文書ワークフローの自動化：時間を節約する4つの実際の使用例

ちょうど数年前、私が学部で化学101を必死で勉強していたとき、学期は大混乱に陥った。

そして、試験の代わりに大学から言われたのは、"研究室の記録をすべてPDFに打ち出して提出しなさい "ということだった。

50ページにわたる手書きの表、数式、反応、計算......。今は？全部スキャンしますよ。

AIエージェントは現在、私の下手な手書き文字を読み取ることができるワークフローを実現している。私が一文字も入力し直すことなく、エラーにフラグを立てたり、内容について質問したり、異なるバージョンを送信したり、チームメイトやマネージャーに文書を送信したりするのに十分なのだ。

文書ワークフローの自動化は、あなたの手書きの「拡張」が他人の受信トレイに「妄想」として表示されないようにするものだ。

文書ワークフローの自動化とは？

ドキュメント・ワークフロー・オートメーション（DWA）とは、手作業に頼ることなく、ドキュメントの取り込み、インデックス付け、レビュー、承認、配信といった一連の作業をソフトウェアで行うことである。

DWAは、ビジネス・プロセス・オートメーションの大きな傘の下にあり、チームが反復的な文書作業を信頼性の高いAI主導のアクションに置き換えるのを支援する。

ドキュメントの自動化は、以前は文字をスキャンしてテキストを抜き出すルールベースのOCRシステムに依存していた。現在では、AIエージェントによって、同じワークフローが、文書がどのように構成され、各部分が何を意味するのかを理解するツールによって支えられている。

コンテンツを構造化された意味のある構成要素に分解することで、AIエージェントはそのデータをCRMや発券プラットフォームなどのシステムに送り込むことができ、それらのシステムが自動的に適切な決定や次のステップを引き起こすことができる。

文書ワークフロー自動化：主要用語

文書ワークフローの自動化はどのように機能するのか？

ステップ1：文書のキャプチャとデジタル化

文書は、PDF、DOCX、電子メール、HTMLなどのファイルとしてアップロードされる。構文解析は、そのファイルをシステムが理解し作業できる構造化表現に変える。

構文解析は、文書をタイトル、段落、表、リスト、脚注といった個別のブロックに分割する。そして各ブロックは、見出しなのか、値なのか、ラベルなのか、あるいはそれ以外の何かなのか、といった役割を定義する文脈メタデータでラベル付けされる。

構文解析は、ドキュメントのレイアウトを意識したマップを構築し、それはベクターデータベースに保存される。このマップは、AIエージェントが内部に何があり、各部分がどのようにつながっているかを推論するためのベースレイヤーとなる。

ステップ2：各ファイルから関連データを抽出する

AIエージェントは、解析された構造を受け取り、何が重要かを特定し始める：

• フィールドとエンティティ：名前、日付、金額、住所
  
  
• 関係：どの値がどのラベルに属しているか、どのセクションが他のセクションに依存しているか
  
  
• コンテキスト：要約、脚注、法的条項など。

このプロセスはAI文書インデックス作成と呼ばれる。コンテンツの各チャンクは、エージェントが検索できる意味的な意味として、ベクトルデータベースに埋め込まれ、保存される。

だから、キーワードを "スキャン "する代わりに、エージェントは尋ねることができる：

「この文書のどこで、ユーザーは支払条件に同意しているのか？

エージェントは、文書の言い回しが全く異なっていても、文脈を考慮した的確な回答を返すことができる。

ステップ3：ロジックと承認による文書のルーティング

コンテンツがインデックスされると、AIエージェントは次に何をすべきか、何に対してすべきかを決定することができる。

このAIオーケストレーションは2つのレベルで適用できる：

• 文書レベル：完全なファイルを送信する（例：法務部に転送された署名済みの契約書）
• 内容レベル：抽出されたセクションのみを送信（例：フラグ付きの条項や請求金額など） 

AIエージェントの判断は、事前に定義されたルールとプロンプトによって行われる。例えば、ある建設業者は、文書自動化AIエージェントに次のように指示するかもしれない：

