レシートの写真を見ながら数字を手で打ち込んだり、名刺の情報を一つずつ入力したり、PDFカタログから必要なデータを抜き出すのに苦労したこと、きっと一度はあるはずです。今やビジネスの大事な情報は画像として保存されることが多く、請求書や商品リスト、IDカード、手書きメモまで、重要なデータが画像やスキャン文書の中に埋もれています。実際、企業データの約80〜90%は非構造化データで、その多くが画像やスキャン文書に含まれていると言われています（）。この膨大な情報を活かすには、ピッタリのツールが必要不可欠です。
手作業でのデータ入力は、時間がかかるだけじゃなく、ミスも起きやすいし、正直ストレスが溜まります。でも最近はのような最新のピクチャ・トゥ・データツールを使えば、画像を数クリックで整理されたデータに変換できる時代になりました。ここでは、その仕組みやメリット、そしてコーディング不要で画像からデータを抽出する方法を紹介します。
「ピクチャ・トゥ・データ」とは？ビジネスでの意味
ざっくり言うと、「ピクチャ・トゥ・データ」は写真・スキャン・スクリーンショット・PDFなどの画像から、使いやすい構造化データを作るプロセスです。たとえば、請求書のJPEG画像を見ながら手入力するのではなく、ソフトウェアでテキストや数字、表を自動で抜き出して、スプレッドシートのように整理できます。
なぜこれが大事なのか？日々の業務で扱う情報の多くが画像で届くからです。
- 請求書やレシート（スキャンや写真）
- 商品カタログや仕様書（PDFや写真）
- 名刺（イベントや商談でゲット）
- IDカード、各種フォーム、契約書、手書きメモ
- ダッシュボードやレポートのスクリーンショット
こうした情報を検索・編集・分析しやすくすることで、手入力の手間を減らし、もっと大事な意思決定に集中できるようになります。
画像からデータ抽出のメリット
正直、手作業でのデータ入力を楽しみにしている人はいませんよね。実際、手入力の非効率さで、1人あたり年間約28,500ドルも損しているという調査もあります（）。また、従業員の半数以上が、手入力によるミスや遅延を経験しています。画像からデータを抽出することで、こんなメリットがあります：
- スピードと効率化： 画像ベースのデータ抽出を自動化すれば、書類処理のスピードが50%アップ（）。アップロードするだけで、手入力は不要です。
- 高精度： 最新のOCRやAIツールは、印刷されたテキストで98〜99%の精度を実現（）。AIを使えば、手入力と比べてエラー率を61%削減できます（）。
- コスト削減： データ抽出の自動化で、運用コストを年間約30%カット（）。
- 迅速な意思決定： データがすぐに正確に抽出されるので、リード対応や請求書処理、在庫管理などの判断がスピーディーに。
- チームでの共有： 構造化データはGoogle SheetsやAirtable、Notion、Excelなどで即座に共有でき、チームの連携もスムーズ。
主な活用例をまとめると：
| 活用シーン | 画像タイプ | メリット |
|---|---|---|
| リード獲得 | 名刺 | CRMに即時登録 |
| 請求書処理 | スキャン請求書 | 会計処理が迅速・正確に |
| 在庫更新 | 商品写真 | 在庫管理をリアルタイム化 |
| カタログのデジタル化 | PDFカタログ | 商品登録が簡単に |
| 経費精算 | レシート画像 | 自動で経費申請 |
すでに約42%の企業がAIによる画像・文書処理を導入しており（）、ピクチャ・トゥ・データは今や当たり前の時代です。
画像からデータを抽出する技術の概要
実際にどんな技術が使われているのかというと、主に2つのアプローチがあります：
- 従来型OCR（光学文字認識）
- AI搭載の抽出技術（機械学習・自然言語処理）
それぞれの特徴と得意分野を見ていきましょう。
従来型OCRの特徴
OCRは、画像内の文字や数字の形を認識してテキスト化する技術です。主にこんな用途に向いています：
- 印刷された書類（請求書やフォームなど）
