AIを活用した文書管理とは？できること・活用メリット・導入手順・活用例・注意点を徹底紹介！

オフィスのペーパーレス化が進む一方で、デジタル化された膨大な文書の管理に新たな課題を感じている企業は少なくありません。ファイルサーバーやクラウドストレージに文書は保存されていても、従来のファイル名やフォルダ構造に依存した管理方法では、情報の属人化や検索性の低下は避けられません。

そこで、LLM（大規模言語モデル）を活用した生成AIの発展に伴い、人の手では困難だった高度な文書理解やナレッジ活用が可能になりつつあります。

この記事では、企業の文書管理にAI、特に生成AIが必要なのかを解説し、具体的な機能から導入手順、活用事例、そして失敗しないための注意点を解説します。

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なぜ企業の文書管理にAIが必要なのか？

まずは、文書管理にAIが必要とされる理由について紹介します。

文書の仕分けの効率低下

契約書・報告書・議事録など文書の種類ごとに、手作業でファイルを分類する作業には大きな労力がかかります。日々作成・受信される文書は増え続け、手作業での分類や整理はもはや限界に達しています。

さらに、Officeファイル、PDF、画像、動画など、様々な形式のデータが散在し、横断的な情報活用を困難にしています。そのため、さまざまな場所に様々な形式で蓄積されている情報を統合し、検索できるエンタープライズサーチの重要性が高まっています。

属人化によるナレッジのブラックボックス化

特に、文書名や保存形式がバラバラで統一された基準がない場合、仕分けや分類のルールのばらつきが生じ属人化しやすくなります。多くの職場で、特定の社員しか知らないフォルダ構成やファイル命名規則と言った暗黙知により担当者の不在時や退職時に情報や技術が継承されず、貴重なナレッジが埋もれています。

その結果、業務効率の低下につながるほか、引き継ぎが難しくなります。また、契約書の更新期限の見落としや、個人情報管理の不備といったコンプライアンス違反のリスクも属人化した管理体制の中に潜んでいます。

関連記事：「技能伝承での生成AI活用方法とは？継承が進まない原因やLLMの導入メリット、活用事例」

文書検索に手間がかかる

文書が階層の深いフォルダ構成で保存されている場合、目的のファイルを探すだけで多くの時間がかかります。また、ファイル名だけでは内容が把握できず、1つずつ開いて確認しなければならないケースも少なくありません。

さらに、従来のキーワード検索機能では、誤字や表記ゆれに対応できなかったり、PDFなどの非構造化データは検索対象外になることもあります。

このような文書検索の煩雑さが、業務効率の低下を進めています。資料を探す時間だけがコストではありません。

「このファイルで合っているか？」と同僚に確認する時間、バージョン違いの資料で作業してしまい発生する「手戻り」の時間。こうした目に見えない時間が積み重なり、従業員から創造的な思考や本来業務に集中する時間を奪っています。

内容の確認・要約・更新が非効率

契約書や報告書などの長文・専門的な文書は、内容の把握だけでも時間を要します。要約して会議資料などに再構成するには、担当者が一から読み解き、編集する手作業が不可欠です。

また、更新作業においては、過去の変更履歴の確認や関係者間でのバージョンのすり合わせが煩雑で、最新版の特定に手間がかかるなど非効率な運用が目立ちます。

情報漏えいや誤送信のリスクが高い

社外秘情報や個人情報を含む文書が、適切なアクセス制限や管理がされないまま社内外に共有されるケースもあります。特に、添付ファイルの誤送信や操作ミスによって、意図しない相手に機密情報が渡るリスクが高まります。

また、アクセス権限の設定不備やバージョン管理の欠如により古い情報が外部に流出するなど、重大な情報セキュリティリスクにつながる恐れもあります。

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LLMを活用した文書管理AIでできることは？

生成AIを活用した文書管理AIとは、文書の整理や検索、要約、分類などをLLMによって自動化する仕組みを指します。従来のルールベースやキーワード検索型のシステムとは異なり、AIが文書の内容や文脈を理解して処理するのが特徴です。

以下では、具体的な機能を紹介します。

文書の「自動分類・タグ付け」

請求書、契約書、議事録、報告書といった文書の種類や記載されているプロジェクト名、取引先名、日付といった内容をLLMが自動で解析できます。適切なフォルダに振り分けたり、関連するキーワードをタグとして自動で付与したりします。

