What is Skwiz?
Skwizは、時間のかかるラベリング作業や複雑な設定を必要とせず、あらゆるドキュメントから構造化データを数分で抽出することを可能にします。GDPRに準拠したストレージとEU圏内でのデータレジデンシーを備え、迅速かつ正確なデータ抽出が求められるチーム向けに開発されました。
主な機能
🧭 自然言語でドキュメントを定義
必要なフィールドを自身の言葉（任意の言語）で記述するだけで、Skwizが抽出を迅速に設定します。生成AIと最適化されたモデルを活用することで、何百ものサンプルをラベリングする必要がなく、セットアップ時間が数週間から数分へと大幅に短縮されます。
⬆️ あらゆる場所からアップロード、あらゆるシステムと連携
ドラッグ＆ドロップ、API、または組み込みの連携機能でアップロードし、すぐに抽出を開始できます。これにより、カスタムの取り込み作業なしでSkwizをWebアプリ、ERPs、RPAフローに接続することが可能です。
✅ 柔軟な検証とエクスポート
Webアプリを通じて自動抽出結果（表形式データを含む）を確認し、その後API、直接ダウンロード、または連携機能でエクスポートが可能です。検証プロセスにおいて人の手を介することで正確性を確保しつつ、後続の自動化を迅速に進めることができます。
📄 自動分類とPDF分割
Skwizはドキュメントの種類（請求書と領収書、IDとパスポートなど）を自動検出し、複数ドキュメントを含むPDFを個別のファイルに分割することが可能です。これにより、ルーティングと処理が自動的に行われます。
🔒 GDPRを最優先、EU圏内データレジデンシーとスケーラブルな稼働時間
データは検証とアクセスに必要な期間のみ保存され、処理は地域で事業を展開するパートナーを通じてEU圏内で行われます。Skwizは、一貫した応答時間と99.99%以上の稼働時間を確保し、大規模な運用にも対応できるよう設計されています。
ユースケース
買掛金管理の自動化
手作業による請求書入力を置き換えます。数分で請求書テンプレートを展開し、APIを通じてドキュメントを供給するだけです。ある顧客の事例では、会計士が2～3分かかっていた検証済み入力作業が、約2秒にまで短縮されました。
KYCおよびHRオンボーディング
あらゆる言語やドキュメント形式のID、パスポート、銀行カード、給与明細のフィールドを抽出し、顧客や従業員の検証を迅速化します。データはEU圏内に保持されます。
保険金請求処理
請求関連ドキュメントを自動分類し、診断書や請求書から構造化フィールドを抽出することで、手作業によるトリアージを削減します。これにより、請求担当者は例外処理や顧客対応により多くの時間を費やすことができます。
Skwizを選ぶ理由
迅速な価値実現：ファインチューニングされた生成AIと最適化されたモデルにより、必要なサンプル数とセットアップコストを最小限に抑え、抽出フローを数週間ではなく数分で稼働させることが可能です。
豊富なテンプレートとカスタマイズ性：請求書、領収書、ID、給与明細、納品書など、数十種類の既成テンプレートが利用可能です。これらを編集したり、ゼロから構築したりできます。
コンプライアンスと管理：GDPRに準拠した運用、EU圏内のみでのデータ処理、検証とアクセスのための設定可能なデータ保持期間を提供します。
実運用に耐えうる信頼性：高い稼働時間と予測可能な応答時間でスケーラブルに設計されており、エンタープライズ運用とパートナー展開を強力にサポートします。
結論
Skwizは、低いセットアップコスト、EUデータレジデンシー、そしてエンタープライズレベルのスケーラビリティを兼ね備え、迅速かつ正確なドキュメントからのデータ抽出を実現します。無料トライアル（200ページ）で、いかに迅速にドキュメントを実用的なデータに変換できるかをぜひお試しください。または、 hello@skwiz.ai までお問い合わせいただき、お客様のニーズに合わせたプランをご相談ください。
More information on Skwiz
Launched
2019-11
Pricing Model
Free Trial
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Top 5 Countries
100%
France
Traffic Sources
4.69%
1.14%
0.47%
13.6%
44.78%
34.47%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Skwiz was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-08-28.
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