インテリジェントドキュメント処理：自社構築 vs 購入——正しい戦略の選択

ビジネスはドキュメントとコミュニケーションの上で成り立っています。メールやチャットのようなメッセージ、ドキュメントが読まれたり送られたりするほぼすべてのプロセスの基盤です。インテリジェントドキュメント処理（IDP）市場が年間28.9%成長し、2032年までに178億ドルに達すると予測されるのも当然です。

IDPは通常、自然言語処理（NLP）や画像認識など多数のAI技術を融合し、企業がドキュメントとコミュニケーションを大規模に迅速処理できるよう支援します。ビジネスリーダーがAIエージェント——人のため、人の代理として仕事を完遂できる強力なAIベースエンティティ——を採用する中、ドキュメントベースプロセスがAgentic自動化の理想的ユースケースとして浮上。AIエージェントをロボットとIDP機能で組み合わせ、人間イン・ザ・ループが監督することで、迅速なROIと効率への大きなインパクトを実現します。

しかし、ここで疑問が生じます：IDP機能を自社構築すべきか、購入すべきか？ すべての選択肢を評価し、どのアプローチが最高のROI、最高のパフォーマンス、最速の価値実現をもたらせるか検討することが重要です。ほとんどのビジネスにとって、正解は既存のIDPソリューションを購入することです。理由を説明します：

自社構築（BYO）IDP

公開LLMの台頭と、支援APIの利用拡大により、企業はカスタムIDPシステム構築のためのツールをこれまで以上に入手可能になりました。しかし、ツールボックスにツールがたくさんあっても、実際のタスクが容易になるわけではありません。

BYO IDPシステムでは、各コンポーネント（言語理解からデータ抽出、自動化まで）をスクラッチから構築するか、より可能性が高いのは複数のサードパーティプロバイダーから調達する必要があります。例えば、ドキュメントとコミュニケーションを理解するために必要なNLPコンポーネントを供給するため、ChatGPTやAnthropicのClaudeのような外部LLMを中心にIDPシステムを構築するかもしれません。

BYO IDPシステムは、ベンダーソリューションと比較して、エンドツーエンドの所有権とより大きなカスタマイズ可能性をビジネスにもたらします。自社システムを変化するビジネスニーズに適応させる柔軟性があり、他組織と緊密に連携する必要がありません。しかし、ほとんどの場合、これらのメリットはBYOアプローチの主要課題によって上回られます：

コスト

BYOの方がIDPサービス利用料より安いという誤解が一般的です。ほとんどの場合、これは短期・長期ともに真実ではありません。独自IDPシステムの開発と維持には、多大な時間と高価な専門人材が必要です。プラットフォームとユーザーインターフェース（UI）を作るソフトウェア開発者、データ準備、前処理・後処理のためのデータサイエンティスト、パフォーマンス監視（独自レポートダッシュボード作成も必要）、監査とログ記録など、多くの専門家が必要です。

サードパーティLLMでさえ、選択モデルを正確なビジネス要件にファインチューニングするAIスペシャリストとエンジニアを必要とします。最も人気で強力なビジョン言語モデル（VLM）でさえ、構造化ドキュメントから画像まで多様なデータタイプでトレーニングされた基盤モデルです。デフォルトでは、あなたが必要とする正確なドキュメントタイプやスキーマでファインチューニングされておらず、精度低下とミス増加を招きます。

独自IDPシステムの維持にも継続的なアップデートとリソースが必要。データアノテーションを必要とするBYOシステムでは、ユーザー向けトレーニング資料が必要で、これらはUI変更を反映して更新し続けなければなりません。

リスク

希少で高価な技術人材にシステム運用を依存することはリスクです。コストと人材不足により、これらのチームは小規模になりがち。現実的にサポートできるユースケースとビジネスユニットの数に限界があります。人材流出も、長期的にシステムを非パフォーマンスまたは非存続に陥れるリスクがあります。プロジェクト資金が引き上げられる恒常的なリスクもあります。

これらの課題は、AIスキルとモデルファインチューニングが必要な場合に複合化します。McKinsey & Companyの最近の調査によると、C-suite意思決定者のほぼ半数（47%）が、AIソリューション開発が遅すぎると感じており、主因は人材スキルギャップです。

複雑さ

IDPシステムを自社構築すると、複雑なAIモデルとプラットフォームガバナンスの責任を単独で負うことになります。複雑なユースケース向けに構築されたシステムでは、数百のAIモデル管理が必要になるかもしれません。例えば、大手銀行では必要な精度達成のため、様々なユースケース向けに数百のモデルをファインチューニングする必要があるかもしれません。AIシステムがドキュメントとコミュニケーションを「アウトオブザボックス」で処理できたとしても、許容可能なパフォーマンスのためには依然として大量のプロンプトエンジニアリングやコンテキスト収集が必要。これを数百ユースケースにスケールするのは信じられないほど困難——データアノテーション、ベンチマーク、導入、数百のプロンプト維持が必要になるからです。