これにより、手作業による整理の手間をゼロに近づけ、誰が見ても分かりやすい管理体制を構築できます。

目的の情報を瞬時に見つけ出すセマンティック検索

従来のキーワード検索とは異なり、「昨年A社と締結した秘密保持契約書を見せて」といった、人間が話すような曖昧な文章（自然文）で検索が可能です。ファイル名や保存場所を覚えておく必要はもうありません。

LLMが文章の意図を汲み取り、字面ではなく意味が近い情報を検索するセマンティック検索で関連性の高い文書を瞬時に提示します。

紙文書を即座にデータ化するAI-OCR

紙で受け取った請求書や申込書も、高精度なAI-OCR（光学的文字認識）技術でテキストデータ化。単に文字を読み取るだけでなく、AIが「請求金額」「支払期日」といった項目を理解し、必要なデータを自動で抽出して会計システムなどに入力することも可能です。

これにより、入力作業の大幅な効率化とミスの削減を実現します。

長文から要点を抽出する自動要約・Q&A生成

数十ページにわたる報告書や技術文書、複雑な契約書などの内容をAIが読み込み、数行の要約を自動で生成します。内容を素早く把握できるため、情報確認の時間を大幅に短縮できます。

さらに、文書の内容に基づいたQ&Aを自動生成し、「この契約の解除条件は？」といった質問にAIが回答する、社内版チャットボットのような活用も可能です。

潜むリスクを未然に防ぐリスク・コンプライアンスチェック

契約書に潜む不利な条項や欠落しているべき条項、個人情報や機密情報といった社内規定に反する情報などをAIが自動で検知し、アラートを上げます。これにより、法務部門や管理部門のチェック業務の負荷を軽減し、ヒューマンエラーによる見落としを防ぎ、企業のガバナンスを強化します。

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文書管理にAIを導入するメリット

文書管理AIは、高性能な生成AI技術を活用し、企業の文書業務を根本から効率化します。以下では、主なメリットを詳しく紹介します。

検索の効率化による生産性向上

文書管理AIは、高性能な自然言語処理能力を持つLLMの活用により、人間が自然に話すような質問文での検索を可能にします。例えば、「取引先Aとの過去3年間の契約書を見せて」などと、人と会話するような自然な質問で検索可能です。

そのため、従来のようにファイル名や厳密なキーワードに依存する必要がなくなります。

また、LLMは文書の文脈や意味を理解して検索し、誤字・略語・表記ゆれにも柔軟に対応可能です。例えば、AIと人工知能を同じ意味を指す言葉として処理できます。

情報検索や書類整理、データ入力といった非生産的な業務から従業員を解放し、より付加価値の高い創造的な業務に集中させることができます。これにより、全社的な生産性が向上し、人件費という観点からも大きなコスト削減効果が期待できます。

資料作成の効率化

文書管理AIは、膨大な文書でも自動で要点を抽出し、わかりやすく要約することが可能です。そのため、従業員が一から資料を読み込んで整理する作業を減らすことができ、資料作成の効率が向上します。

また、報告書のひな形に沿って自動的に文書を生成する機能もあり、ナレッジを再利用した効率的な資料作成が実現します。

さらには、翻訳機能を搭載している文書管理AIも多く、英語や中国語、韓国語など多言語にわたる契約書やマニュアルの自動翻訳・要約が可能です。

そのため、海外支社・取引先との文書対応がスムーズになり、現地語対応にかかるコストや時間を削減できます。翻訳結果は内容の要約も可能なため、非母語話者でも迅速に文書の概要を把握でき、グローバルな文書の解読作業を効率化できます。

文書管理の効率化

文書管理AIは、アップロードされた文書の構造や内容を解析し、自動的に分類・ラベリングします。例えば、タイトル・日付・契約相手・金額・関連部署などのメタデータを自動抽出し、台帳に反映することが可能です。

自動ラベリング機能を活用することで従業員の知識や判断に頼る必要がなくなり、一貫性のある仕分けが可能となります。誤分類や重複登録、分類ルールのバラつきといった従来の課題を回避でき、文書の可視化や整理を効率良く行えます。

社内ナレッジの共有化による企業競争力の強化

文書管理AIでは、蓄積された文書群をAIが横断的に理解・関連付け、必要な情報を即座に抽出できます。例えば、文書管理AIに「過去に似たような案件で使われた契約条項は？」と尋ねるだけで、関連する過去文書を引用付きで提示することも可能です。

