ビジネス現場に溢れる請求書や契約書。これらの手作業によるデータ化に、多くの時間とコストを奪われていませんか。
Google Cloudの「Document AI」は、そうした非効率な業務を変革するAI技術です。単なる文字認識（OCR）を超え、ドキュメントの「意味」を理解し、必要な情報を正確に抽出します。
この記事では、Document AIの具体的な機能、メリットから料金体系、基本的な使い方まで、ビジネス活用に必要な情報を徹底解説します。業務効率化を実現するAIの実力をご確認ください。
Document AIとは？
Google Cloudの「Document AI」とは、PDF・スキャン画像・手書きメモといった非構造化ドキュメントを解析し、必要な情報を抽出するAIサービスです。
単なる文字の読み取りにとどまらず、文脈を踏まえて「名前」「金額」「日付」などの意味を解釈し、複数の日付の中から「請求日」と「支払期日」を区別するといった判断も可能。
抽出結果はJSON形式で出力でき、会計システムへの自動入力やRPAとの連携によって手作業を削減し、業務効率化やDX推進に役立てることができます。
また、Document AIは、PDFやTIFFに加え、JPEG・PNGなど一般的な画像フォーマットに対応しています（対応フォーマットの詳細や最新情報は、Google Cloud公式ドキュメントを参照してください）。
サポートされているファイル | Document AI | Google Cloud ドキュメント
AIが非構造化データを「理解」する技術
Document AIの核心は、レイアウトと文脈の両面から文書を解釈する点にあります。請求書や契約書、領収書、手書きのメモのように形式が統一されない非構造化データに対し、Googleの機械学習モデル（LLMを含む）がページ構造、見出し、ラベル、近接関係、数値表記や単位などの手掛かりを総合し、「これは宛先住所」「これは合計金額」「これは署名欄」といった意味づけを行います。
例えば「合計」というラベル付近の通貨付き数値や、表のヘッダーとセルの対応関係を手掛かりに項目を特定し、キー（項目名）とバリュー（値）が結びついた構造化データとして正確に抽出が可能。後段のシステムが追加のルール記述を最小限に活用できる状態でデータを受け取れます。
従来のOCR（光学的文字認識）との決定的な違い
違いは「ゴール」にあります。OCRの目的は画像やPDFから文字を抽出し、コピーや全文検索を可能にする“デジタル化”です。
対してDocument AIの目的は、抽出した文字列を文脈の中で意味づけし、業務で使える“データ”として整理することにあります。たとえばOCRは「¥10,000」を文字列として返しますが、Document AIはそれを請求書の「金額」項目として位置づけ、関連する「通貨」「税区分」「対象期間」などの周辺情報とも結び付けます。
この粒度での理解により、ワークフローや承認プロセス、会計連携の自動化が可能となり、単体のOCRでは実現しづらかった一貫した自動処理へと拡張できます。
Document AIの主な機能
Document AIは、多様なドキュメントタイプと業務ニーズに対応するため、大きく分けて2種類の機能（プロセッサ）を提供しています。それぞれ以下のとおりです。
- 事前トレーニング済みプロセッサ（Pretrained Processor）
- カスタムプロセッサ（Custom Processor）
これらの機能を使い分けることで、汎用的な業務から専門的な業務まで、幅広い文書処理の自動化に対応します。それでは、それぞれを詳しく解説していきます。
すぐに使える「事前トレーニング済みプロセッサ（Pretrained Processor）」
「事前トレーニング済みプロセッサ」は、Googleが特定のドキュメントタイプ（帳票）向けに、あらかじめAIモデルを構築・最適化した機能です。APIを有効化するだけで、開発や個別の機械学習トレーニングを行うことなく、すぐに高精度なデータ抽出を開始できる点が最大のメリットです。
一般的な業務で多用される主要なプロセッサには、以下のようなものがあります。
| プロセッサ名 | 用途 | 主な抽出内容 |
