OCR（光学文字認識）とは
OCR（Optical Character Recognition）とは、光学文字認識という意味で、紙の書類や画像に含まれる文字情報をデジタルデータに変換する技術です。これにより、手作業によるデータ入力を大幅に削減し、効率的な情報管理が可能になります。
OCR技術は、印刷物や手書き文字をスキャナやカメラでスキャンし、デジタル形式で利用できるテキストに変換することで、業務プロセスの自動化やペーパーレス化を実現します。
近年、OCR技術は、さまざまな分野で活用されています。例えば、企業では大量の紙の書類をデジタル化することで、文書管理の効率化や検索性の向上を図ったり、名刺管理アプリで名刺をスキャンして連絡先情報を自動でデジタル化したりと様々な用途で活用されています。
また、郵便物の仕分けでは手書きの住所を認識して自動的に配達先を仕分けるために活用されており、教育分野でもテスト用紙の自動採点や手書きのノートをデジタル化するためにOCRが利用されています。
OCRの仕組みと動作原理
OCRは、スキャナやカメラで取り込んだ画像を解析し、文字の形状を認識してテキストデータに変換します。初期のOCR技術は、文字ごとに定義されたパターンマッチングを使用していましたが、現在では機械学習や人工知能（AI）を活用した高精度な認識が可能になっています。
AI-OCRとは？従来のOCRとの違い
AI-OCRとは
AI-OCR（Artificial Intelligence Optical Character Recognition）は、従来のOCR技術に人工知能（AI）を組み合わせた進化版の光学文字認識技術です。
AI-OCRは、機械学習やディープラーニングを活用して、より高度で精度の高い文字認識を実現します。従来のOCR技術は、印刷された文字をパターンマッチングによって認識していましたが、AIを組み合わせることで、手書き文字や異なるフォント、複雑なレイアウトの文書・フォーマットなど、従来のOCRでは難しいとされていた文字の認識が可能になりました。
AI-OCRの主な特徴には、以下の点があります。
AI-OCRの特長
- 機械学習とディープラーニング：
AI技術を活用して、文字の形を学習し、非常に高い精度で文字を認識します。 - 文脈理解：
自然言語処理（NLP）を用いて、文字の前後の文脈を理解し、認識精度を向上させます。これにより、単独の文字ではなく、文脈を考慮した正確なテキスト変換が可能です。 - 継続的な学習：
AI-OCRは使用するたびに学習し続け、認識精度が向上します。これにより、初期の導入段階から徐々に性能が向上していきます。
例えば、手書きのメモや複雑なレイアウトの書類をスキャンしてデジタルデータに変換する際、AI-OCRはその文書の内容を高精度で認識し、編集可能なテキストデータとして出力します。これにより、企業は大量の紙文書を効率的にデジタル化し、データ管理を容易にすることができます。
AI-OCRは、効率的なデータ管理を実現し、時間とコストの大幅な削減を実現できることから、業務の生産性向上にも貢献します。そのため、近年ではAI-OCRのニーズが高まってきています。
OCRとAI-OCRの違いとは？
AI-OCRと従来のOCRとの違いは、認識精度と処理能力にあります。従来のOCRは、定義されたパターンマッチングに基づいて文字を認識しますが、AI-OCRは機械学習やディープラーニングを活用して、文字の形状や文脈を総合的に判断します。
以下に、OCRとAI-OCRの違いを表形式でまとめましたのでご参考ください。
| 項目 | OCR （光学文字認識） |
AI-OCR （人工知能光学文字認識） |
|---|---|---|
| 技術 | パターンマッチング、定義されたルールに基づく | 機械学習、ディープラーニング、AIを活用 |
| 認識精度 | 比較的低い 特に手書き文字や複雑なフォントに弱い |
高い 手書き文字や複雑なフォント、レイアウトも認識可能 |
| 文脈理解 | × | 〇 自然言語処理を使用して文脈を理解 |
| 学習能力 | × | 〇 使用ごとに学習して認識精度が向上 |
| 多言語対応 | △ 限定的 |
