Nanonets

Nanonets AIとは？

Nanonets AIは、AIを活用したインテリジェントドキュメントプロセッシング（IDP）とワークフロー自動化のプラットフォームです。PDF、スキャン画像、写真、メール添付など多様なソースから必要なデータを自動抽出し、整形して各種システムへ連携します。テンプレートや固定レイアウトに依存しない抽出モデルにより、請求書・発注書・納品書・保険申込書などフォーマットがばらつく文書にも対応しやすいのが特長です。人手による確認が必要な例外は画面上でレビューでき、修正内容を学習に反映することで精度を継続的に改善。抽出結果には信頼度スコアや検証ルールを適用でき、しきい値を下回る項目のみをレビュー対象にする運用で手入力を最小化します。承認フローやルーティングもあわせて設計できるため、入力から承認、エクスポートまでを一気通貫で自動化。経理の買掛管理、注文処理、保険の引受のような文書起点のオペレーションにおいて、処理時間の短縮とデータ品質の向上を実現します。APIやノーコード連携により、既存の会計・ERP・スプレッドシートとスムーズに接続可能です。

Nanonets AIの主な機能

• AI-OCRと文書分類・分割：テンプレート不要でレイアウトの異なる文書から自動抽出し、混在ファイルの自動仕分け・スプリットに対応。
• ラインアイテム抽出：表や明細行の構造を理解し、数量・単価・品目などのテーブルデータを正確に取り出し。
• 取り込みの自動化：メール受信箱やクラウドフォルダの監視、バッチ処理、ドラッグ＆ドロップに対応。
• 検証と例外処理：信頼度スコア、必須項目チェック、正規化ルール、ヒューマン・イン・ザ・ループのレビュー機能。
• ワークフロー自動化：承認フロー、ルーティング、業務ルール（例：発注書とのマッチングなど）の設定。
• 幅広い連携：ERP・会計、スプレッドシート、データベース、RPA、iPaaS（Zapier等）、API・Webhookでの出力。
• 学習と改善：少量のサンプルで抽出モデルを微調整し、フィードバックで継続的に精度向上。
• 運用管理：監査ログ、アクセス権限、役割ベースの管理でガバナンスを強化。
• 多言語・多フォーマット対応：PDF、画像、スキャン、メール本文などから安定してデータ抽出。

Nanonets AIの対象ユーザー

文書処理の多い部門・業種に適しています。具体的には、請求書処理や経費精算を担う財務・経理、発注・受注を扱う購買・オペレーション、注文処理の自動化を求める小売・EC、書類審査が多い保険・金融事務、輸送書類の処理が発生する物流・サプライチェーン、BPOやシェアードサービスセンターなどです。IT・情報システム部門による全社的なIDP基盤の導入、既存システムとのAPI連携やノーコード連携による自動化の内製化にも向いています。少人数でのバックオフィス運用から、大量処理を要するエンタープライズまでスケール可能です。

Nanonets AIの使い方

1. アカウントを作成し、ワークスペースとユーザー権限を設定します。
2. 請求書・発注書などのテンプレートモデルを選ぶか、カスタムモデルを新規作成します。
3. サンプル文書をアップロードし、抽出したいフィールド（ベンダー名、日付、合計、明細行など）を定義します。
4. 検証ルールや正規化（必須項目、数値・日付形式、重複チェック等）を設定します。
5. 承認フロー、ルーティング、例外処理などの業務ワークフローを設計します。
6. 取り込みチャネル（メール転送、クラウドフォルダ監視、API、RPA連携）を有効化します。
7. 出力先（会計・ERP、スプレッドシート、データレイク、Webhook）との連携を設定します。
8. レビュー画面で例外を確認・修正し、フィードバックでモデルを継続的に改善します。
9. ダッシュボードで精度、STP率、処理時間をモニタリングし、ルールやモデルを最適化します。

Nanonets AIの業界での活用事例

製造業やサービス業の買掛金（AP）では、受領した請求書をメールやフォルダから自動取り込みし、ベンダー・金額・明細行を抽出、発注情報と照合して承認後に会計・ERPへ記帳するまでを自動化し、月次締めのリードタイムを短縮します。ECや流通では、PDFの注文書や出荷指示書から品目・数量・納期を取り出し、在庫・WMSへ即時連携してピッキング指示の遅延や転記ミスを減らします。保険分野では、申込書や証憑類からの項目抽出と案件分類、必要書類の不足検知を行い、アンダーライティングの判断材料を迅速に整備することで、引受までの処理時間を短縮し顧客対応の品質を高めます。

Nanonets AIの料金プラン

料金は一般に、処理するドキュメント量や利用機能（抽出モデル数、ワークフロー、連携先など）に応じて階層化されています。小規模な検証から始められるプランと、要件に合わせて機能を拡張できるエンタープライズ向けの契約形態が用意されることが多く、ボリュームやサポート範囲に応じた個別見積りにも対応します。公式サイトからトライアルで評価環境を用意し、実データで精度や運用フローを確認してから本番導入へ移行できます。

Nanonets AIのメリットとデメリット

Nanonets AIに関するよくある質問

• 質問：どのような文書に対応していますか？

  請求書、領収書、発注書、納品書、出荷・輸送書類、申込書、身分証やKYC関連、銀行明細、各種フォームなど幅広く対応し、表や明細行の抽出にも適しています。

• 質問：テンプレートの作成は必要ですか？

  基本はテンプレート不要のAI抽出です。必要に応じて抽出フィールドの定義や検証ルールを設定し、少量のサンプルでモデルを強化できます。

• 質問：既存システムとの接続方法は？

  APIやWebhookでの連携、CSV/スプレッドシート出力、iPaaS（Zapier等）経由のノーコード連携、会計・ERPコネクタなど複数の方法が利用できます。

• 質問：セキュリティやデータ保護はどうなっていますか？

  アクセス権限管理、通信・保存時の暗号化、監査ログなどで運用ガバナンスに配慮しています。機密データのマスキングや保持ポリシーの設定も可能です。詳細要件は導入時に確認してください。

• 質問：手書き文字の読み取りは可能ですか？

  印字テキストに比べると難易度が高く、入力品質に左右されますが、明瞭な手書きは抽出できる場合があります。対象書式で事前評価を行うのが確実です。

• 質問：精度が十分でない場合の改善方法は？

  サンプルの追加、レビュー結果のフィードバック、検証ルールの強化、画像品質の改善（解像度・傾き補正）などで段階的に精度を引き上げられます。