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2026年1月16日(金)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　Box Japanの「Box Extract」（画面1）は、クラウドストレージ/文書管理サービスの「Box」において、契約書や報告書などの非構造化データ/ファイルコンテンツから必要な情報を抽出して構造化するツールである。抽出した情報は、メタデータとして非構造化データ/ファイルと共にBoxに保存する。

画面1：非構造化ファイルから必要な情報を自動で抽出するツール「Box Extract」の画面例（出典：Box Japan）
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　OCR（光学文字認識）は、単にテキストを抽出することに重点を置いているが、Box Extractは、「Gemini 3」「Claude Opus 4.5」「GPT 5.2」などの生成AI/大規模言語モデル（LLM）を使い、段落、表、図表などの構成要素に分解したうえで重要な情報を抽出する。

　「組織のナレッジは、蓄積した日常業務に関わる非構造化データ/ファイルの中に存在する。これまで非構造化データから知見を引き出す試みは手作業で行われており、コストが高くつき拡張性に欠けていた。Box Extractは、こうした課題を解決する」（Box Japan）

　Box Extractでは、「標準」と「強化」の2種類の抽出エージェントを用意している。標準版は、単純なデータ取得を効率化する。強化版では、マルチモーダルの文書構造に基づいた専門的な処理を実施し、より深い推論を適用して大規模・複雑・可変性の高いデータ/ファイルから必要な情報を抽出する。また、業務要件に合った情報を抽出するカスタムエージェントも作成することができる。

　先行事例として、金融サービス会社の米Valmark Financial Groupと米テキサス州自動車局を挙げている。ValmarkはBox Extractを使って、口座申込書、保険商品説明書、手数料明細書などから情報を抽出している。テキサス州自動車局は、州民サービスの提供にあたって、フォームや記録から重要な情報を自動で抽出し、手作業によるレビューを減らしている。