• 支払期間が60日を超える場合、手動レビューのフラグを立てる
• ベンダーが承認され、POが署名された場合、ファイナンスに自動転送される。

ここから、ドキュメントは、その内容と使用目的に基づいて、分岐、マージ、解決を開始する。

ステップ 4: コンプライアンスのための構造化文書データの保存と追跡

この段階で、文書自体はすでに保存されている。今重要なのは、それがどのように使われたかを追跡することだ。

AIエージェントは、ドキュメントを使用して行われたすべての決定を記録する。これには以下が含まれる：

• 文書のどの部分にアクセスしたか
• どのような値が抽出され、使用されたか
• 参照されたバージョン
• 誰が、いつ、何を承認したか

これは構造化された監査証跡を形成する。メールやSlack調査することなく、ポリシーが守られたこと、契約が承認された理由、アクションのきっかけを証明することができる。

このようなトラッキングは、ワークフローを説明可能なシステムに変えると同時に、採用を増加させる。

文書ワークフロー自動化の主なメリット

各部門の所要時間を短縮

誰かがドキュメントをアップロードすると、それが解析され、適切なコンテキストとともに、それを処理する必要がある人に配信される。

ループの全員が最初から同じ構造化されたバージョンを見ることで、承認を短縮し、ハンドオフの繰り返しを防ぐことができる。

このような連携は、チーム間でフォーム応答をルーティングするリードジェネレーション・チャットボットのような自動化のユースケースで特に強力になる。

データ処理における手作業によるミスを削減

自動化ワークフローは、スキャン、音声、手書き、またはエクスポートされたファイルをそのまま受け取り、構造化データに変換する。

また、米国の中小企業の45％がいまだに従業員やベンダーのデータ管理を手書きの記録に頼っていることを考えると、こうしたミスは日常業務に組み込まれている。

オートメーションは、重要なものを抽出し、自動的に正しい記録にリンクする。つまり、修正作業が減り、そもそもエラーが減るということだ。

透明性の高いワークフローでポリシーの遵守を保証

文書がワークフローを通過するとき、何が起こったのか、誰が承認したのか、どのバージョンを見たのか、どのように決定されたのかを知る必要がある。

オートメーションはデフォルトでそれを追跡する。すべてのインタラクションはその瞬間に記録される。記録を引き出せば、その状況が正確にわかる。

紙を多用するプロセスの運用コストを削減

レガシーな組織は、いまだに重要な業務を紙で行っている。アップロードの標準もなく、強制する構造化フォーマットもない、大量の手作業によるワークフローだ。 

マッキンゼーによれば、75％の組織が少なくとも1つの機能でAIをすでに使用しているが、それらの導入が成熟していると考えているのはわずか1％に過ぎない。

ドキュメントのインデックス作成は、かつてはコスト高だった。しかし、新しいビジュアル埋め込みモデルによって、厄介な入力を構造化する価格は急速に下がっている。

文書ワークフロー自動化の例

ドキュメントワークフローオートメーションは、乱雑で構造化されていないドキュメントを、システムが理解し作業できるものに変換する必要がある場合に適用されます。これには、スキャンしたフォーム、PDF、スプレッドシートなど、データベースに適合するように構築されていないあらゆるものが含まれます。 

自動化は、それらの文書を有用なものにする。また、各情報が、たとえ1つのフレーズであっても、システム全体でどのように閲覧され、参照され、使用されているかを追跡する方法も提供する。

以下の例では、4つの異なる環境でそれがどのように展開されるかを示している：

医療における訪問をまたがる患者記録の照合

患者を診察するたびに、受付票、同意書、退院記録、紹介状など、事務作業が増える。しかし、今日の診断が昨年の処方と結びついていなければ、重要な文脈が失われてしまう。

文書ワークフローの自動化は、臨床データを構造化するために構築された医療チャットボットを介して、ユーザーに生の文書をルーティングさせることにより、ソースでこれを修正する。

ファイルがアップロードされるとすぐに、自動的に解析されます。患者ID、診断名、投薬、医療機関名が抽出され、正規化され、患者の既存の記録にリンクされます。

記録要求を待つ代わりに、ケアチームは接続されたビューを得ることができます。すべての診察、処置、処方が、意思決定が行われるまさにその時に、文脈に沿って表示されます。