|---|---|---|
| Invoice Parser | 請求書 | 請求日、支払先、合計金額、税額、品目など |
| Expense Parser | 領収書 | 店舗名、購入日時、合計金額、チップ額など |
| Identity Document Proofing Parser | 身分証明書（運転免許証、パスポートなど） | 氏名、住所、生年月日、有効期限などに加え、画像改ざん検知、不審な文言の検出など |
| Form Parser | フォーム | アンケート、申込書などのキー-バリューペア、表形式データ |
| Bank Statement Parser | 銀行取引明細書 | 口座番号、口座名義、銀行名、取引日、入出金額、残高など |
これらのプロセッサは、多様なフォーマットの帳票に対応できるようにトレーニングされており、国内外の一般的な請求書やレシートなどを広くカバーするよう設計されています。自社でAIモデルを管理するコストや専門知識が不要なため、特に経費精算システムや請求書処理の自動化など、標準的な業務を迅速に効率化したい場合に最適です。
独自の帳票に対応する「カスタムプロセッサ（Custom Processor）」
「カスタムプロセッサ」は、企業独自のフォーマットや業界特有のドキュメントなど、「事前トレーニング済みプロセッサ」が対応していない文書を処理するために使用する機能です。
この機能の最大の特徴は、自社のドキュメントを教師データとしてアップロードし、独自の抽出AIモデルを構築（トレーニング）できる点にあります。例えば、自社独自の注文書や、特殊なレイアウトの業界レポートなど、汎用モデルでは読み取りが難しい文書に対応できます。
モデルの構築には、サンプルとなるドキュメントを複数用意し、抽出したい項目（例：「契約番号」「納品場所」など）を人間がラベリング（アノテーション）する作業が必要です。
事前トレーニング済みプロセッサに比べて導入の手間やトレーニングコストはかかりますが、特定のドキュメントに対して高い抽出精度を目指せるため、企業のコア業務に関わる文書処理を自動化する際の有力な選択肢となります。
Document AIを導入するメリット
Document AIを導入することは、特に手作業のドキュメント処理に依存している企業にとって、多くの利点をもたらします。主なメリットとしては、以下の3点が挙げられます。
- 業務効率化とデータ入力の自動化
- ヒューマンエラーの削減とデータ精度の向上
- コスト削減への貢献
これらのメリットが、具体的にどのように実現されるのか、それぞれ詳しく解説していきます。
1.業務効率化とデータ入力の自動化
1つ目のメリットは、手作業のデータ入力業務を自動化し、プロセス全体を効率化できる点です。
従来、請求書や申込書が届くたび、担当者が目視で確認し、システムへ手入力する作業が発生していました。この単純作業は時間がかかり、業務のボトルネックとなりがちです。
Document AIは、これらの作業をAIで代替します。ドキュメントから「請求番号」「合計金額」「顧客名」といった必要なデータを高精度で自動抽出し、システムが連携可能なJSON形式で出力します。
担当者は反復的な作業から解放され、より付加価値の高い分析的な業務にリソースを再配分できます。RPAと連携させれば、受領から登録までをシームレスに自動化することも可能です。
2.ヒューマンエラーの削減とデータ精度の向上
2つ目のメリットは、手作業によるヒューマンエラーを削減し、データ全体の精度と信頼性を向上させられる点です。
従来の目視と手入力による作業では、どうしても入力ミス、読み間違い、転記漏れなどが発生しがちです。特に、月末の請求処理や大量のアンケート処理など、作業が集中する時期には、担当者の疲労やプレッシャーからエラー率が上がる傾向がありました。
Document AIは、AIモデルに基づいて機械的に処理を実行します。一度正しく設定されれば、人間のように疲れたり、集中力を欠いたりすることなく、サービスの提供条件や SLA の範囲内で、長時間にわたり安定した品質でデータを自動抽出し続けられます。