自社構築IDPシステムには多くの隠れたコストが存在します。システムの各コンポーネントが重要な決定であり、各テクノロジーが専門スキルを必要とし、技術的負債を増大させます（リスク増大とともに）。必然的にBYOは重い作業になり、価値実現までの時間が遅くなります。人材、ガバナンス、維持要件により生涯コスト増大の可能性大。ForresterのUiPath向け分析によると、テクノロジー意思決定者の69%がドキュメント抽出とルーティングユースケースを「導入が非常に困難」と見なしています。

IDPシステム購入のメリット

自社システム構築の代替は、サードパーティベンダーからIDPをサービスとして購入することです。これには2つの主なアプローチがあります：

• IDPをポイントソリューションとして購入し、残りのエンタープライズテックスタックと統合。
• より大きなソリューションやプラットフォームの一部としてIDPを購入。必要に応じて自動化など追加機能にアクセス可能。

IDPをサービスとして購入すると、カスタムメイドシステムと比較してプラットフォーム開発への制御は減ります。しかし、プラットフォームプロバイダーは顧客と協力し、システムがニーズを満たすよう進化させます。考慮すべき他の多くのメリットがあります：

価値実現までの時間

既存IDPプラットフォーム導入は、通常新規開発より高速です。確立されたプラットフォームは、大企業での長年の多様なユースケース使用で試され、検証されています。トレーニングとイネーブルメントリソースはすでに作成済みで、多くの場合プロフェッショナルサービスサポートが提供され、ユーザーが即座に着手し、導入から価値創出を開始できます。

基盤LLMは、ビジネス利用の準備が整う前に、高コストで時間のかかるファインチューニングとプロンプトエンジニアリングを必要とします。それでも、プロンプトでは正確で信頼性の高い抽出が不可能な「デッドエンド」ユースケースが存在するかもしれません。対照的に、サービスとしてのIDPの基盤AIは、通常、迅速なモデルカスタマイズとローコードトレーニング体験を中心に設計されています。例えば、一般ビジネスユーザーとAIモデルが積極的に協働してトレーニングプロセスを高速完了するアクティブラーニングを活用することがあります。

リスク低減

IDPをサービスとして選択すると、様々なリスクを大幅に低減できます。高価な内部人材にIDPシステム運用を依存しなくて済みます。ベンダーがシステム維持、プラットフォームとモデルガバナンスを所有。IDPソリューションプロバイダーは、エンタープライズグレードのデータセキュリティ最高レベルを提供することが期待されます。

所有コストも考慮すべきです。BYO IDPシステムでの性急な開発、不完全なコード、まもなく時代遅れになるテクノロジー使用は、すべて技術的負債リスクを高めます。時間とともに、これは高コストな修正とシステムアップグレードを必要とします。

IDPをサービスとして購入すると、購入者のリスクと技術的負債を大幅に削減。ベンダーは競争力維持のため技術アップグレードを優先、最新機能を採用し、継続的に反復改善。必要な再作業、テスト、更新、陳腐化コンポーネントの置き換えをベンダーが担当。

自分でモデル構築を試みないでください。注目を集めるヘッドラインは、実際よりシンプルに見せます。LLMハイプ以前からAIをやっていたベンダーを見つけてください。教師なし学習、データ準備、基本ML計算など、隣接AIプロセスの能力が必要です。

Simon Knowles、Vabbleテクノロジー責任者

拡張性

カスタムシステムには、関連エンタープライズシステムと統合するためのカスタムメイドコネクタとAPIが必要。ビジネスの規模と複雑さにより、数百、あるいは数千の開発工数が必要になる可能性があります。確立されたIDPプラットフォームには、主要エンタープライズシステム向けの事前構築済みコネクタがあり、高速統合と価値実現を実現。クラウドベースのIDPシステムなら、それら機能を自社で構築・統合するコストを負担せず、最新AIアップグレードと機能にアクセス可能。

これらすべての理由から、IDPをサービスとして利用することは、IDPシステムで迅速な価値実現、精度、信頼性を求める企業にとって推奨される選択肢です。カスタム構築は、長期的に相当な技術的負債、高まるリスクと責任を招きます。IDPサービスは、責任を、数年の競争と反復で磨かれた専門プラットフォームに委ねます。

AIとIDPをスケールするエンタープライズレディプラットフォーム

UiPath IDP機能は、ベストインクラスのAIとIDPを安全かつ成功裡に導入したい企業にとって理想的な選択です。IDPはエンドツーエンド自動化フレームワークに組み込まれ、ドキュメントとコミュニケーション処理を自動化可能。事前構築機能の活用、カスタマイズ、独自またはサードパーティコンポーネントの持ち込みも必要に応じて可能です。

UiPath Intelligent Xtraction and Processing（IXP）は、IDPへの業界トップクラスのソリューションアプローチを提供。最新AIモデルにより、UiPath IXPは構造化ドキュメント（請求書など）から複雑・非構造化コンテンツ（法的契約など）まで、増え続けるエンタープライズコンテンツタイプの抽出を可能にします。IXPモデルへの広範なプラットフォーム機能と制御を提供し、エンタープライズ全体への迅速なスケーリングを実現：