ファイナンス承認における支払条件不適合のフラグ立て

請求書が壊れて表示される。メタデータのないスキャン画像で届くものもあります。また、税金の欄が並んでいなかったり、合計が契約書と一致していなかったりするスプレッドシートもある。

ひとつひとつを読み、確認し、メールやSlack スレッドでフォローしなければならない。そのため、すべての支払いが滞ってしまう。

文書ワークフローの自動化は、到着した請求書を解析し、PO番号、税額、行項目、ベンダー名を抽出し、契約条件と照合します。財務チャットボットは、請求書が承認される前に、このデータを使用して条件の不一致にフラグを立てることができます。

小売業のオンボーディングにおける従業員／ベンダー・ルール違反の検出

ビジネスが国境を越えて拡大し、ハイブリッド・オペレーションに移行するにつれ、従業員とベンダーの双方にとってオンボーディングの負荷は急速に高まっている。 

ベンダーは、各社のフォーマットでファイルを提出する。請負業者はモバイルアプリから書類をアップロードする。フォームの中には、昨年のオンボーディング・サイクルからスキャンしたコピーもあれば、セクション全体が欠けているものもある。

ドキュメント・オートメーションは、到着した書類をひとつひとつ読み取る。ID、税金の詳細、役割分類を引き出し、システムがすでに把握しているものと照合する。

人事部や調達部が手をつける前に、期限切れや整合性のないものにはフラグが立てられる。

建設ワークフローにおける現場コンプライアンス・チェックリストの自動入力

建設現場では、ドキュメントはどのようにでも現れる。現場のエンジニアは、作業中に写真を撮る。チェックリストは印刷され、手書きで記入され、暗いところでスキャンされ、数日後にアップロードされる。

私の父は毎週のようにこのような状況を見ている。何百人もの従業員が何十もの現場に散らばっているため、入力をクリーンアップする時間はない。

各ファイルは、適切なサイト、タスク、または検査に固定される。自動化システムは、構造化されたチェックリストを使って、できることを埋めていく。

文書ワークフロー自動化のためのトップ5ツール

1.Botpress

こんな人に最適会話から始まり、ソフトウェア、ドキュメント、API、ロジックの多いワークフローの奥深くまで到達する必要のある自動化を構築するチーム。

Botpress 、自然な会話を通じてネイティブAIがドキュメントのインデックスを作成することで、ドキュメント主導のタスクをリアルタイムで処理する方法をコントロールできるAIエージェント・プラットフォームです。

入力の媒体も形式も多岐にわたり、ファイルの中身を解析し、より詳細なコンテキストを求め、接続されたツールを介してアクションをルーティングすることによって決定が左右されるようなユースケースのために構築されている。

承認、オンボーディング、レポーティング、サポートなど、文書に情報が記載されていても、担当者が明確さや次のステップを必要としている場合に、このようなことがよく起こる。

フロー、メモリ、プロンプトを使用して、AIがどのように動作するかを定義する。APIにデータを渡すことができ、インデックスが作成されると、それを基に意思決定を行うエージェントを作成するために使用することができます。

また、このプラットフォームは、さまざまなデータタイプに堅牢である一方で、WhatsApp チャットボットや Telegram チャットボットのようなさまざまなプラットフォームにパイプラインを展開するのに役立つ簡単な統合機能を備えている。

文書ワークフローをサポートする機能：

• ナレッジベースにファイルをアップロードし、チャットを通じて特定の回答を抽出
• CRM、フォームツール、コミュニケーションチャネル、署名プラットフォームとの接続
• ダイナミックフローを使用して、不足しているフィールドを収集したり、会話の途中で情報を確認する
• Slack、WhatsApp、Telegram、または社内ツールに直接デプロイできます。

価格設定：

• 無料プラン：コアビルダー、ボット1台、AIクレジット5ドルが含まれます。
• Plus：月額89ドル - フロー・テスト、ルーティング、ヒューマン・ハンドオフ
• チーム:月額495ドル - SSO、コラボレーション、共有利用トラッキング
• エンタープライズカスタム - カスタムセットアップ、大量生産、コンプライアンス管理用