結果として、属人化されていた知識やノウハウを社内全体で活用できるようになります。これにより、意思決定の迅速化、新商品開発やサービス品質の向上、顧客対応力の強化など、企業競争力の向上に直結します。

ガバナンス強化とセキュリティリスクの低減

文書へのアクセスログの管理やAIによるリスク検知機能により、内部統制や情報セキュリティが大幅に強化されます。これにより、企業の信頼性を高め、予期せぬトラブルから会社を守ります。

文書管理AIの活用事例

実際に、文書管理AIを活用することで、検索の精度向上や効率化に成功している企業もあります。以下では、文書管理AIの活用事例を紹介します。

【東芝デジタルエンジニアリング】社内規定の検索精度を向上

東芝デジタルエンジニアリング株式会社では、総務部に自社開発した生成AI活用サービス AI-no-te 「文書活用サービス」を導入しました。文書活用サービスは、RAG技術によって自然言語による会話形式で必要な情報を取得できる点が特徴です。

200種類以上の社内規程をAIに学習させ、社員が質問すると、AIが規程を検索して回答する「規程質問サイト」として公開した。

言葉のゆらぎを吸収することで高精度な検索結果を提供できるほか、チャットボットが自動生成する質問候補を活用できます。経験不足な従業員でも必要な情報に迅速にたどり着くことが可能となりました。

さらに、日本語の文書に対して英語などの外国語で質問・回答を行う多言語対応機能も備えています。

回答者の82%がサイトを「有用だと思う」と回答しました。そして、総務部スタッフからは「社員からの直接の問い合わせに追われることがなくなった。」と好評です。

【ヤンマーパワーテクノロジー】85万超の文書を瞬時に検索する文書管理基盤を構築

ヤンマーパワーテクノロジー株式会社では、部門ごとに縦割りになった業務システムの影響で各工程において必要な文書を取得するまでに1日～2日を要していました。また、上流工程が完了しないと後続工程の部門で文書が閲覧できない体制となっており、情報共有に遅延が発生していたことも課題でした。

これらの課題を解決するために、同社は生成AIを基盤とした日立ソリューションズの文書管理システム「活文」を導入し、85万件を超える文書を瞬時に横断検索できる環境を構築しました。

導入の結果、文書はマトリクスでわかりやすく表示され、案件・工程ごとに発生する文書を部門横断かつ瞬時に検索することが可能となりました。

また、後続工程の部門も製品情報を早期に閲覧できるようになり、対応スピードの向上に成功しています。

文書管理AIの導入手順

文書管理AIを導入する際は、単なるツールの導入にとどまらず、目的の明確化や文書データの整備など、段階的な準備が必要です。ここでは、一般的な導入プロセスを紹介します。

目的の明確化

まず初めに行うべきは、AI導入によって解決したい業務課題や自動化したい工程を明確化することです。

例えば、以下のように業務フローのどこに課題があり、どこにAIの効果を期待するのかを具体的に言語化しましょう。

• 「社内文書の検索時間を短縮したい」
• 「要約作業の負担を軽減したい」
• 「契約書の分類を自動化したい」

目的を定めることで、導入後の評価基準も明確になり、方向性がブレることなく文書管理AIの導入を進行できます。

文書データの整理とPoC

文書管理AIの精度を高めるには、事前に文書データの構造化と整理を行うことが重要です。

具体的には、与える文書データに合わせて、以下のような作業が必要です。

• 分散したフォルダの保存場所の統一・一元化
• ファイル形式や画像サイズの整備
• バージョンの古いデータの削除
• 誤りや偏りを含むノイズデータの削除

また、以下のようなラベル付けも行いましょう。

• 文書種別（契約書、議事録など）
• 作成年月日・バージョン情報
• 機密区分（公開・社外秘など）
• AI分析用のタグ（案件名、関連部署など）

データの整理・前処理は、文書管理AIで起こりがちなハルシネーションの抑制に直結する重要な工程です。データ整理には膨大な手間と時間がかかります。

従業員の負担を抑え高品質なアノテーションを実施したい場合は、アノテーション専門の会社へ委託することをおすすめします。

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AIを活用した文書管理サービスの選定

データの整備が完了したあとは、目的や要件に合ったサービスを選定します。選定する際は、以下のポイントに注目しましょう。

• LLMの種類
• ユーザーインターフェースの操作性（専門知識がなくても使えるか）
• サポート体制（導入支援や障害対応など）
• セキュリティ・ガバナンス対応（権限管理や操作ログの有無など）
  既存システムとの連携性（ファイルサーバーやSFA・CRMなど各部門ツールとの連携が可能か）

