生成AIの業務活用に取り組む企業は増えていますが、「思ったほど現場が変わらない」と感じているIT担当者も多いのではないでしょうか。AIツールやモデルを入れても、活用が広がらない背景には、意外と見過ごされがちなボトルネックがあります。
それがPDFです。生成AI活用の文脈では、このPDFがうまく扱えず、AIの力を引き出せないケースが少なくありません。本記事では、そのPDFがなぜ生成AI活用の壁になっているのかを、IT部門の視点から整理します。
PDFは業務の中核を担うファイル形式
日本企業において、PDFは業務の中核を担うファイル形式です。社内規程、契約書、マニュアル、仕様書、議事録など、重要な情報の多くがPDFとして保管されています。紙から電子への移行を進める過程で、PDFは「安全で、統一しやすく、改ざんされにくい形式」として定着してきました。この判断自体は、当時としては合理的でした。
しかし、生成AIを業務に活用しようとした瞬間、このPDF文化が思わぬ壁として立ちはだかります。
PDFはAIが読めないのではなく、扱いにくい
よくある誤解として、「AIはPDFが読めない」という認識があります。しかし実際には、AIはPDFファイルそのものを処理できます。問題は、PDFが持つ情報の構造が、AI活用に向いていないことです。
PDFは見た目を固定することに優れた形式です。その一方で、見出し構造、段落の意味、表の関係性といった情報は、人間が目で見て理解する前提で配置されています。人がコピーして加工しにくい資料は、AIにとっても扱いづらい資料になります。結果として、PDFは「中身はあるのに、使えないデータ」になりがちです。
PDFがボトルネックになる三つの理由
1.検索性の問題
第一に、検索性の問題があります。多くの企業では、PDFはファイル名や格納場所で管理されています。内容を横断的に検索することが難しく、「どこかに書いてあるはず」という状態が常態化します。AIに質問しても、元となる情報にたどり着けなければ、正確な回答は期待できません。
2.再利用が難しい
第二に、再利用の難しさです。PDFには業務に必要な知識や判断基準が書かれていますが、それをそのままQA対応や自動化に使うことは困難です。結果として、人が毎回PDFを開き、読み取り、判断する作業が繰り返されます。
3.運用の属人化
第三に、運用の属人化です。「この規程ならあの人が詳しい」「この契約書は法務に聞くしかない」といった状態が続くと、AI活用どころか、IT部門への問い合わせが増える一方になります。情報はデータとして存在しているのに、業務としては人に依存してしまうのです。
IT部門が直面するジレンマ
IT部門は、生成AI活用を進めたいと考えています。一方で、現場の業務はPDFを前提に回っています。PDFをやめることは現実的ではなく、かといってそのままではAIが十分に力を発揮できません。その調整役を担うのがIT部門であり、AI導入が進むほど負荷が増えるというジレンマが生まれます。
この状況は、AIツールやモデルの性能とは別次元の問題です。どれだけ高度なAIを導入しても、扱うデータが業務に適した形でなければ、期待した効果は得られません。
PDFをAI活用につなげるために、IT部門が最初に考えるべきこと
では、PDFというボトルネックをどう扱えばよいのでしょうか。IT部門の視点から現実的なアプローチを考えていきます。結論から言えば、PDFをすべて作り直す必要はありません。重要なのは、PDFをどう「扱うか」を変えることです。
PDF×AI活用は整理から始める話ではない
PDF活用と聞くと、まず「全資料を整理し直す」「形式を統一する」といった大がかりな作業を想像しがちです。しかし、この発想から入ると、多くのプロジェクトは途中で止まります。
理由は単純で、PDFは量が多すぎるからです。過去10年分、20年分の資料を対象にした瞬間、AI活用はIT部門の負担増プロジェクトに変わってしまいます。PDF×AI活用の出発点は、整理ではなく用途の限定です。
まずは業務を一つに絞る
成功しているケースに共通しているのは、対象業務を明確に絞っている点です。たとえば以下のような業務です。
- 社内規程に関する問い合わせ対応
- マニュアル参照が多いヘルプデスク業務
- 契約書の確認ポイント整理
- 仕様書ベースの社内QA
ここで重要なのは、「PDFを使って何をしたいか」を先に決めることです。PDFはあくまで材料であり、目的ではありません。
AIに渡すのはPDFそのものではない
PDF×AI活用でよくある誤解は、「PDFをそのままAIに読ませればよい」という考え方です。しかし実際には、AIが扱いやすい形に変換した情報を渡すことが重要になります。
これは特別な話ではありません。人がPDFを使う場合も、必要な箇所を抜き出し、要点を整理してから判断します。AIも同じです。この工程を意識せずに進めると、回答精度が安定しない、想定外の回答が出るといった問題が起こります。
IT部門が設計すべき三つの観点
PDF×AI活用を進める際、IT部門が最初に設計すべき観点は次の三つです。
- 対象範囲：どのPDFを使い、どの業務に限定するのかを明確にします。ここを曖昧にすると、精度も運用も破綻します。
- 回答の使い方：AIの回答をそのまま使うのか、人の確認を前提にするのか。この線引きを決めておくことで、現場の安心感が大きく変わります。
- 更新と管理：PDFは更新されます。更新されたとき、誰が、どのタイミングでAI側に反映するのか。この運用設計がないと、AIはすぐに信用されなくなります。
小さく始めることで現場は動く
PDF×AI活用は、大きな改革ではありません。むしろ、小さな改善の積み重ねです。特定の業務に限定し、限られたPDFを対象にすることで、「問い合わせ対応が減った」「確認時間が短くなった」といった効果が見え始めます。この実感が、次の展開につながります。
IT部門にとって重要なのは、完璧な仕組みを作ることではなく、現場が使える形で一歩進めることです。
まとめ：PDFは「敵」ではなく「扱い方の問題」
重要なのは、PDFそのものを否定することではありません。PDFは今後も業務で使われ続けます。ただし、AI活用の文脈では、「保管するだけのPDF」と「活用できるデータ」の間に大きな差があることを認識する必要があります。
PDFがAI活用のボトルネックになっているのは、技術不足ではなく、業務データの扱い方が従来のままだからです。この構造を理解することが、生成AIを現場に定着させるための第一歩になります。