例えば、請求書の「合計金額」と「税抜金額」を取り違えたり、顧客の「郵便番号」の桁を間違えたりするような、手作業特有のミスを防ぎます。データのクリーンな状態が保たれ、後の工程での手戻りや修正作業が大幅に減少します。正確なデータは、迅速な意思決定や経営分析の基盤となるため、データ精度の向上は、業務品質そのものの向上に直結します。
3.コスト削減への貢献
3つ目のメリットは、これまでに述べた「業務効率化」と「エラー削減」の直接的な結果として生じる、総合的な「コスト削減」です。
「業務効率化」によってデータ入力などの作業工数が削減されることは、そのまま人件費（固定費）の圧縮、あるいは残業代（変動費）の削減に直結します。また、空いたリソースをより生産性の高い業務に再配置することで、組織全体の収益性を高めることにもつながります。
さらに「エラー削減」は、これまで見過ごされがちだった「間接コスト」を大幅に削減します。入力ミスによる手戻り、データの不整合を調査する工数、あるいは顧客対応や再発防止策にかかる費用は、本来不要なコストです。
このように、Document AIは、目に見える「直接的な人件費」と、見えにくい「間接的なリスク対応コスト」の両面を削減し、導入にかかる利用料金（従量課金）を上回る投資対効果（ROI）が得られたという事例も多く報告されています。ただし、実際の効果は業務内容や処理件数、運用設計によって大きく異なります。
Document AI導入時の注意点（デメリット）
Document AIは多くのメリットを提供する一方で、導入前に理解しておくべきいくつかの注意点（デメリット）も存在します。
主な注意点としては、以下の3点が挙げられます。
- 従量課金制によるコスト管理の必要性
- 認識精度は100%ではない（手書き・低解像度など）
- 導入・運用（特にカスタム）には専門知識が必要
これらの注意点を事前に把握し対策を講じることで、導入後のミスマッチを防ぐことができます。それぞれを詳しく解説していきます。
1.従量課金制によるコスト管理の必要性
1つ目の注意点は、Document AIが「従量課金制」を採用している点です。これは、処理したドキュメントのページ数に応じて料金が発生することを意味します。
「使った分だけ」支払うモデルは合理的ですが、利用状況を正確に把握していないと想定外の高額請求につながるリスクがあります。
特に、過去の膨大なドキュメントを一括処理する場合や、カスタムプロセッサのトレーニングを繰り返した場合、コストがかさむ可能性があります。
導入にあたっては、人件費やエラー対応で削減できるコストと、Document AIの利用料を比較検討することが不可欠です。「導入した結果、手作業時より高くついた」という事態を避けるため、まずはスモールスタートで費用対効果を見極めるアプローチが求められます。
2.認識精度は100%ではない（手書き・低解像度など）
2つ目の注意点は、AIによる認識精度が100%ではない点です。特に、極端に崩れた手書きの文字、スキャン解像度が低い（ぼやけた）画像、またはノイズが多い（影や汚れがある）ドキュメントの場合、AIが文字や項目を誤って認識する可能性があります。
例えば、走り書きのメモや、FAXで受信した不鮮明な注文書、印影が文字に重なっている契約書などは、期待した精度が出ないことがあります。
Document AIは非常に高精度ですが、万能ではありません。そのため、導入後も「AIの抽出結果が正しいか」を人間が最終確認（レビュー）するプロセスを組み込んだり、精度の低いドキュメントは手作業に切り替えるといった、100%の精度を前提としない業務フローを設計することが重要です。
3.導入・運用（特にカスタム）には専門知識が必要
3つ目の注意点は、導入・運用、特に「カスタムプロセッサ」を利用する際に、ある程度の専門知識（ITリテラシー）が求められる点です。
「事前トレーニング済みプロセッサ」を単体で試す場合でも、Google Cloudプロジェクトの設定やAPIの基本的な理解は必要です。
さらに「カスタムプロセッサ」を利用して独自のAIモデルを構築する場合、ハードルは上がります。どのドキュメントを教師データとして選ぶか、どの項目をどのようにラベリング（アノテーション）するかといった作業は、機械学習の基本的な概念を理解していた方が、高精度なモデルを効率的に作成できます。