- スキャンした大量のページの一括変換
ただし、OCRには限界もあります：
- 複雑なレイアウトが苦手： 表や複数カラムの文書、フォームなどは正しく抽出できないことがあります。
- 手書き文字は不得意： 特に筆記体や崩れた文字は認識精度が下がります。
- 文脈を理解しない： OCRは単に文字を抜き出すだけなので、意味や項目ごとの分類はできません。
たとえば、請求書の明細表をスキャンしても、テキストが一塊になってしまい、列や合計を自分で分ける必要があります。
AI搭載のピクチャ・トゥ・データ：より賢い抽出
ここからが本題。AI搭載ツールは、OCRの機能に加えて文脈や構造を理解し、より高度なデータ抽出を実現します。
- 複雑なレイアウトも対応： AIは表やカラム、複数セクションの文書も認識し、スプレッドシートのような構造化データとして出力します。
- 文脈を理解： 「INV-1001」が請求書番号、「090-xxxx-xxxx」が電話番号など、項目ごとに意味を判断できます。
- 多様なフォーマットに適応： AIは学習により、請求書・レシート・名刺など、異なるレイアウトにも柔軟に対応します。
- 手書き文字も認識： 最新AIは、きれいな手書きであれば最大90%の精度で認識可能です（）。
比較表はこちら：
| 機能 | 従来型OCR | AIベース抽出 |
|---|---|---|
| 印刷文字の精度 | 高い（98〜99%） | 高い＋文脈理解 |
| 表・レイアウト対応 | 弱い | 強い |
| 手書き文字 | 弱い | 改善中 |
| 項目ラベリング | なし | 強い |
| 自動化 | 手動設定 | テンプレート不要・学習型 |
| コスト | 低い | やや高い（低下傾向） |
まとめると、単純な用途ならOCRで十分ですが、複雑・大量・多様な画像にはAIが最適です。
Thunderbit：自然言語AIによる画像データ抽出
ここでThunderbitの出番です。Thunderbitはで、画像からのデータ抽出を「やりたいことを日本語や英語で伝えるだけ」で実現します。
使い方はとてもシンプル。 テンプレートやコードを書く必要はありません。画像（PDFやスクリーンショットもOK）をアップロードし、「AIで項目を提案」をクリック。たとえば「このカタログから商品名と価格を抽出」「名刺から連絡先を抜き出す」といった指示を入力するだけで、ThunderbitのAIが自動で処理します。
Thunderbitの特長
- 複雑な画像や非標準レイアウトも対応： 表が崩れていたり、複数セクションが混在する画像でも、AIが自動で構造化します。
- 自然言語プロンプト： 欲しいデータを日本語や英語で伝えるだけで、項目やデータ型を自動提案。
- バッチ処理・スケジューリング： フォルダごと一括アップロードや、定期的な自動処理も可能。
- 多彩なエクスポート先： Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSONなど、用途に合わせて出力。
- フィールドAIプロンプト： 各項目ごとに「日付をYYYY-MM-DD形式に」「英語に翻訳」「商品カテゴリ分け」などの指示も追加可能。
手作業で何時間もかかっていた作業が、数分で終わるのを実感できます。
Thunderbitが複雑な画像・非標準レイアウトに強い理由
ビジネスで扱う画像は、必ずしもきれいに整っているとは限りません。斜めに撮ったレシート、複数セクションのスキャンフォーム、表や画像が混在するPDFカタログなど、いろんなパターンがあります。ThunderbitのAIは、こうしたケースにも柔軟に対応します：
- 複数カラムや表データ： 列やヘッダー、行の構造を維持し、スプレッドシートのような出力が可能。
- 混在コンテンツ： 顧客情報と注文情報が上下に分かれているフォームも、各セクションごとに分離・ラベリング。
- 多言語対応： ThunderbitのOCRとAIは多言語に対応し、フィールドごとの翻訳も可能。