〇 広範囲。多言語や特殊文字の認識が可能 |
| コスト | 比較的安価 | 比較的高価 |
| 対応範囲 | 印刷された標準的な文字やシンプルなレイアウト | 手書き、複雑なレイアウト、異なるフォントに対応 |
OCRが注目される理由
デジタル化の進展に伴い、多くの企業が紙媒体による文書管理からデジタルでの文書管理へと移行する必要性が高まりました。そのため、紙の書類を効率的にデジタルデータに変換する手段としてOCR技術が注目を集めるようになりました。
その後、AI技術の進化により、OCRの精度と能力が飛躍的に向上。従来のOCR技術は、印刷された文字の認識に限られていましたが、AI-OCRは手書き文字や複雑なフォント、レイアウトを高精度で認識できるようになりました。これにより、さまざまなビジネスシーンでの活用が可能となり、文書管理だけでなく、医療記録のデジタル化、物流管理の効率化、カスタマーサポートの自動化など、幅広い分野での応用が進んでいます。
また、OCR技術が注目される背景には、デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展も影響しています。企業が競争力を維持するためには、業務プロセスの効率化とデータ活用が不可欠です。OCRは、これらのニーズを満たすための重要なツールとして、企業のDX推進を支援しています。
以上の理由から、OCR技術は現代のビジネス環境において不可欠な存在となっており、その重要性と活用範囲はますます広がっています。
OCR導入のメリットとデメリット
OCRのメリット
OCRを活用することで入力作業の工数削減による業務効率化や、データの検索性向上、人的ミスの削減、コストの削減などさまざまなメリットが挙げられます。以下にそれぞれのメリットを詳しく解説いたします。
業務の自動化による業務効率化と生産性向上
OCRは、業務の自動化を通じて業務効率化と生産性向上に寄与します。従来の手動でのデータ入力作業は時間がかかり、人的ミスも発生しやすいですが、OCR技術を導入することでこれらの作業を自動化できます。例えば、請求書や領収書の情報をOCRが自動で読み取り、テキストデータ化することで入力の作業工数を削減できます。
また、API連携やRPAを活用することでデータベースに入力するまでの一連のプロセスも簡素化することが可能です。これにより、従業員はより付加価値の高い業務に集中でき、全体の生産性が向上します。
データのデジタル化と検索性の向上
OCR技術を使用することで、紙の書類をデジタルデータに変換し、文書管理が容易になります。デジタル化されたデータは検索が容易になり、必要な情報を迅速に見つけることができます。例えば、契約書や顧客情報などの重要な文書をデジタル化することで、検索機能を活用して特定の情報を迅速に取り出せるようになります。これにより、業務のスピードと効率が大幅に向上し、時間の節約にもつながります。
ヒューマンエラーの削減
手作業によるデータ入力はヒューマンエラーの原因となりがちですが、OCR技術を導入することでミスを大幅に削減できます。OCRは高精度で文字を認識し、データを自動的にデジタル化するため、手動入力に比べて誤りが少なくなります。特に、請求書や注文書などのビジネス文書において、正確なデータ入力は重要です。OCRを活用することで、データの正確性が向上し、業務の信頼性が高まります。
コスト削減
OCR技術の導入は、企業のコスト削減にも大きく貢献します。紙の使用量が減少し、保管スペースや印刷費用が削減されるだけでなく、手動でのデータ入力にかかる人件費も削減できます。さらに、業務効率が向上することで、従業員が他の重要な業務に集中できるようになり、全体的なコストパフォーマンスが向上します。企業は、OCRによる自動化と効率化を通じて、より少ないリソースで高い成果を上げることが可能になります。
OCRのデメリット
OCRのデメリットとして、言語やフォントによる認識精度の限界があること、企業が利用している基幹システムとの連携が難しく手作業による入力が必要になることが挙げられます。それぞれの課題と解決策を紹介いたします。
言語やフォントによる認識精度の限界