これらの専門知識が社内に不足している場合、学習コストが発生するか、導入・運用を支援する外部パートナー（SIerなど）への委託コストが別途必要になる可能性があります。手軽なSaaSツールのように導入できると期待していると、この技術的な要件が障壁となるケースがあります。
Document AIの料金体系ガイド
Document AIの導入にあたり、その料金体系を理解することは、費用対効果を見極める上で非常に重要です。Google Cloudの多くのサービスと同様、Document AIも基本的には「従量課金制（使った分だけ支払うモデル）」を採用しています。
ここでは、料金体系の主要なポイントとして、以下の2点を詳しく解説していきます。
- 基本となる従量課金モデルの仕組み
- 主要プロセッサの料金目安と無料利用枠
基本となる従量課金モデルの仕組み
Document AIの料金体系は、「従量課金モデル」が基本です。これは、ドキュメントの「処理ページ数」に基づいて料金が計算されるモデルで、利用した分だけ費用が発生します。
ただし、使用する「プロセッサの種類」によって、1ページあたりの単価が異なるため注意が必要です。
また、「カスタムプロセッサ」を使用する場合は、このページ単位の「予測（抽出）料金」に加えて、モデルを構築・デプロイする際に利用する計算リソースやホスティングに対しても追加コストが発生します。このように、どのプロセッサを、どれくらいの量（ページ数）使用するかによって、月額の総コストが変動するのが特徴です。
主要プロセッサの料金目安と無料利用枠
料金は、使用するプロセッサによって具体的に異なります。例えば、請求書処理に特化した「Invoice Parser」は10ページ単位、汎用的な「Form Parser」は1,000ページ単位で課金されるなど、プロセッサごとに料金体系が異なります。
また、「カスタムプロセッサ」の場合は、予測料金に加えて、デプロイ中の時間単位のホスティング料金に加え、モデル構築時に使用する計算リソースにも、利用状況に応じて追加の料金が発生します。
これらの料金は、Google Cloudの改定によって変動する可能性があるため、最新の正確な料金は、必ずGoogle Cloudの公式ページ「Document AIの価格」で確認してください。
なお、無料利用枠に関してですが、Document AI固有の「毎月最初の◯ページ無料」といった恒常的な無料枠は、現在（2025年11月時点）公式には記載されていません。
ただし、新規でGoogle Cloudを利用する場合、$300分の無料クレジットが付与されます。このクレジットはDocument AIの利用料金にも充当できるため、PoC（概念実証）や小規模なテストを実質無料で行うことが可能です。
本格導入前には、まずこのクレジット枠を活用して機能や精度を検証し、自社の処理ページ数でどの程度のコストがかかるかを試算することをおすすめします。
Document AIの始め方（準備編）
Document AIを実際に利用し始めるには、いくつかの準備ステップが必要です。
APIを呼び出すための土台となるGoogle Cloud環境を整え、その上でDocument AIのサービスを「有効化」する作業を行います。
このセクションでは、具体的な使い方に入る前の準備として、以下の2つのステップを解説します。
- Google Cloudプロジェクトの準備
- Document AI APIの有効化
ステップ1.Google Cloudプロジェクトの準備
最初のステップは、Google Cloudプロジェクトを準備することです。このプロジェクトは、Document AIを含むGoogle Cloudの各種サービス（API、リソース、課金など）を管理するための基本的な単位（器）です。
すでにプロジェクトをお持ちの場合はそれを利用できますが、新規に利用する場合は、Google Cloudコンソールにアクセスし、新しいプロジェクトを作成する必要があります。
