Databricks ドキュメントインテリジェンスのリアルタイム REST API が、Databricks 公式ブログの発表により 2026 年 10 月 14 日に正式提供（GA）となった。文書の解析、分類、項目抽出の 3 つがプレビューを終え、振り分け判断を担う API はベータとして同時公開された。状態の変更に見えるが、実際に変わるのは契約書、請求書、保険請求資料を扱う順序だ。ファイルは到着した時点で読み取られ業務フローに入り、夜間のバッチ処理を待つ必要がなくなる。
4 つの API が一段ずつを担当
正式提供となった機能は、個別に呼び出せる 4 つの関数に分かれている。ai_parse_document はファイルを構造化コンテンツに変換し、表や図をテキスト化して引用位置の座標も返す。ai_classify は企業独自の分類体系に沿って文書にラベルを付け、根拠と信頼度を添えられる。ai_extract は指定した項目を構造化結果として抽出し、こちらも引用と信頼度で原文と照合できる。ベータの ai_decide は文書内容から次の行き先を判断し、ワークフローへの振り分けや人手レビューのフラグ付けを行う。アプリやエージェントから到着と同時に同期呼び出しできる。
公式が例に挙げた契約レビュー
Databricks が示した例は契約受付フローだ。弁護士が合意書をアップロードすると、システムが全文を解析し、秘密保持契約か基本契約か作業明細書かを判別したうえで、当事者、発効日、更新条件、通知期間を抽出してレビュー画面に事前入力する。各値には原文への引用が付くため、弁護士が確認・承認すれば記録と出典が Delta テーブルに保存される。保険請求の振り分けも買掛金の請求書入力も同じ型だ。要点は抽出精度の小数点ではなく、バッチ処理のパイプラインに埋もれていた工程を、人が作業する画面の中のリアルタイムな協働ステップへ移したことにある。
GA の境界線はどこか
区別しておくべきなのは、解析・分類・抽出は GA でも、振り分けの ai_decide はベータのままだという点だ。重要な文書の自動振り分けには当面、人による代替手段を残すべきだろう。発表には価格も精度ベンチマークもなく、抽出品質は自社文書のレイアウトの複雑さに左右されるため、本番投入前に実物の契約書と請求書で検証する手間は省けない。それでも方向性は明確で、新モデルを発表当日に全社員へ展開した件 ({LINK['ja']})に続き、Databricks の競争軸はモデルそのものから、企業データが業務に入る速さへ移っている。非構造化文書を大量に抱えるチームは、まず低リスクのフロー 1 本で試す価値がある。
