株式会社3CF＆Co.は、大規模言語モデル（LLM）を活用した次世代型AI-OCR「FIXIA-CONEX」のサービス提供を開始しました。従来のAI-OCRが苦手としてきた、多様な帳票様式や手書き文字、自由記述欄の内容を、文脈を理解して構造化データに変換します。これにより、帳票処理の完全自動化と、蓄積データを活用した高度な分析が可能になります。

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ポイント

1
帳票の「意味」を理解し、形式に縛られずにデータを抽出
2
多言語や表記ゆれを吸収し、システム連携しやすい形に正規化・構造化
3
複数帳票間の照合や差分分析にも対応し、経営判断の材料を作成

非構造化データの壁をLLMで突破

多くの企業がDXを進める上で、PDFや紙の帳票といった「非構造化データ」の処理が大きな課題となっています。特に取引先ごとに様式が異なる帳票や、手書きの特記事項欄から重要な情報を汲み取る作業は、人的負担が大きい領域でした。

FIXIA-CONEXは、単なる文字認識を超えて帳票の文脈を理解するLLMを搭載しています。これにより、事前に定義した枠組みに頼らず、必要な情報を「意味」で捉えて抽出できます。例えば、納品書や請求書など帳票の種類を自動判別し、自由記述欄に書かれた納期調整の指示も、構造化されたデータとして取り出せます。

データを「使える形」に変換する2つの機能

同社が強調するのは、抽出したデータを「そのまま使える形」に変換する「正規化」と「構造化」の機能です。正規化機能では、取引先ごとに異なる商品名の表記（例：「ノートPC」と「笔记本电脑」）を統一します。構造化機能では、自社の基幹システムで必要な項目順にデータを並べ替えるなど、後工程での手作業を大幅に減らせます。

さらに、発注書と請求書の内容を自動で照合したり、過去のデータと比較して差分を分析したりする応用も可能です。これにより、帳票データを単なる記録から、経営判断に活用できる「資産」へと変えることを目指しています。

RAGやAIエージェントの基盤としても

FIXIA-CONEXは、生成AIの技術であるRAG（検索拡張生成）やAIエージェントの精度向上にも寄与するとしています。これらの技術は、参照する元データの質が出力の正確性を左右します。帳票という非構造化データを高精度に構造化し、AIが理解しやすい形で供給することで、より信頼性の高いAI活用を下支えする基盤としての役割も期待されています。

同社代表取締役の榮喜健介氏は、このツールが単なる作業効率化ではなく、労働力不足への解決策となり、従業員がより創造的な業務に集中できる「新たな働き方」を実現すると述べています。