OCRには複雑なレイアウトの文書や手書き文字の認識精度が低く、誤認識が発生しやすいというデメリットがあります。特に、異なるフォントや手書きの文字を正確に認識することが難しく、手動での修正が必要になる場合が多いです。
解決策：認識精度の高いAI-OCRの活用
AI-OCRなら、認識精度のデメリットをカバーすることができます。AI-OCRは、機械学習やディープラーニングを活用して、手書き文字や複雑なレイアウト、異なるフォントの文字も高精度で認識します。これにより、従来のOCR技術が苦手とする文書のデジタル化が効率的に行え、手動修正の手間が大幅に削減されます。結果として、データの正確性が向上し、業務の効率化が実現します。
基幹システムとの連携
企業で活用している基幹システムとの連携も考慮しなくてはなりません。OCRが抽出した文字データを基幹システムに入力する場合は、どうしても人の手が必要となります。
文字列が会社名なのか日付なのかといった項目を判別したり、OCRが苦手とする手書き文字をチェックし修正したりするには、人間の判断力が必要です。
解決策：OCR×RPA活用でシステムへのデータ入力を自動化
OCRとRPAを連携させて抽出データの入力を自動化することで、人の手による入力の手間を省くことができます。
RPAとは「Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）」の略です。データの抽出・入力など日々繰り返される定形作業を ロボットに置き換えることで、業務効率を大幅に改善することができます。
このRPAとOCRを連携させ、「OCRが読み取ったデータをRPAが自動入力する」ことにより、今までデータ入力に割いていた時間や労働力を大幅に削減することができます。
文字を読み取るにはOCRリーダーが必要
OCR技術を活用して文字を読み取るにはOCRリーダーが必要です。OCRリーダーとは、紙に印刷された文字や手書きの文字をスキャンし、それをデジタルテキストに変換するためのソフトウェアやハードウェアのことをいいます。
OCRリーダーには、様々な種類がありますが、代表的なOCRリーダーを4種類紹介します。
| ソフトウェア型OCRリーダー | パソコンやモバイルデバイスにインストールして使用するソフトウェア型のOCRリーダーです。Adobe Acrobatや、Google Drive OCR、ABBYY FineReaderがこれにあたります。 |
|---|---|
| クラウド型OCRリーダー | インターネット経由で利用できるクラウド型のOCRサービスです。インストール不要で、利用において柔軟性があるタイプのソリューションです。DX Suiteや、スマートOCR、SmartRead、Tesseract OCR、Amazon Textractなどがあげられます。 読み込む際の書類や帳票が紙媒体の場合は、事前に複合機やスキャナ、スマートフォンでデータを読み込み、画像化しておく必要があります。 |
| モバイルアプリ | スマートフォンやタブレットで使用できるOCRアプリです。手軽に利用でき、外出先でも便利です。CamScannerやMicrosoft Lens、Googleレンズなどが挙げられます。 |
| 専用ハードウェア | OCR機能を搭載した専用ハードウェアデバイスです。特定の用途に特化したものが多いです。スキャナとOCRソフトウェアを組み合わせた「Fujitsu ScanSnap」、ペン型のOCR「IRISPen」がこれにあたります。 |
OCRで文字情報をデータ化する手順
従来のOCRにおける、文字情報をデータ化するまでの流れを簡単に説明します。
1.書類や紙媒体の画像化
まず、スキャナやカメラを使用して、紙の文書や手書きの文字をデジタル画像として取り込みます。取り込まれた画像がOCR処理の入力データとなります。
2.画像の前処理
スキャンして取得した画像に対して、ノイズ除去、白黒の二値画像変換、傾き補正などの前処理を行います。
3.特徴の抽出・文字の認識
文字の位置を特定するための文字領域を検出し、各文字領域から特徴を抽出します。特徴抽出のデータを基に、各文字を認識します。認識された文字は既存のフォントデータベースと比較され、最も一致する文字が選択されます。
