構造化データと非構造化データの違いとは？AI活用に向けた文書データ整備の基本

PDFや契約書など、実務で扱う文書の多くは人が目視で確認することを前提とした形式で保存されています。請求書のデータをシステムで自動的にExcelへ取り込みたい場合や、過去の契約書から必要な金額情報だけを抽出したい場合、データの形式が整っていないことが処理の妨げになるケースは少なくありません。

この記事では、構造化データと非構造化データの具体的な違いや、形式の定まっていないデータがシステム処理やAI活用においてボトルネックとなりやすい理由について解説します。

構造化データと
非構造化データの違い

構造化データとは、あらかじめ定義された形式に沿って整理され、システムでの検索や集計が容易な状態のデータを指します。一方、非構造化データとは明確なデータ構造が定義されていないデータを意味し、ビジネス文書の多くがこれに該当するものです。両者の主な違いは以下の通りです。

非構造化データの詳しい定義や具体例、データ活用の基盤を整えるメリットについては、以下のページで解説しています。

非構造化データが
AI活用しづらい理由

PDFやスキャン画像などの非構造化データをそのままAIに読み込ませた場合、どこにどのような情報が配置されているかをシステム側で正確に判別できず、事実とは異なる出力を生成するハルシネーション（誤認）を生む原因になります。経理部門の請求書や調達部門の発注書は発行元によって書式が異なるため、事前の構造化プロセスを踏まないと処理精度が安定しません。

判断ミスのない運用を行うためには、あらかじめ「取引先名」「日付」「金額」といった項目ごとにデータを切り分ける前処理の設計が必要となるのです。

非構造化データを
構造化する方法

非構造化データをシステムで扱える構造化データへと変換するアプローチには、主に以下の2種類の手法が挙げられます。

• OCRによる文字起こしと、その後の特定項目抽出
• IDP（インテリジェントドキュメント処理）によるレイアウト・文脈の解析を伴う直接抽出

OCR（光学文字認識）を用いた手法は、読み取り位置があらかじめ固定されている定型帳票の処理に適しています。これに対し、AIモデルが文書全体のレイアウトや記述の文脈を解析して必要な項目を識別するIDPは、取引先ごとに書式が変わる請求書や契約書といった非定型書類の処理において対応力を発揮する仕組みです。