契約金額を抽出し、
契約全体の累計合計を計算する方法

契約価値の盲点

ほとんどの組織は、現在有効な契約が何件あるかを正確に把握しています。期限も追跡しています——少なくとも追跡しようとはしています。更新カレンダーは存在します。たとえそれがCLMではなく誰かのOutlookにあるとしても。しかし、一つの数字が常に全体像から欠けています。それは、それらすべての契約がどれだけの価値を持つかの累計合計です。

この盲点には現実的な結果が伴います。調達チームが「総コミット支出はいくらか」という問いに5分以内で答えられなければ、予算計画は暗中模索になります。法務部門がベンダーポートフォリオ全体の総責任エクスポージャーを把握できなければ、測定できないリスクを負っていることになります。クライアント案件を管理する小さな法律事務所は、アクティブなエンゲージメントレターにどれだけの継続収益があるかを、将来のパートナーに伝えることができません。

数字は存在します——各契約にはその価値、料金スケジュール、支払い条件が明記されています。問題はデータが欠けていることではありません。問題は、それが異なる形式の多数の文書に分散し、価値が異なる構造で表現されていることです。サービス契約は年間料金を表紙に記載します。雇用契約は給与条項、ボーナススケジュール、福利厚生付録に総報酬を分散させています。ベンダー契約は契約価値を基本料金、単価レート、そして両方を調整した修正条項に分割しています。

契約価値が集計を拒む理由

契約価値は、例えば請求書の合計よりも構造的に集計が困難です。請求書には予測可能な場所に単一の「合計」フィールドがあります。契約は、その金銭的義務を一貫性のないラベルの複数のセクションに分散させることができます。

典型的なベンダー契約の中で何が起こるかを考えてみましょう：

• セクション3.1は年間ライセンス料を「年間$48,000、四半期ごとの支払い」と記載しています。
• スケジュールAは3つのオプションのアドオンサービスを年間$2,400、$1,800、$3,600でリストしています。
• 修正条項#2はライセンス料を2年目から$52,000に調整しています。
• 別紙Cは一回限りの導入費用として$7,500を指定しています。

この契約を読む人はこれらを合計できます——しかし時間がかかり、数字は4つの異なる場所にあります。従来のOCRツールはさらに悪い結果になります：ライセンス料は見つけてもアドオンを見逃すかもしれません。あるいは、修正レターの修正済みレートではなく、元の契約の古いレートを抽出するかもしれません。そして、すべてを捕捉できたとしても、合計する必要のある生の数字が残ります——Excelで手動で、あなた自身が。

ここで抽出-計算-集計のワークフローが状況を変えます。抽出ステップでは、テンプレートマッチングではなく意味を読むAIを使用するため、文書内のどこにあっても値を検出します。計算ステップでは、抽出中に明細項目を合計するため、出力にはすでに契約ごとの合計が含まれています。集計ステップでは、出力スプレッドシートを取得し、累計合計とポートフォリオのパーセンテージを追加します——5件の契約でも500件でも同じように機能する数式です。

ステップ1：各契約から個別の値を抽出する

最初のステップは、各契約から数値を取り出し、構造化されたテーブルにまとめることです。ここで契約フィールド抽出が主要な作業を担います。

ImageToTable.aiのカスタム列抽出を使えば、フィールド名を入力するだけで抽出する項目を定義できます。テンプレートも、バウンディングボックスも、サンプル文書でのトレーニングも不要です。AIはフィールドの意味を意味論的に理解して各値を特定するため、文書内のどこに表示されていても、どのようにラベル付けされていても関係ありません。ある契約で「Total Consideration」と記載され、別の契約で「Contract Price」と記載されている場合でも、AIが両方のラベルが同じ概念を指すと理解するため、同じ出力列にマッピングされます。

契約ポートフォリオの概要を作成する場合、通常は次のような列を定義します：

47件すべての契約をバッチでアップロードします。ドラッグ＆ドロップでPDF、スキャン、さらには署名済み契約ページのスマホ写真にも対応しています。AIは各文書を個別に処理し、指定されたフィールドを特定して抽出します。結果は1つのスプレッドシートにまとまり、各行が契約、各列があなたが定義したフィールドになります。

これだけで、以前よりも多くの情報が得られます。相手先名、日付、料金項目を含む構造化テーブルが、文書1件あたり5〜10秒で抽出されます。手作業で読み取って転記する場合の1契約あたり数分と比較すると、大幅な時間短縮です。ただし、ここまでの出力は生の値です。契約ごとの合計を求めるには、抽出時の計算が必要です。そこで登場するのが計算列です。