4.テキストデータの生成・フォーマット出力
認識された文字を基に、編集可能なテキストデータが生成されます。テキストデータは、テキストファイル、スプレッドシート、データベースなど、さまざまな形式で保存・利用することができます。
OCRがテキストデータ化できる文字や記号
従来のOCRは書類やPDFデータなどの一般的な文字を読み取ることができますが、AI-OCRと比べると、テキストデータ化できる文字や記号に違いがあります。
従来のOCR
従来のOCRがテキストデータ化できる文字や記号は以下の通りです。
印刷文字
従来のOCRは、印刷された標準的なフォント（Arial、Times New Romanなど）の文字を認識することが得意です。
英数字、基本的な記号（句読点や括弧など）、およびいくつかの特定の言語（主にラテン文字）にも対応しています。
標準フォント
標準化されたフォントで印刷されたテキストは、高い認識率を持っています。
基本的な記号
句読点や簡単な数学記号（＋、－、＝など）は比較的高い精度で認識できます。
従来のOCRはパターンマッチング技術に依存しており、手書き文字やフォントが異なる場合、認識精度が低下することが一般的です。また、複雑なレイアウトや低品質なスキャン画像では誤認識が発生しやすいです。
特に以下のようなケースではOCRは文字をご認識しやすいと言われています。
誤認識しやすい文字の例
- 「ね」と「れ」のように形が似ている文字
- カラーで印字された文字やかすれた文字
- 文字間が詰まっている文字列
- ㌘、㎨、≒、などの特殊文字
- 紙に対して文字列が斜めに記載されている文書
- 手書き文字
- 日本語の中に外国語が混在している文章
- など
AI-OCR
AI-OCRがテキストデータ化できる文字や記号は以下の通りです。
手書き文字
AI-OCRは、印刷された標準的なフォント（Arial、Times New Romanなど）の他にも、機械学習やディープラーニングを活用してクセのある手書き文字も高精度で認識できます。さまざまな書体や筆記スタイルも読取可能です。
複雑なフォント
異なるフォントやカスタムフォントも認識可能です。
ディープラーニングにより、フォントのバリエーションを学習し、対応できます。
多言語対応
AI-OCRは、より多くの言語に対応しており、ベトナム語やタイ語、中国語、日本語などの文字も認識できます。これにより、グローバルな企業での利用が容易になります。
複雑な記号や特殊文字
化学式や特定の分野に特化した記号（例えば、医療用記号や法律用語）も認識することができます。
AI-OCRは、ニューラルネットワークを使用して画像の特徴を学習し続けるため、従来のOCRに比べて認識精度が高く、特に手書き文字や低品質なスキャン画像において優れたパフォーマンスを発揮します。また、継続的な学習により、使用するたびに認識精度が向上します 。
OCRの読取精度をあげるコツ・ポイント
本章ではOCRの読取精度をあげるコツ・ポイントを解説します。
スキャニング時のOCRの読取精度をあげるには、高解像度で鮮明な画像を使用することに加え、フォントと文字サイズの最適化、ノイズの除去、背景のシンプル化をおすすめします。
高解像度で鮮明な画像を使用
OCRの認識精度は、入力画像の品質に大きく依存します。高解像度で鮮明な画像を使用することで、認識精度が向上します。
スキャニングの解像度は300dpi以上に設定し、スキャン時は影がうつったり反射したりしないようにしてください。
適切な前処理
前処理を行うことで、画像の品質をさらに向上させ、OCRの認識精度を高めることができます。
例えば、スキャンした画像が傾いている場合、その傾きを補正しましょう。また、カラー画像やグレースケール画像を白黒の二値画像に変換し、文字と背景のコントラストを強調するのもおすすめです。
フォントと文字サイズの最適化
OCRで高い認識精度を得るためには、シンプルで明確な形状を持つフォントを選ぶことが重要です。また、フォントサイズや文字間のスペースも適切に設定することで、認識精度が向上します。