Document AIは有料サービスであるため、このプロジェクトに対して課金（請求先アカウント）が有効になっていることが必須条件です。プロジェクトの作成と同時に、または作成後に、請求先アカウントをリンクさせ、課金が有効な状態にしてください。
ステップ2.Document AI APIの有効化
2つ目のステップは、Google CloudプロジェクトでDocument AI APIを「有効化」する作業です。Google Cloudプロジェクトでは、サービスを利用するために、プロジェクトごとにAPIを明示的に有効にする必要があります。
Google Cloudコンソールにログインし、ナビゲーションメニューから「APIとサービス」の「ライブラリ」を選択します。検索バーで「Document AI API」と入力して検索し、該当するAPIを見つけてください。
APIの概要ページが表示されたら、「有効にする」（ENABLE）ボタンをクリックします。数分待つとAPIが有効になり、ステップ1で準備したプロジェクトからDocument AIの機能（プロセッサ）を呼び出す準備が整います。
Document AIの基本的な使い方（実践編）
APIの有効化（準備編）が完了したら、いよいよDocument AIを実際に使ってドキュメントを処理していきます。
基本的な使い方の流れは、まず「プロセッサ」と呼ばれる処理エンジンを選択・作成し、そこへ分析したいドキュメントを送信（アップロード）し、AIによる抽出結果を確認するというものです。ここからは、実践編として以下の2つを解説します。
- プロセッサの選択と作成
- ドキュメントの処理と結果の確認
ステップ3.プロセッサの選択と作成
まずは、Document AIの中心的な機能である「プロセッサ」を選択または作成するところからはじめましょう。Google CloudコンソールのDocument AIのセクションに移動し、「プロセッサ ギャラリー」から目的に合ったものを選択します。
例えば、請求書を処理したい場合は「Invoice Parser（請求書パーサー）」を選択します。この際、プロセッサに任意の名前を付け、ロケーション（リージョン）を選択して作成を完了します。
もし、事前トレーニング済みプロセッサに該当するものがない場合（例：自社独自の注文書）は、「カスタムプロセッサ」を選択し、モデルのトレーニングプロセスに進みます。まず基本となるのは、この「プロセッサ」を準備する作業です。
ステップ4.ドキュメントの処理と結果の確認
実際に作成したプロセッサを使って実際にドキュメントを処理し、その結果を確認しましょう。
Google Cloudコンソール上、またはAPI経由で、分析したいドキュメント（PDF、JPEG、PNGなど）を、ステップ3で作成したプロセッサに送信（アップロード）します。
処理が完了すると、Document AIはドキュメントを解析し、抽出したデータを返します。コンソール上では、元のドキュメント画像と、抽出されたテキストや項目（キーと値のペア）がハイライトされて表示されるため、視覚的に精度を確認できます。
また、抽出結果はJSON形式でダウンロードできます。このJSONデータを後続のシステム（会計ソフトやRPA、データベースなど）に連携させることで、業務の自動化を実現します。
まとめ：Document AIを活用して業務プロセスを変革しよう
この記事では、Google Cloudの「Document AI」について、その基本概念から主な機能、メリット、そして導入時の注意点や料金体系、具体的な使い方までを網羅的に解説しました。
Document AIは、従来のOCRとは一線を画し、AIがドキュメントの「意味」や「文脈」を理解して構造化データを抽出するサービスです。
正しく活用することで、データ入力の自動化による「業務効率化」、手作業ミスの削減による「データ精度の向上」、そしてそれに伴う「コスト削減」という大きなメリットをもたらします。一方で、従量課金制のコスト管理や、100%ではない認識精度への対策、導入時の専門知識といった注意点も存在します。
まずは無料利用枠を活用したスモールスタートで、その精度や自社における費用対効果を検証し、非効率な手作業によるドキュメント処理業務の見直しに役立ててみてはいかがでしょうか。