2.Zapier

こんな人に最適非技術者チームが、複雑なデータ処理に深入りすることなく、ドキュメントのワークフローを自動化しようとしている。

Zapier 、ツールをつなぎ合わせるために構築されたAIオーケストレーション・プラットフォームだ。ドキュメントが届くと、Zapier データを移動し、周りのシステムを更新し、次のステップをトリガーし、データが同期された状態ですべてが行われるようにすることができる。

トリガーに反応して一連のアクションを実行する軽量なワークフローであるZapを作成します。ユーザーからのファイルアップロードは、新しいCRMエントリー、メール、Slackメッセージ、チームメイトへのタスクの引き渡しにつながります。

Zapier Botpressようなプラットフォームとうまく連携する。会話で解析されたドキュメントはZapier送られ、Zapierはそれをフォームフィラー、署名者、カレンダー、または分析ツールにルーティングする。

文書自動化のための主な機能

• 6,000以上のアプリとの統合 - CRM、フォーム、署名者、ストレージ、データベース
• 柔軟なドキュメント・トリガーのためのWebhook およびAPIモジュール
• 構造化ワークフローのための分岐ロジック、フィルタ、フォーマッタ
• 信頼性の高いバックエンドの実行を必要とするボットやフロントエンドエージェントとの相性が良い。

価格設定：

• 無料：月100タスク、シングルステップフロー
• Starter:月額29.99ドル - 750タスク、基本ロジック
• プロフェッショナル：月額73.50ドル - マルチステップフロー、フィルター、パス
• チーム＆カンパニーカスタム - 規模、アクセスコントロール、サポートのため

3. n8n

こんな場合に最適 小規模でセルフホスト型のセットアップで、文書を取り込み、そのまま別のシステムに渡す必要がある場合。

n8nは、webhook、パーサー、データベース、ボットといったステップを接続してフローを構築する自動化プラットフォームです。

サーバーやクラウドインスタンス上で動作し、アプリ間のデータ移動を視覚的に判断できる。

ドキュメント・オートメーションでは、トランスポート・レイヤーを処理する。ドキュメントが他の場所で処理されると、n8nはAPIを使ってコンテンツを必要な場所に送るシステムになる。

最高のコネクタ・ライブラリの一つであり、ドキュメント・エージェント、CRM、署名者、ダッシュボード、ボット間のブリッジとしてうまく機能する。

文書自動化のための主な機能

• 実行を完全に可視化するセルフホスト・オートメーション・エンジン
• HTTP、ファイル・ハンドリング、データ変換、サービス・コール用ノード
• API経由でOCR、構文解析、LLM サービスに対応

価格設定：

• セルフホスト：無料
• クラウドスターター:$20/月 - 5,000実行
• クラウド・プロ：月額50ドル - マルチユーザー、大容量
• エンタープライズカスタム - SLA、高度なアクセス、プライベートホスティング

4.パンダドック

こんな方に最適 複数のプラットフォームで、洗練された追跡可能なドキュメントを作成する必要があるチーム

PandaDocは、複数のプラットフォームにまたがるドキュメント周りのワークフローを自動化できるドキュメント生成プラットフォームである。PandaDocは、バックエンドの自動化よりも営業やアカウントオペレーションに近い位置にある。

あなたはテンプレートを設定し、いくつかのフィールドを渡し、通信する必要があるプラットフォームを結びつけ、プラットフォームはパイプラインを信頼性の高いものにするための機能を提供する。

チャットボットやAIエージェントがユーザーからの入力を収集し、それをPandaDocに渡して提案書や事前に記入された契約書を生成するという仕組みだ。

ほとんどのチームは、完全な自動化ツールキットが含まれていないEssentialsプランから始める。そのため、このプラットフォームは複雑なワークフローにはお勧めしにくい。それでも、コアとなる統合とデリバリーフレームワークは、ここでの位置づけを正当化するのに十分強力だ。

文書自動化のための主な機能

• ビューとステータスを追跡する埋め込み電子署名
• チームワークフローのための役割ベースのアクセスとバージョン追跡

価格設定：

• 無料：基本的な電子署名と文書のアップロード
• エッセンシャル：1ユーザーあたり月額19ドル - テンプレートとコンテンツライブラリ
• ビジネス：1ユーザーあたり月額49ドル - CRM統合とカスタム・ワークフロー