- バッチ・定期処理： 週100件の請求書処理なども自動化し、チームの共有プラットフォームに直接エクスポート。
さらに、フィールドAIプロンプトを活用すれば、抽出時にデータの整形や分類も自動で行えます。
Thunderbitで画像からデータを抽出する手順
実際の操作手順を見てみましょう。画像フォルダからスプレッドシート作成まで、たった数ステップです。
ステップ1：画像をアップロードまたは選択
- 対応フォーマット： JPEG、PNG、PDFなど主要な画像形式に対応。
- 追加方法： Thunderbit拡張機能にドラッグ＆ドロップ、アップロードボタン、またはスクリーンショットの貼り付けもOK。
- バッチアップロード： 複数ファイルをまとめて処理可能。
ステップ2：必要なデータを指示
- 「請求書番号・日付・合計金額を抽出」など、自然言語で指示。
- よく使うシナリオ（請求書、名刺、カタログ）はテンプレートから選択も可能。
- ThunderbitのAIが画像を解析し、関連する項目やデータ型を提案。
ステップ3：AIによる項目提案とデータ抽出
- 「AIで項目を提案」をクリック。Thunderbitが画像を分析し、「商品名」「価格」「日付」などのカラムを自動で表示。
- 必要に応じて項目名の変更・追加・削除や、フィールドAIプロンプトで整形指示も可能。
- 「スクレイプ」をクリックすると、画像から構造化データが抽出されます。
ステップ4：ワークフローに合わせてデータをエクスポート
- Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSONなどに出力可能。
- データはすぐに分析・共有・システム連携に利用できます。
- チームで使う場合は、共有プラットフォームに直接エクスポートもOK。
これだけで、コーディングもテンプレート作成も不要です。
実際のビジネス活用例
具体的な業務シーンでの活用例を紹介します：
1. 請求書処理（経理チーム）
- 課題： 請求書データの手入力は時間もかかり、ミスも多発。請求書は全書類の約28%を占めます（）。
- Thunderbitなら： 請求書画像やPDFをまとめてアップロードし、請求書OCRテンプレートで主要項目（取引先、日付、合計、明細）を一括抽出。ExcelやGoogle Sheetsに出力して会計システムに連携。
- 効果： 1件15分かかっていた作業が数秒で完了し、精度もアップ。
2. 商品カタログのデジタル化（EC運営）
- 課題： 仕入先からPDFや写真で商品リストが届き、手入力でSKUを登録するのは大変。
- Thunderbitなら： カタログ画像をアップロードし、AIが「商品名」「SKU」「価格」「説明」などを自動抽出。すぐに使えるスプレッドシートに変換。
- 効果： オンラインストアや在庫システムの更新が、数日から数分に短縮。
3. 名刺情報の取り込み（営業チーム）
- 課題： 展示会後、名刺の88%がCRMに登録されず放置されがち（）。
- Thunderbitなら： 名刺を撮影してアップロードし、氏名・メール・電話番号・会社名を自動抽出。Google SheetsやCRMにエクスポート。
- 効果： すべてのリードを確実に管理し、迅速なフォローアップが可能に。
チームでの自動化・コラボレーション活用
Thunderbitは単発利用だけでなく、チームでの大規模運用にもピッタリ：
- バッチ処理： 何十枚、何百枚もの画像を一括アップロードし、並列処理で大幅な時短。
- 定期抽出： 「毎晩新しいレシートを処理」など、スケジューラーで自動化。スケジュールも自然言語で簡単設定。
- 共有データテーブル： Google SheetsやAirtable、Notionに直接エクスポートし、チーム全員が最新データにアクセス可能。
- 権限管理： 閲覧・編集・エクスポート権限を細かく設定でき、大規模チームや機密情報にも対応。
