IDPからシンカしたIXP
よくあるご相談
お客さまからは、非構造化データの活用に関して次のような相談を多くいただきます。
- メール・問い合わせ内容の分類に関する業務負荷が高い。
- 現状のOCRでは、請求書や申請書など、形式がバラバラな文書の読み取りが安定しない。
- 今よりも複雑な文書への対応を進めたい。
- 複数のデータ抽出ツールを使い分けており、管理が煩雑になってしまっている。
こうした課題は、「非構造化データ × 自動化」の領域でよく寄せられるご相談です。
成功のポイント
非構造化データ活用で成果を出すためには、以下の 3 つのポイントが重要です。
① データの種類に応じた最適な技術を選ぶ
非構造化テキスト、コミュニケーションデータ、複雑な帳票など、種類ごとに適切な UI・モデルを使い分けることが効果的です。
② 文書の読み取りと自動化を一気通貫でつなぐ
抽出したデータの活用（判断・転記・通知など）までを自動化ワークフローに組み込める環境が成果につながります。
③ 現場ユーザーが扱える操作性
高度な機能であっても、専門知識がなくても使いやすいインターフェイスであることが重要です。
電通総研からのご提案
UiPath IXP （ Intelligent Xtraction and Processing）は、複数種類の非構造化データを 統合的に抽出・構造化し、“理解・判断”まで自動化できる次世代プラットフォーム です。
① データ種類に応じた最適技術の提供
- Communications Mining により、メール・問い合わせ・非構造化文書を最適方式で処理
- 文章タイプに応じた最適なモデル選定・構成を支援します。
② 抽出〜自動化までの一気通貫支援
- Document Understanding を シームレスに利用できます。
- 抽出データを UiPath RPA と連携し、判断・転記・通知などの後工程まで自動化フローを構築します。
③ 現場で使える運用デザイン
- 新 UI に基づいた 操作トレーニングを実施します。
- 現場運用を前提にした シンプルで維持しやすいワークフローを設計します。
電通総研のサポート範囲
導入設計から PoC、モデル構築、業務自動化シナリオの実装までワンストップで包括的に支援します。
IXPで実現できること
ルールベースのチェックに加えて、これまで人が行っていた確認や解釈の作業を生成AIが担うことで、より高い業務効率化と判断業務の削減が実現します。
IXPは「受信 → 理解・抽出 → 実行」の3ステップで非構造化データを処理します。
※UiPath資料から抜粋
IDPとIXPの違い
文書処理を自動化する技術として広く利用されてきたIDPは、主に文書の読み取り・分類を中心に人の作業を支援してきました。一方で、IXPは生成AIを活用することで“文書の理解”や“判断を伴う工程”まで自動化範囲を広げた高度な文書処理プラットフォームです。ここでは、両者の違いを整理します。
| 特徴 | IDP（Intelligent Document Processing） | IXP（Intelligent Xtraction and Processing） |
|---|---|---|
| 定義 | 文書AIで理解・処理を支援する技術・アプローチ全体 | IXP は IDP の進化系。生成AIを活用した最新の統合ソリューション |
| 対象文書 | 定型・準定型（請求書、注文書など） | 非定型、複雑な文書、契約書、メール |
| 技術的特徴 | OCR、機械学習、分類器、抽出器 | 生成AI（GenAI）、LLM、プロンプトベース |
| 構築の手間 | モデルの学習・設定に時間がかかる場合がある | プロンプトによる迅速な抽出設定が可能 |
| 製品・機能 | Document Understanding、Communications Mining | DU + CM + 生成AIによる新抽出機能の統合 |
IXP導入による業務削減効果
実際の導入では、業務特性に応じてチェック割合の最適化が可能です。
IPX導入効果を最大化するためのポイント
※UiPath資料から抜粋
抽出精度と効果の関係
- IXPで稼働時間を大幅に削減・短縮できる
- 抽出精度の違いは効果に大きな影響を及ぼさない
→ 10%改善しても削減率は0.8%しか増えない - 広い範囲で業務を自動化し、効果を最大化することが重要
※UiPath資料から抜粋