Arialやメイリオなどの標準的なフォントを使用し、文字サイズは10pt以上にしてください。
背景をシンプル化
文字と背景のコントラストがはっきりしていると、OCRの認識精度が向上します。背景をシンプルにして、文字がはっきりと浮き上がるようにして、カラフルな背景やパターンを避けましょう。
薄い紙媒体の場合、裏面の文字が透けてしまうことがあるため、白地の紙を載せて背景移りを回避してください。
これらのコツやポイントを実践することで、従来のOCRの認識精度を大幅に向上させることができます。
OCRの活用用途
書類や帳票のデータ化
ビジネスにおけるOCR（光学文字認識）の活用用途の一つは、書類や帳票のデータ化です。企業が日々取り扱う大量の紙の書類や帳票をデジタル化することで、業務効率を大幅に向上させることができます。OCR技術を使用することで、手動でのデータ入力の手間を省き、誤入力を減らすことができます。これにより、データの検索性や管理性が向上し、業務プロセス全体の効率化が実現します。例えば、請求書や契約書、納品書などの帳票をスキャンし、OCRでデジタルデータに変換することで、経理や総務部門の作業負担を軽減できます。
企業の帳票以外にも、医療業界では医療記録や処方箋、法律・法務関連なら法務文書、学校や大学の試験用紙などさまざまな業界でOCRが活用されています。
最近では会計システムや経費精算システムなどのクラウドサービス内にOCR機能があるサービスも増えています。
おすすめのOCRサービス
帳票や書類をテキストデータ化できるOCRにはさまざまなサービスが提供されており、ここではおすすめのOCRサービスをご紹介します。
| Adobe Acrobat Pro DC | Adobe Acrobat Pro DCは、PDFの作成、編集、変換を行うための総合的なソフトウェアです。OCR機能を備えており、スキャンした文書を編集可能なテキストに変換できます。多言語対応で、高精度な文字認識が可能です。
WEBサイト：Adobe Acrobat Pro DC |
|---|---|
| Google Cloud Vision API | Google Cloud Vision APIは、Google Cloudが提供するクラウド型のOCRサービスです。画像や文書内のテキストを認識し、デジタルデータとして出力します。APIを通じて、さまざまなアプリケーションに統合できます。
WEBサイト：Cloud Vision API |
| DX Suite | DX Suiteは、AI-OCR技術を活用したクラウドサービスで、書類のデジタル化やデータ抽出を効率化します。日本語の手書き文字や多言語にも対応しており、高精度で文字を読み取ります。日本国内の60％以上のシェアを誇ります。
WEBサイト：DX Suite |
| ABBYY FineReader | ABBYY FineReaderは、高精度なOCR機能を備えたデスクトップソフトウェアで、複雑な文書レイアウトや多言語対応が可能です。世界中で広く使用されているOCRソフトウェアで、書類のデジタル化に最適です。
WEBサイト：ABBYY FineReader |
| スマートOCR | スマートOCRは、日本語の手書き文字や活字の高精度な認識が可能なOCRソフトウェアです。紙文書のデジタル化を効率的に行い、業務の効率化をサポートします。
WEBサイト：スマートOCR |
| AIRead | AIReadは、AIを活用したOCRサービスで、手書き文字や印刷文字を高精度に認識します。クラウドベースで、スケーラブルなソリューションを提供します。
WEBサイト： AIRead |
| LINE WORKS OCR | LINE WORKS OCRは、LINE WORKSが提供するOCR機能で、手書き文字や印刷文字の認識が可能です。LINE WORKSのプラットフォームと連携し、業務効率化を支援します。
WEBサイト：LINE WORKS OCR |
名刺のデータ化
ビジネス位において名刺のデータ化は非常に重要です。日頃の商談時の名刺獲得以外でも、展示会やイベントなどに出展している企業は、一日数百枚～数千枚の名刺情報を獲得することもあるでしょう。
