OpenTextが提供するIDPサービスは、継続的な機械学習や大規模言語モデル(LLM)を組み合わせ、半構造化・非構造化文書の分類と情報抽出を行うソリューションです。紙やメール、PDFなど、複数の経路から届く多様な文書の処理に対応しています。
この記事では、本サービス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。
紙やメール、PDF、画像など、複数の経路から届く多様な文書を取り込み、AIによって分類・抽出する文書処理サービスです。継続的な機械学習に加え、自然言語処理やLLMを組み合わせることで、半構造化・非構造化文書からも必要な情報を的確に読み取れる強みがあります。
SAPやSalesforceをはじめとする主要なエンタープライズシステムと、シームレスにデータを連携できるアドバンテージがあります。抽出したデータをそのまま既存のワークフローへ取り込めるため、複数システムへのデータ登録を伴う一連の業務プロセスの効率化が可能です。
継続的な機械学習機能を備えており、運用を重ねるほど分類・抽出の精度が磨かれていく設計です。この仕組みは、調達部門で見積書や発注書から品番や単価、数量などの項目を抽出し、承認者へのレビュー依頼フローを構築する場面などで特に効果を発揮します。
SAPなどの大規模な基幹システムをすでに運用している企業や、多くの言語を扱うグローバル企業に適しています。紙やメール、画像といったバラバラの経路で届く文書を一つのプラットフォームで集約できるため、部門や拠点ごとに受領方法が異なる環境でも、運用フローをきれいに統一できるでしょう。
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 | 紙・メール・PDF・Microsoftファイル・画像。半構造化・非構造化コンテンツ |
| 処理機能 | OCR/情報キャプチャ、オムニチャネル取り込み、インテリジェント文書分類、データ抽出/検証、継続的機械学習、LLM連携、人によるレビュー、ワークフロー設定、複数システムへのエクスポート |
| 出力形式 | 業務システム(SAP・Salesforceなど)への直接登録、複数システムへのエクスポート |
| 導入形態 | クラウド/SaaS(OpenText public cloud) |
| セキュリティ | 安全な情報ルーティング、セキュアなデータ処理 |
| 多言語 対応 | 85の言語に対応 |
| 連携 | SAP・Salesforceなど主要な業務アプリケーションとの連携 |
OpenText Capture / Core Captureが対応する主な仕様は上記の通りです。対応可能な書類数やセキュリティ認証の詳細は、公式ページまたはサポート窓口へお問い合わせください。
| 初期費用 | 公式HPに記載なし |
|---|---|
| 月額費用 | 公式HPに記載なし |
料金は公式ページに具体的な記載がなく、利用するモジュールや契約形態によって個別見積もりとなります。無料トライアルの申し込みが可能なため、自社の文書に適用した際の精度を導入前に確認できます。
継続的な機械学習やLLMを活用し、異なる経路から届く多様な文書を的確に分類・抽出した上で、SAPなどの基幹システムへスムーズに連携できるサービスです。多くの言語を取り扱うグローバル企業や、拠点ごとに受領方法が異なる環境、さらには既存システムとの密な連携を重視する現場での運用統一に貢献するでしょう。
| 会社名 | オープンテキスト株式会社 |
|---|---|
| 所在地 | 東京都千代田区丸の内1-8-3 丸の内トラストタワー本館18F |
| 設立 | 1997年6月 |
| 電話番号 | 03-4560-7700 |
| 公式HP | https://www.opentext.com/jp/about |
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。