エンタープライズレディ

UiPath IXPは迅速な価値実現とシームレスなユーザー体験のために構築されています。あらゆるタイプのドキュメント処理の苦痛を取り除き、導入時間を短縮します。

第一に、推論ファーストのトレーニングプロセス。複雑な非構造化ドキュメントから有用なデータを正確に抽出するために、トレーニングは不要。代わりに、ユーザーは何を抽出し、それがドキュメントのどこに現れるかという指示（プロンプトに近い）をモデルに与えるだけ。それでもUiPath IXPは、モデルをさらに洗練させたい、または評価用グランドトゥルースを与えたい場合にアノテーションする機能をユーザーに提供します。

UiPath IXPはまた、これらの生成モデルのスキーマに対する強力な制御を提供。ユーザーは独自の「フィールドグループ」を作成し、抽出したい正確な情報を指定可能。UiPathが後処理の多くを効率化し、アウトプットは自動化で使用し、AIエージェントと共有して価値を創造するために必要な正確なフォーマットの構造化データになります。

制御とコンプライアンス

UiPathファーストパーティモデルは、最強のエンタープライズ制御下でガバナンスされています。UiPath Platformは堅牢なルールベースアクセス制御（RBAC）、モデルバージョニング、ファーストパーティIXPモデルの広範なパフォーマンスガードレールを提供。人間イン・ザ・ループもプラットフォーム体験に組み込まれ、生成アウトプットが適切に検証されることを保証。

さらに、UiPathはすべてのサードパーティモデルをUiPath AI Trust Layerで管理し、GenAIのガバナンス、信頼、セキュリティを提供。これはあなたのビジネスデータでのゼロデータ保持と外部モデルトレーニングなしを意味します。

柔軟でオープンなモデル戦略

AIモデルは急速に進化し、現在ベストなモデルが6ヶ月後もあなたのユースケースでベストとは限りません。コアビジネスプロセス向けの最高の特化LLM創出に常に投資し、継続的に改善しています。複雑・非構造化ドキュメント処理向け最新モデルのリリースがその証です。

しかし、私たちのAI戦略はオープンのままです。お気に入りのサードパーティや独自LLMを統合するために必要なツールを提供し、UiPath AI Trust Layerで管理。UiPathなら、すべてのユースケースであらゆるタスクにクラス最高のモデルを組み合わせて使用する柔軟性があります。

精度と信頼性向上のための最適化

私たちのIXP機能は、RAGやキュレートされたシステムプロンプティングのような高度なデータ抽出技術で最適化されています。コンテキストグラウンディングにより、IXPモデルはより安全で、高性能、高精度に。Validation Stationインターフェースは、抽出情報がドキュメントのどこで見つかったかの証拠を表示し、生成アウトプットを証拠とともに容易に検証可能にします。

プロジェクトベースの体験

私たちのイノベーションは、主要企業での実地IDP導入によって導かれます。ユーザーは単にドキュメントタイプを定義し、複数モデルを活用可能。パフォーマンス評価、監視、モデルバージョン管理も可能——AI導入、維持、そしてビジネス全体へのスケーリングに不可欠な主要機能です。

UiPath IDP機能のメリットを体験しているお客様の1社が、トップ20相互保険会社のEncova Insurance。請求書請求自動化のため、Encovaは当初、従来の光学文字認識（OCR）と言語理解用サードパーティAIモデルを中心に独自IDPソリューションを開発していました。しかし、UiPath PlatformをIDPで採用すると、精度が即座に改善されました：

ドキュメント理解において、従来のOCRでは40%が問題なく通過し、30%が部分的に完了でした。この新しい[UiPath]プロセスでは、成功率が99%です。

Jeffrey Martin、Encovaソリューションアーキテクト

UiPath IDP機能は、Encovaの財務、営業、引受、運用、カスタマーサポート部門で迅速な価値実現と効率大幅向上をもたらしました。ポリシーインテイクプログラムでは、手動データ入力時間が98%削減。商業ラインエンドースメントでも同様に年間処理時間95%削減を達成。

UiPathは、IDC MarketScape: Worldwide Unstructured Intelligent Document Processing Software 2024 Vendor AssessmentでもLeaderとして認められています。レポートによると：

「UiPathはGenAIとLLMを重要な技術ツールと見なし、IDP、コミュニケーションマイニング、自動化ポートフォリオのすべてのフェーズに統合しつつある……さらに、UiPathはエンタープライズグレードのセキュリティ、プライバシー、アクセス、コンテキストグラウンディング、制御機能を優先的に導入し、GenAIモデルとサービスがミッションクリティカルなユースケースで安全かつ確実に利用できるよう確保し続けている。」

レポートはまたこうコメントしています：「UiPathのマルチモーダルAIフォーカスは、従来型（予測AI）とGenAIの両方で非構造化IDPの価値を最大化する新しい方法とアプローチを継続的に推進する戦略的な有利な立場を提供している。」

UiPath PlatformのIDP機能が如何に迅速な価値実現をもたらし、最先端AIをエンタープライズ全体にスケールするかを学ぶ。