ステップ2：抽出中に契約ごとの合計を計算する

生の抽出結果では、「基本料金：$48,000」が1つの列に、「追加料金：$2,400」が別の列に、「修正調整：+$4,000」が3つ目の列に入っています。便利ではありますが、まだ実用的ではありません。実際に必要なのは、契約ごとに1つの数字、つまりコミット支出の合計です。

これを解決するのが計算列です。生の値を抽出して後でExcelで合計する代わりに、AIに抽出中に合計を実行するよう指示します。出力にはすでに合計が含まれているため、契約ごとの数値に対する後処理は不要です。

列リストに計算列を追加して、同じ契約内のすべての料金要素を合計します：

AIは文書全体を読み、その構造を理解するため、どの料金要素が同じ契約に属するかを特定し、それらのみを集計できます。料金が本文、スケジュール、修正文書に分散している場合でも同様です。これは、固定されたセル位置を参照するスプレッドシートの数式とは根本的に異なります。AIは「基本料金はF列、追加料金はH列」を知る必要はありません。文書を読み、各料金が何を表すかを理解し、それらを合計します。

複数ステップの推論が必要な場合（本文の元の料金と修正文書の修正後の料金を区別し、修正後の値を使用する場合など）は、Precision+を有効にしてください。このトグルにより、AIは追加の推論ステップを使用して、関係を相互検証し、どのバージョンの料金を適用すべきかを確認し、結果を出力する前に内部の整合性を確認します。すべての料金が1か所にある単純な契約では、オフのままにしてください。別紙に料金スケジュールが分散している修正済み契約では、オンにしてください。

この時点で、出力スプレッドシートには「Total Contract Value」列があり、契約ごとに1つの数値が入っています。バッチ内のすべての契約が読み取られ、その手数料が特定されて合計されています。「各契約の価値はいくらか」という問いに答えたことになります。次に、「すべて合わせるとどれだけの価値になるか」という問いに答える必要があります。

ステップ3：累計合計とポートフォリオ比率を作成する

集計ステップは出力スプレッドシートで行われます。抽出と計算のステップですでに難しい作業が完了しているため、これはワークフローの中で最もシンプルな部分です。

計算列は単一のドキュメント内で機能します。1つの契約内の手数料を合計することはできますが、バッチ内の他の契約の値を参照することはできません。そのドキュメント間の集計をスプレッドシートが処理します。また、各契約の行にはすでに明確な「Total Contract Value」があるため、数式は簡単です。

ダウンロードしたExcelファイルを開いてください。列は次のようになっています：

このビューを作成する2つの数式は次のとおりです：

これらの数式はExcelの中でも最もシンプルな2つです。このワークフローの価値は数式の複雑さではなく、数式に入力される数値が、誰も47件の契約を読んで手入力することなくスプレッドシートに届いたことです。抽出と計算のステップがボトルネックを解消しました。集計ステップは簡単な部分です。

このワークフローがCLMに取って代わる場合 — そして取って代わらない場合

CLM（契約ライフサイクル管理）プラットフォーム — Ironclad、Agiloft、Icertis、Juro — は、エンタープライズ向け契約業務専用に設計されています。承認ワークフロー、条項ライブラリ、義務追跡、電子署名、コンプライアンス報告を処理します。組織にこれらの機能が必要な場合、CLMは適切な投資です。

しかし、多くのチームはCLMの全機能セットを必要としていません。必要なのはもっと限定的なものです：すべての文書を読むことなく、契約ポートフォリオに関する特定の質問に答えられることです。「これらのベンダー契約全体での総エクスポージャーはいくらか」や「どの契約がコミット支出の20%以上を占めているか」といった質問です。

抽出・計算・集計のワークフローは、その限定的なニーズに合致します。以下が、このワークフローが機能する場合と機能しない場合です：

境界線は明確です。主なニーズが契約内容の把握 — 金額、日付、取引先 — であれば、抽出ワークフローで実現できます。主なニーズが契約を生きたプロセスとして管理すること — 交渉、承認、更新 — であれば、CLMが適切なツールです。多くのチームは両方を使うでしょう。定期的なポートフォリオのスナップショットには抽出ワークフロー、継続的な契約運用にはCLMです。