--- title: "文書・画像・音声などのデータの活かし方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/unstructured-data-use/ description: "文書・画像・音声などの非構造化データは、AIで文字や項目に変換し、探せる・数えられる形にすると業務に活かせます。種類ごとの使い方と、個人情報・著作権・保存のルールで気をつける点をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) # 文書・画像・音声などのデータの活かし方 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 文書・画像・音声などのデータは、AIで文字や項目に変換して「探せる・数えられる」形にすると業務に活かせます。始めるときは、一つの業務に絞って変換の正しさを確かめ、個人情報・著作権・保存のルールを先に決めておくことが大切です。 自社の「データ」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 会社には、売上の表のように項目が決まったデータのほかに、契約書や報告書、現場の写真、会議や電話の録音など、項目が決まっていないデータが多くあります。これらは「非構造化データ」と呼ばれ、これまでは人が読んだり聞いたりしないと使えませんでした。文書や画像、音声を扱えるAIが広がり、こうしたデータを業務に活かしやすくなっています。この記事では、種類ごとの活かし方と、進め方、注意点を整理します。 この記事でわかること - 文書・画像・音声のデータで、AIを使ってできること - 一つの業務から始める手順と、変換の結果の確かめ方 - 個人情報・著作権・保存のルールで気をつける点 ## 非構造化データは、なぜ活かしにくかったのですか？ 表のデータは、項目ごとに並び替えたり合計したりできます。一方で、文書や画像、音声は、中身を人が確かめないと何が書かれているか分かりません。そのため、次のようなことが起きていました。 - 過去の提案書や報告書があっても、探すのに時間がかかる - 紙やPDFの書類から、システムへ手で転記している - 問い合わせの録音や現場の写真が、保存されたまま使われていない AIを使うと、これらを文字にしたり、項目を取り出したり、内容で分類したりできます。**非構造化データを、探せる・数えられる形に変える**ことが、活かし方の基本です。 探せる・数えられる形に変えて使います 探す 文書・文字起こし AIの検索（RAG）に読ませる 質問に、関連する箇所を示して答える 数える 請求書・問い合わせの録音など 項目を取り出す 表にして**集計・分析**に使う日付・金額・取引先・問い合わせの種類など ## 種類ごとに、どんな使い方がありますか？ | 種類 | 例 | AIでできること | 業務での使い方の例 | |---|---|---|---| | 文書 | 契約書、報告書、メール、PDF | 要約、項目の取り出し、内容での検索 | 契約の更新日の一覧づくり、過去の提案書の検索 | | 紙の書類 | 請求書、注文書、申込書 | 文字の読み取り（OCR）と項目の取り出し | 請求書の金額・取引先の転記の手間を減らす | | 画像 | 現場の写真、製品の写真、図面 | 写っているものの分類、異常の検出、説明文の作成 | 検品の補助、写真の整理と検索 | | 音声 | 会議、電話、商談の録音 | 文字起こし、要約、話題の分類 | 議事録の下書き、問い合わせの内容の集計 | | 動画 | 作業の様子、研修の映像 | 場面の要約、手順の書き出し | 作業手順書の下書き | それぞれの詳しい進め方は、「[紙の書類・請求書の読み取りにAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-ocr-documents/)」「[画像による検品・外観検査へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-visual-inspection/)」「[社内文書の検索をAIで改善する進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-document-search/)」で扱っています。 ### 変換した後のデータの使い道 非構造化データをAIで変換した後は、大きく2つの使い道があります。 - **探す**：文書や文字起こしをAIの検索（RAG）に読ませ、質問すると関連する箇所を示して答えられるようにします（「[社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/)」参照）。 - **数える**：取り出した項目（日付・金額・取引先・問い合わせの種類など）を表にし、集計や分析に使います。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「データ」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## どのような手順で進めればよいですか？ ① **業務を一つに絞ります。** 量が多く、探す・転記する手間がかかっている業務を選びます。例：月に数百枚の請求書の転記、問い合わせの録音の内容の集計。 ② **データの所在と量を確かめます。** どこに、どの形式で、どのくらいあるかを確かめます。紙・PDF・画像・音声のどれか、ファイルの名前や置き場所に決まりがあるかも見ます（「[社内データの棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-inventory/)」参照）。 ③ **取り出す項目と使い道を決めます。** 文字にするだけでよいのか、決まった項目（日付・金額など）を取り出すのか、検索に使うのかを決めます。 ④ **少量で試し、正しさを確かめます。** 数十件ほどで試し、AIの変換の結果を元のデータと突き合わせます。読み取りの誤りや、文字起こしの聞き違いがどのくらいあるかを確かめます。 ⑤ **人が確かめる工程を決めます。** 金額や日付など誤りの影響が大きい項目は、人が確かめる手順を残します。確かめる範囲は、試した結果をもとに決めます。 ⑥ **置き場所と名前の付け方をそろえます。** 変換した結果と元のデータを結び付けて保存し、ファイルの名前や付ける情報（作成日・担当・種類などのメタデータ）の決まりを作ります。