5.ドキュウェア

こんな方に最適です：セキュアなストレージとルールベースのドキュメントルーティングを必要とする規制業界のチーム。

DocuWareは、規模に合わせて構築された文書管理と自動化のプラットフォームです。DocuWareは、文書ワークフローの構造を重視し、ファイルをキャプチャし、データを抽出し、厳密なアクセス制御を備えた事前定義されたワークフローにルーティングすることで機能します。

DocuWareは、人事、財務、法務など、文書が監査される可能性の高い分野でよく使われています。フローを設定すると、DocuWareが解析、検証、ハンドオフ、バージョン追跡を裏で処理します。

このプラットフォームは柔軟性よりもコントロールに傾いているが、初日から可視性とコンプライアンスを必要とするチームにとっては、stack内の信頼できるレイヤーだ。

文書自動化のための主な機能

• タスクロジックと承認を備えたワークフロービルダー
• スキャンしたファイルのOCRベースのインデックス作成
• 役割ベースのアクセスと監査ログ
• コンプライアンス・ワークフローのための保存ポリシー

価格設定： 

• カスタム： ユーザー、ストレージ、機能アクセスに基づく。クラウドとオンプレムのオプションがあります。

文書ワークフローの自動化を開始

PDFをスキャンすることは誰にでもできる。しかし、ドキュメントを実際の成果につなげたいのであれば、仕組みが必要だ。

Botpress 、PDF、テーブル、Notion ページ、スプレッドシート、ウェブサイトなどのコンテンツを接続・解析し、生の入力をAIエージェントが行動できるクエリ可能なデータに変換します。

データは、各クエリの動的なコンテキストに導かれながら、ユーザー、ツール、システム間で自動的に移動します。ビルトインHITLとマルチチャネル展開により、チームと共に機能するドキュメント自動化を拡張することができます。

今日から始めよう。無料です。

よくあるご質問

文書ワークフローの自動化は多言語の文書に対応できるか？

最新のAIモデルは多言語データで訓練されており、様々な言語のテキストを処理できるため、ドキュメントワークフロー自動化は多言語のドキュメントを処理できる。しかし、AIが特定の言語、方言、文字セットに対してどの程度訓練されているかによって精度が異なる可能性があるため、一般的でない言語を扱う企業は、導入前に十分なテストを行う必要がある。

文書ワークフロー自動化を既存のCRMやERPシステムと統合することは可能ですか？

ほとんどの最新のプラットフォームは、ドキュメントからのデータを顧客記録や業務データベースに流すことができるAPI接続をサポートしているため、ドキュメントワークフロー自動化を既存のCRMやERPシステムと統合することが可能です。

文書ワークフローの自動化が最も恩恵を受けるのはどのような企業か？

ヘルスケア、金融、法務、保険、建設、小売などの業種の企業は、大量のフォーム、契約書、請求書、レポート、コンプライアンス記録などを扱うため、ドキュメントワークフロー自動化の恩恵を最も受けることができます。ドキュメントの処理とルーティングを自動化することで、ドキュメントの多い反復的なプロセスを持つあらゆる組織が時間を節約できます。

文書ワークフロー自動化ツールで処理されるデータの安全性は？

評判の高いプラットフォームでは、機密情報を保護するために暗号化と監査証跡が使用されるため、文書ワークフロー自動化ツールで処理されるデータは高度に安全である可能性がある。ただし、セキュリティは選択したベンダーとシステムの構成方法に依存するため、機密データを扱う企業はプロバイダーのセキュリティ認証を確認する必要がある。

文書ワークフローの自動化を設定するには技術的なスキルが必要ですか？

高度なドキュメントワークフロー自動化セットアップの中には、カスタム統合やAPI設定のための技術的スキルが必要なものもありますが、最新のツールの多くは、開発者でなくてもドキュメントワークフローの構築と管理に使用できるノーコードインターフェースを提供しています。ルーティングロジックの定義や自動化ルールの設定などのタスクは、技術者でないユーザーでも処理することができますが、複雑な実装にはITサポートが必要です。