これらの観点から複数のサービスを比較検討し、自社の業務環境に最適な製品やサービスを選ぶことが重要です。

いきなり全社導入を目指すのではなく、いくつかのサービス候補を選び、実際の業務データを使ってテスト運用（PoC）を行います。

尚、既存のサービスがそのまま自社の求めている内容に適していないことも多くあります。その際は、自社での構築も視野に入れると良いでしょう。

テスト導入

いきなり本番環境で全面導入せず、まずは限定的な範囲でのPoCを実施しましょう。まずは課題が明確で効果を測定しやすい部門（例：法務部、経理部、人事部など）で試験的に導入します。

テスト導入の際は、アクセス権限の設定やログ管理、操作履歴の記録など、情報管理体制を整備しておく必要があります。

テストを通じて、操作性や効果、業務フローへの適合度を確認し、必要に応じて社内のルールやプロセスも調整しましょう。

本格導入と社内展開

PoCで得られた知見を基に、本格導入と利用ルールの策定を行います。導入目的や利用メリットを社内に丁寧に説明し、活用を促進するための勉強会などを開催することも有効です。

効果測定と改善

テスト導入や初期運用の後は、定量的な指標に基づく効果測定を行います。目的や課題に合わせて、以下のような効果を測定する必要があります。

• 検索にかかる時間の短縮率
• 文書分類・要約の精度
• 業務処理件数の増加
• 社内問い合わせ件数の減少

これらをモニタリングし、実際の業務成果と照らし合わせて継続的に改善を行うことで、導入効果の向上につながります。また、利用する従業員のフィードバックも反映し、運用マニュアルや設定項目をアップデートしていくことも重要です。

文書管理AIを活用する際の注意点

文書管理AIは非常に便利なサービスである一方、導入・運用にあたっては注意すべきポイントも存在します。以下では特に注意すべき内容を紹介します。

ハルシネーション（もっともらしい嘘）への対策

生成AIは、事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成することがあります。特に契約内容の確認や数値データの参照など、正確性が求められる場面では必ず人間が元の文書と照合し、ファクトチェックを行う運用を徹底する必要があります。

AIはあくまで強力な「アシスタント」です。最終的な判断は人間が行うという原則を忘れてはいけません。

信頼性の高い文書のみを学習対象に設定

文書管理AIに登録する文書は、その信頼性や有用性を事前に確認したうえで選定することが重要です。

例えば、個人の主観が強く反映された文書や、すでに古くなっている仕様書・手順書などをAIに学習させると誤った情報を出力する可能性が高まります。

そのため、文書管理AIに取り込む文書は、最新版・承認済み・業務上重要なものに限定しましょう。

社内教育を実施

文書管理AIを正しく活用するためには、利用する従業員の情報リテラシーや生成AIに対する深い理解が不可欠です。

特に、文書管理AIが出力する情報を過信しすぎると、誤った内容のまま意思決定に利用してしまう恐れがあります。また、セキュリティ意識が低いまま個人情報や機密文書を取り扱えば、重大なコンプライアンス違反につながるリスクも否定できません。

そのため、導入の際は以下の内容を教育する機会を設けましょう。

• 生成AIのハルシネーションや情報漏えいのリスク
• 社内のセキュリティルールやコンプライアンスガイドライン
• 個人情報・機密文書の管理方法

社内教育を徹底することで、安全かつ効果的な運用につながります。

文書管理AIについてよくある質問まとめ

まとめ

文書管理AIの導入は単に書類探しの時間を短縮するだけでなく、組織内に埋もれていた情報を価値ある資産として活用し、企業全体の生産性や競争力を高めることにつながります。日々の非効率な作業から解放され、従業員がより創造的な業務に集中できる環境は大きな経営的価値を持つでしょう。

しかし、その効果を最大限に引き出すためには以下ポイントが欠かせません。

1. 自社の業務課題に合わせたサービスの選定
2. AIに学習させるための適切なデータ準備
3. AIの特性を理解した上での運用ルールの設計

もし、自社に最適な導入プロセスやサービス選定に迷われている場合、専門家の知見を借りることも有効な選択肢です。

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