行政機関向けの資料ですが、デジタル庁の「データマネジメント実践ガイドブック（導入編）」も、データに関する文書が分散して管理されていると、データの入手や更新が難しくなると説明しています。 一つの業務から始める手順 - **業務を一つに絞る**：量が多く、探す・転記する手間がかかる業務 - **所在と量を確かめる**：どこに、どの形式で、どのくらいあるか - **取り出す項目と使い道を決める**：文字にするだけか、項目を取り出すか、検索に使うか - **少量で試し、突き合わせる**：数十件ほどで、変換の結果を元のデータと比べる - **人が確かめる工程を決める**：金額や日付など**誤りの影響が大きい項目**は人が確かめる - **置き場所と名前をそろえる**：変換した結果と元のデータを結び付けて保存する 変換した結果は「下書き」と考え、使い道に応じて確かめる工程を置きます。 ### 結果の正しさについて AIによる読み取りや文字起こしは、書類の状態、手書きの文字、録音の音質、専門用語などで誤りが出ることがあります。変換した結果は「下書き」と考え、使い道に応じて確かめる工程を置きます。社内の専門用語や取引先の名前をあらかじめ登録できるサービスもあり、誤りを減らす助けになります。 ## 気をつけることはありますか？ ### 画像や音声も個人情報に当たる場合があります 個人情報保護委員会のガイドラインは、個人に関する情報は文字に限られず、映像や音声による情報も含まれるとしています。たとえば、本人が判別できる防犯カメラの映像や、本人の氏名が含まれるなどして特定の個人を識別できる音声の録音は、個人情報に当たる例として挙げられています。 また、顔の骨格や容貌、発声の際の声帯の振動などの身体の特徴を、コンピュータで使うために変換した符号は、所定の基準に当てはまる場合に「個人識別符号」になるとされています。顔や声の特徴を本人の認証に使うような場合が例として示されています。 写真や録音をAIで扱う場合は、次の点を確かめます。 - 利用目的の範囲で使っているか（録音や撮影のときに伝えた目的と合っているか） - 社外のAIサービスに送る場合、入力した情報がどう扱われるか（「[生成AIと個人情報の扱い](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/)」参照） - 見られる人の範囲と、保存期間を決めているか 人物の画像や声を加工・生成する場合は、肖像や声に関する権利の問題もあります（「[人物の画像・声をAIで扱うときの権利の注意](https://www.ai-ready.jp/guide/portrait-and-voice-rights-ai/)」参照）。 ### 社外の文書や画像の扱い 社外の記事や書籍、他社が作った資料や画像をAIに読ませたり、生成した結果を使ったりする場合は、著作権の観点も確かめます。文化庁は、AIと著作権に関する考え方や資料をまとめて公開しています。判断に迷う場合は専門家に確かめてください。 ### 電子で受け取った取引の書類は、電子のまま保存します メールやWebで受け取ったPDFの請求書などは、AIで読み取った後も、元の電子データを保存する必要があります。国税庁は、注文書・請求書・領収書などに相当する電子データを受け取った場合は、紙に出力せず電子データのまま保存すること、あわせて改ざんを防ぐ措置や「日付・金額・取引先」で探せる状態を保つことを案内しています。読み取った項目は、探すための情報としても使えます（「[電子帳簿保存法とAIによる書類の読み取り](https://www.ai-ready.jp/guide/electronic-bookkeeping-and-ai/)」参照）。 ### 保存期間を決めます 録音や写真は、量が多く、気づかないうちに増え続けます。何を、いつまで残すかを決め、文字起こしや要約を残したら元の録音は一定の期間で消す、といったルールにしておきます（「[データの保存期間と削除のルールの決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-retention-policy/)」参照）。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [社内データの棚卸し表](https://www.ai-ready.jp/templates/data-inventory-sheet/) - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) ガイド - [紙の書類・請求書の読み取りにAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-ocr-documents/) - [社内文書の検索をAIで改善する進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-document-search/) - [社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/) - [社内のナレッジベースの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/knowledge-base-building/) - [画像による検品・外観検査へのAIの使い方：撮影条件・判定の基準・人との分担](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-visual-inspection/) - [人物の画像・声をAIで扱うときの権利の注意：肖像権・パブリシティ権・個人情報](https://www.ai-ready.jp/guide/portrait-and-voice-rights-ai/) - [データの保存期間と削除のルールの決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-retention-policy/) - [電子帳簿保存法とAIによる書類の読み取り：スキャナ保存と電子取引データ保存の要点](https://www.ai-ready.jp/guide/electronic-bookkeeping-and-ai/) 用語 - [非構造化データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/unstructured-data/) - [構造化データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/structured-data/) - [OCR（光学文字認識）](https://www.ai-ready.jp/glossary/ocr/) - [文字起こし](https://www.ai-ready.jp/glossary/transcription/) - [マルチモーダルAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/multimodal-ai/) ## よくあるご質問 Q非構造化データとは、どんなデータですか？ A表の行と列のように項目が決まっていないデータのことで、文書、メール、画像、音声、動画などが当たります。売上の表のように項目が決まったデータ（構造化データ）と違い、そのままでは集計や検索がしにくいため、文字や項目に変換して使うことが多くなります。 Q会議の録音をAIで文字起こししてもよいですか？ A録音することと、使うサービスでの扱いを、参加者に伝えておくことが前提です。特定の個人を識別できる音声は個人情報に当たる場合があるため、利用目的の範囲で使い、保存期間を決めておきます。社外の方が参加する会議では、事前に了承を得るとよいでしょう。 Qまず何から始めればよいですか？ A量が多く、探す・転記する手間がかかっているデータから始めるのがおすすめです。たとえば紙やPDFの請求書、過去の提案書や報告書、問い合わせの録音などです。一つの業務に絞って、変換した結果の正しさを確かめながら進めます。 ## この記事に出てくる用語 - [非構造化データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/unstructured-data/) - [構造化データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/structured-data/) - [構造化データ（Schema.org）](https://www.ai-ready.jp/glossary/schema-org-structured-data/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [OCR（光学文字認識）](https://www.ai-ready.jp/glossary/ocr/) - [文字起こし](https://www.ai-ready.jp/glossary/transcription/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [メタデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/metadata/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [電子帳簿保存法](https://www.ai-ready.jp/glossary/electronic-bookkeeping-act/) - [データの保存期間](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-retention/) - [ナレッジベース](https://www.ai-ready.jp/glossary/knowledge-base/) - [マルチモーダルAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/multimodal-ai/) ## 「データ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) [広げる／データAIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者石田誠2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/)[広げる／データBI・ダッシュボードの始め方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/)[はじめる／データExcelのデータを、AIで使える形に整える桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/) ## 出典 1. [個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」（平成28年11月、令和8年6月一部改正）](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/) 2. [文化庁「AIと著作権について」](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html) 3. [国税庁「電子取引データを適切に保存できていますか？」（令和6年11月）](https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/tokusetsu/pdf/0024011-003_01.pdf) 4. [デジタル庁「データマネジメント実践ガイドブック（導入編）」DS-465-1（2022年3月31日）](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/890e5d96-d63c-4b77-bd3e-cc89487393e3/246b0262/data_strategy_gif_465-1_guidebook_datamanagement_intro.docx) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 非構造化データは、なぜ活かしにくかったのですか？ 2. 種類ごとに、どんな使い方がありますか？ 3. どのような手順で進めればよいですか？ 4. 気をつけることはありますか？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「データ」 [データの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「文書・画像・音声などのデータの活かし方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/unstructured-data-use/