複雑文書の構造化を起点に全社AI変革と業務高度化を推進

某大手製造業企業

課題

非構造化ドキュメントによる開発・AI 導入の阻害

顧客企業では長年にわたり、業務の核となるノウハウがExcel を中心とした多様なドキュメントに分散して蓄積されてきました。
これらのドキュメントにはセルデータだけでなく、独自のフロー図、矢印による関係性、グラフ、貼り付け画像などが複合的に混在し、レイアウトも非定型化が進んでいました。
このため、従来の OCR やルールベースツールでは情報の正確な抽出が困難で、以下の二大課題が顕在化していました。

1.【AIDD 課題】システム開発や改修時に、ドキュメントからの仕様抽出に膨大な工数がかかり、開発生産性が阻害されます。

2.【AIX 課題】社内に眠る貴重な知識資産が非構造化のままで、企業全体の AI 導入（RPA・生成 AI）の基盤データとして活用できません。

解決策

AIDD と AIX の統合的支援アプローチ

当社はAIDD（開発プロセスの革新）と AIX（組織全体の変革）を統合的に支援するアプローチで、以下のソリューションを提供しました。

1. 技術基盤：VLM 融合による超高精度読み取りエンジン

高度 OCR 技術と当社独自のVLM（Vision Language Model）を深度融合させ、日本語ビジネスドキュメントに特化した認識エンジンを構築。
視覚的構造の理解：矢印の接続関係、図形の階層、グラフの意味を機械的に解釈。
フォーマット非依存処理：Excel をはじめ、PDF・Word・画像ファイルなどを横断的に統一処理。
構造情報の抽出：テキストデータだけでなく、要素間の「関係性」と「論理構造」を同時に抽出。

2. AIDD：開発プロセスの効率化

抽出した構造化情報を基に、システム開発の仕様定義プロセスを自動化。過去のドキュメント資産を活用した迅速な要件定義を実現しました。

3. AIX：企業 AI 基盤の構築

構造化された大量知識を、企業の共通知識ベースとして蓄積。これを基に、社内各所の RPA や生成 AI ツールと連携し、組織全体の DX を推進する基盤を整備しました。

効果

情報読み取り精度 97％以上の実現と知識資産の最大化

・情報読み取り精度が 97％以上を達成し、複雑な図表や関係性でも実務上問題のないレベルで自動認識が可能に。

・【AIDD 効果】ドキュメントからの仕様抽出工数を大幅に削減し、システム開発・改修のリードタイムを短縮。

・【AIX 効果】長年蓄積された暗黙知が機械可読な形式知へと変換され、企業全体の AI 活用基盤が完成。

・部門を超えた知識の共有が実現し、業務プロセスの最適化や新たなデータドリブンな意思決定が可能となった。

・ドキュメント資産の価値を最大化し、持続的なイノベーションを生み出す組織へと変革を促進。

Case