期末でもスムーズに処理。
RPAツールやSAP・OracleなどERPとの連携機能を標準搭載。連携環境を一から構築する負担を抑えながら、抽出した請求書データを社内システムへそのまま自動登録できる。
品番や備考欄の特殊条件が書類によって異なり、人が読み解く手間が発生している
独自開発AIにより「この位置に品番がある」といった固定パターンに依存せず、帳票内の品番や特殊条件などを抽出。取引先ごとに形式が異なる書類でも、項目の位置や表記ゆれに対応しやすい。
レイアウトをテンプレートなしで視覚的に理解できるコンピュータビジョンにより、新しい帳票でも再学習・調整なしで処理を開始。サプライヤーが増えるたびに設定をやり直す運用負荷を軽減。