企業はコンテンツで動いていますが、そのコンテンツに含まれる実用的な情報こそが、ビジネスをスムーズに進めるカギです。
企業はこれまで、契約書、請求書、請求書類、入社書類などに隠された情報を手作業で抽出してきましたが、このプロセスは煩雑で、コストがかかり、ミスが起こりやすく、拡張性にも欠けていました。従来のOCRやIDP（インテリジェントドキュメント管理）ツールは自動化を謳っていますが、真の理解には至っていません。これらのツールは、徹底的なトレーニングとメンテナンスを必要とし、コンテンツの品質、手書き文字、文書形式の変更に伴い、すぐに機能不全に陥ってしまいます。そして、非構造化コンテンツは埋もれ、ビジネスは停滞してしまうという、悲しい結末を迎えます。
だからこそ本日、「Box Extract」をリリースしました。
Box Extractは、最先端のAIモデルと高度なOCR機能、そしてAIエージェントによる抽出手法を組み合わせた、AIを活用したメタデータ抽出機能です。コンテンツから情報を自動的かつ正確に抽出し、メタデータとしてBoxに保存します。企業はエンドツーエンドの業務プロセスを自動化し、適切な情報を適切なタイミングで見つけ出し、意思決定をよりスマートに行うことができます。そして、企業全体でより多くのデータをより高い品質が取得できるという、うれしい成果が得られます。
パターンだけでなく、意味とコンテキストを理解する
生成AIが、文書処理の状況を一変させました。
もはやパターンマッチングだけではありません。今日のAIエージェントシステムは、言語、コンテキスト、そして意図を根本的に理解します。プロジェクトレポートから顧客の感情を推測したり、契約書のリスクレベルを推定したりすることができます。
こうしたインサイトを得るには、これまでは人間の専門知識と手作業によるレビューが必要でした。今では、AIに「この在庫リストには危険な化学物質が含まれていますか？」「このスクリプトは家庭向けですか？」と尋ねるだけで済みます。Box Extractは、このインテリジェンスをコンテンツに大規模に提供し、かつては何時間もかかっていた質問に瞬時に答えます。
これがビジネスにどのような影響を与えるかは、想像に難くないでしょう。
高品質なデータを入手する
ビジネスを円滑に運営するには、高品質なデータが必要です。Box Extractは、Google Gemini 3、Anthropic Claude Opus 4.5、OpenAI GPT 5.2などの最先端なAIモデルと、統合されたOCR機能、思考の連鎖（CoT）プロンプティング、メタデータ抽出に特化した検索拡張生成（RAG）、AIグレーダーといった高度な技術を組み合わせることで、高品質なメタデータ抽出を実現します。これらの技術が連携し、抽出データの品質を自動的かつ反復的に向上させ、お客様が求める精度レベルを実現します。
また、必要な精度と予算のバランスに考慮して、最適なBox AI抽出エージェントを柔軟に選択できます。
- Box AI抽出エージェント（標準）: 50ページ未満のよりシンプルで小さなファイルやドキュメントから、20項目未満のメタデータを抽出するのに適しています。
- Box AI抽出エージェント（強化）: 50ページ以上のより長く複雑なファイルから、20項目以上のメタデータを抽出するのに適しています。
Box Extractは、少量の標準的な文書を処理する場合にも、数千の緻密な契約書を処理する場合にも、適切なツールです。
企業全体で運用できる
Box Extractは、運用の複雑さを増すことなく、企業全体で運用できます。
カスタム抽出エージェントを設定し、Box内の複数のフォルダに割り当てることで、そのフォルダにコンテンツが保存するだけで、自動的にメタデータ抽出プロセスを開始されます。たとえば、ファイル受信フォルダに保存された請求書が即座に処理され、抽出されたメタデータは後続の作業に反映されます。
Box Extractにより、企業の作業効率が大幅に向上します。
抽出したメタデータを企業全体で活用する
構造化データの活用は、メタデータ抽出だけに留まりません。Boxなら、抽出された豊富なメタデータを活用することができます。
- Box RelayやBox Automate（近日提供予定）でワークフローを自動化し、タスクのルーティングやドキュメント生成などが行えます。
- メタデータベースのビューを備えたBox Appsのインテリジェントアプリケーションを活用することで、コンテンツをより早く見つけ、即時のインサイトを得て、ビジネス上の意思決定をよりスマートに下すことをできます。
- Box内のコンテンツ検索を高速化し、コンテンツを見つけるのを効率化できます。
- Salesforce、Databricks、Snowflakeなどのサードパーティアプリにメタデータを瞬時にエクスポートできます。
その効果は、時間の節約、精度の向上、手作業によるレビュー作業の削減、そして人員を増やすことなく業務を拡張できるなど、実に多岐にわたります。
あらゆる業界で成果を実感
高品質でスケーラブルなメタデータ抽出を活用する方法は、業界や企業数と同じくらい数多くあります。
- 金融サービス会社は、Box Extractをローン組成に活用して支払い期日と条件を抽出することで、支払い、調整、ローンサービス提供を迅速化できます。
- 政府機関および公共団体は、許認可、記録、助成金、調達に関するメタデータを抽出することで、期限の追跡、コンプライアンスの確保、関係者への迅速な対応が可能になります。
- メディア＆エンターテインメント企業は、Box Extractを制作ファイルやクリエイティブアセット（脚本、タレント契約書、クライアント概要資料など）に適用することで、タイトル、ライター、権利保有者、シーンキーワードなどの詳細情報を抽出できます。
- 保険会社は、Boxに届いた書類や画像から請求データや保険契約データを自動抽出することで、データの事前入力、請求処理作業の高速化、保険金支払いの迅速化が可能です。
- 法務部門は、長文の契約書を即座に処理し、重要な詳細情報を取得してメタデータとして適用することで、契約書管理を効率化できます。
Box Extractのおかげで、ポリシー内の「ダークデータ」から抽出できるデータポイントが年間わずか4,000件から240,000件以上に増えました。
Valmark Financial Group 最高情報責任者（CIO）
ジェフ・ムーア（Geoff Moore）氏
違いをこの目で確かめる
AIはメタデータ抽出の可能性に革命をもたらしましたが、真の変革は実際に業務が行われる場所で起こります。Box Extractは、信頼性の高い構造化メタデータを提供することで、非構造化コンテンツの価値を最大限に引き出します。ワークフローの自動化が加速され、コンテンツ検索が効率化され、企業全体でよりスマートな意思決定が可能になります。
詳細については、Box Extractのページをご参照ください。また、今後開催されるBox Extractウェビナーもご覧ください。Valmark Financial、Novo Construction、テキサス州自動車局（TxDMV）などのお客様事例もご覧いただけます。デモについては、Box Japanの営業担当にご連絡ください。開発者は、開発者トライアルに登録し、 Box Extract APIの開発者ガイドをご確認ください。
※このブログは Box, Inc 公式ブログ（https://blog.box.com/）2026年1月15日付投稿の翻訳です。
著者: Scott Picanco, Senior Product Marketing Manager, Box
原文リンク: https://blog.box.com/introducing-box-extract-get-actionable-data-enterprise-content-scale
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