たとえば、ECチームが毎週新しい商品写真を自動処理して在庫表を更新したり、経理チームがスキャン請求書を自動でGoogle Sheetsに集約する、といった使い方ができます。
さらに詳しい活用法は、もチェックしてみてください。
ピクチャ・トゥ・データで高精度を出すコツ
もっと高い精度と効率を目指すなら、こんなポイントを意識しましょう：
- 高画質な画像を使う： 明るく、まっすぐ撮影された画像がベスト。スキャン時は300DPI以上推奨。
- コントラストを上げる： 薄い文字や背景がごちゃごちゃしている場合は、コントラスト調整やスキャナーアプリの「ドキュメントモード」を活用。
- 重要項目は確認： 合計金額や請求書番号など、重要なフィールドは必ず目視でチェック。
- フィールドAIプロンプトを活用： 抽出時に整形・分類・翻訳などの指示を追加。
- 同じレイアウトはまとめて処理： 請求書や名刺など、同じ形式の画像は一括処理が最も高精度。
- 出力の検証： ExcelやSheetsの数式・データ検証機能で異常値をチェック。
- セキュリティ対策： 機密データはThunderbitのローカルモードや、共有プラットフォームの権限管理を活用。
もし難しい画像に出会ったら、画像を分割したり、プロンプトを工夫してみてください。ThunderbitのAIは柔軟なので、ちょっとした工夫で精度がグッと上がります。
まとめ・ポイント
画像からのデータ抽出は、ただの便利機能じゃなく、現代ビジネスの生産性を大きく変える戦略です。膨大な情報が画像に埋もれている今、Thunderbitのようなピクチャ・トゥ・データツールを使えば、時間もコストも大幅に削減できて、もっと賢い意思決定が可能になります。
覚えておきたいポイント：
- ピクチャ・トゥ・データは必須： 企業データの80〜90%が非構造化。画像をデータ化するツールは今や不可欠。
- Thunderbitなら簡単： 自然言語プロンプト、AIによる項目提案、ワンクリックエクスポートで誰でも使える。
- ビジネス現場で効果大： 経理・営業・運用など、あらゆる現場で業務効率と精度がアップ。
- 自動化・コラボレーションも充実： バッチ処理やスケジューリング、シームレスなエクスポートで大規模運用も簡単。
次にレシートやPDFカタログ、名刺の山を前にしたら、コーヒーじゃなくThunderbitを手に取ってみてください。きっと、驚くほどの時短とストレス軽減を実感できるはずです。
もっと知りたい人は、で最新の活用事例やノウハウをチェック、またはして、ぜひ自分で体験してみてください。あなたのスプレッドシートも、チームも、きっと喜びます。
よくある質問
1. Thunderbitはどんな画像からデータを抽出できますか？
ThunderbitはJPEG、PNG、PDFなど主要な画像フォーマットに対応。スキャン文書、写真、スクリーンショット、貼り付け画像もOKです。
2. Thunderbitの抽出精度はどのくらいですか？
Thunderbitは高度なOCRとAIを組み合わせ、印刷文字で98〜99%の精度、複雑なレイアウトやきれいな手書きでも高い精度を実現。フィールドプロンプトの調整でさらに精度アップも可能です。
3. バッチ処理や定期実行はできますか？
もちろん可能です。複数画像の一括処理や、スケジューラーによる定期抽出もサポート。継続的なデータニーズがあるチームにも最適です。
4. エクスポート先はどんなものがありますか？
Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSONなどに直接エクスポート可能。既存の業務フローやツールと簡単に連携できます。
5. ITに詳しくなくても使えますか？
はい、Thunderbitは誰でも使える設計です。自然言語プロンプト、AIによる項目提案、直感的なUIで、コーディングや専門知識は不要です。
ピクチャ・トゥ・データの効果を体感したい方は、。画像が、すぐに使えるデータに生まれ変わります。
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