OCR技術を使用することで、名刺をスキャンして自動的にデジタルデータに変換し、連絡先情報を効率的に管理できます。これにより、名刺管理が容易になり、ビジネス機会を逃すことなく活用できます。名刺のデータ化は、手動入力に比べて迅速かつ正確に行えるため、営業活動や顧客管理の効率を大幅に向上させます。名刺情報をデジタル化することで、CRMシステムと連携させ、営業チームが顧客情報を一元管理することも可能です。
おすすめのスマホ向けOCRアプリ・サービス
名刺をデータ化するためのおすすめのOCRアプリ・サービスをご紹介します。
| CAMCARD BUSINESS | CamCardは、名刺をスキャンして瞬時にデジタル化できる人気の名刺管理アプリです。クラウド同期機能により、複数デバイス間でデータを共有できます。
WEBサイト：CAMCARD BUSINESS |
|---|---|
| SanSan | Sansanは、企業向けの名刺管理サービスで、スキャンした名刺情報を自動的にクラウドに保存し、社内で共有できます。高度なOCR技術を活用し、手書きの名刺でも高精度に認識します。自動名寄せや多言語対応も可能。
WEBサイト：SanSan |
| Knowledge Suite | Knowledge Suiteは、クラウド型のビジネスアプリケーションプラットフォームで、顧客管理や営業支援、プロジェクト管理などの機能も保有しています。名刺管理機能も備えており、OCR技術で名刺情報をデジタル化して一元管理できます。
WEBサイト：Knowledge Suite |
| myBridge | myBridgeは、マイブリッジ株式会社が提供する無料の名刺管理アプリで、スマートフォンを使用して名刺をスキャンし、OCR技術でデジタル化します。iPhone・Android対応です。デジタル化された名刺情報はクラウド上に保存され、簡単に検索・共有することができます。
WEBサイト：my Bridge |
| Wantedly People | Wantedly Peopleは、ウォンテッドリー株式会社が提供しており、名刺を撮影するだけで即座にデータ化し、名刺交換相手の情報をアプリ上に登録する無料の名刺管理システムです。10枚の名刺を同時にデータ化できます。
WEBサイト：Wantedly People |
まとめ：最新のOCRトレンドと将来の展望
OCR（光学文字認識）技術は、デジタルトランスフォーメーションの一環としてますます重要性を増しています。特に、AI技術の進化により、従来のOCRでは難しかった手書き文字や非定型フォーマットの認識精度が飛躍的に向上しました。これにより、さまざまな業界での文書処理の自動化が進み、業務効率の向上やコスト削減が実現されています。
最新のトレンドとしては、クラウドベースのOCRサービスやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連携が挙げられます。これにより、OCRの導入と運用が容易になり、さらに高度な自動化が可能となっています。今後もAI技術の発展に伴い、OCRの精度と速度はさらに向上し、多様な文書形式や言語への対応が進むでしょう。
帳票や書類のテキストデータ化にはAI-OCR「DX Suite」がおすすめ
帳票や書類のデジタル化を考えている企業様には、AI-OCR「DX Suite」の導入がおすすめです。DX Suiteは、AIを活用した高精度な文字認識技術を持ち、手書き文字や複雑なレイアウトにも対応可能です。さらに、クラウドベースのサービスであるため、迅速に導入でき、すぐに運用を開始できます。
スターティアレイズが提供するDX Suiteは、市場シェアNo.1の実績を誇り、さまざまな業界で導入が進んでいます。また、DX SuiteはRPAソリューション「RoboTANGO」との連携も可能で、文書処理からデータ入力までの一連のプロセスを自動化し、業務効率を大幅に向上させます。
DX Suiteの導入により、手作業による入力ミスの削減、データの一元管理、業務の効率化が実現し、企業の生産性向上に大きく貢献します。
※「DX Suite」はAI inside 株式会社の登録商標です。
