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ビジネスや日常生活において、紙の文書や手書きの文字を扱う機会は少なくありません。
しかし、これらの文字をデジタルデータに変換するには、手作業で入力する必要があるため、時間と労力がかかります。
そこで役立つのが、OCRです。
この技術は画像内のテキストをコンピューターが理解できる文字データに変換する技術です。
この記事では、OCRの概要やメリット・デメリット、AI OCRとの違いについて詳しく解説します。
目次
|OCRとは
OCRとは、Optical Character Recognition（光学文字認識）の略で、紙に印刷された文字や手書き文字を、デジタルデータに変換するための技術です。
歴史は古く、1920年代にドイツで最初に開発されました。
当時は、紙の画像を細かく分割して、それぞれの部分の明るさを調べることで、文字を認識していました。
しかし、この方法では、文字の形や向きが変化すると、正確に認識できず、多くの誤認識が発生していました。
その後、1960年代に、機械学習を用いたOCR技術が開発されました。
この技術では、文字の形状や特徴を学習することで、文字をより正確に認識できるようになりました。
現在では、技術はさらに進歩し、誤認識率が大幅に低下しています。そのため、OCRはさまざまな分野で活用されています。
|OCRの用途
具体的な用途としては、「書類のデータ化保存」「情報の読み取り」「文字起こし」などがあります。それぞれ順番に解説します。
書類をデータ化して保管する
まずは、紙の書類をデジタルデータに変換し、電子的に保存することができます。
このプロセスによって、文書管理が効率化され、検索のしやすさやスペースの節約に貢献します。
デジタル化された情報は、編集や共有が容易にできるだけでなく、ビジネスプロセスの自動化にも寄与します。
特にAIを組み込んだシステムでは、手書きの書類や非標準のフォーマットも高い精度で認識可能なため、さまざまな業務に活用されることが期待されています。
書類をデータにすることでセキュリティを強化し、コンプライアンスを守るのにも役立ち、企業の情報管理をより確固たるものにします。
必要な情報を読み取る
また、文書や画像に含まれる文字情報をデジタルデータとして読み取るツールとしても使われています。
この技術により、文書から必要な情報を速やかに正確に抽出できます。
例えば、住所や名前などの特定の情報を含む書類から、関連する情報を抽出してデータベース化するのに役立ちます。
また、ビジネスにおいては、請求書や契約書などから情報を取り出し、処理や分析に用いられます。
技術の進歩により、これまで手作業で行われていた作業が自動化され、業務効率が向上しています。
さらにAI技術の組み込みによって、手書き文字や複雑なレイアウトを含む文書でも高い精度で情報を読み取ることが可能になり、幅広い分野での応用が期待されています。
手書きの文字をテキストに起こす
さらに、OCRは手書きの文字をデジタルテキストに変換するためにも非常に有効です。
この技術を用いると、手書きのメモや書類をスキャンして、編集可能なテキストファイルとして保存することができます。
これにより、情報の検索性が高まり、データの再利用が簡便になります。
特に、AI技術を採用したシステムでは、多様な手書きスタイルや筆跡を認識し、高精度でテキスト化できます。
これは、アーカイブ作成やデジタルコンテンツの作成など、幅広い用途に適しています。
また、手書きの文字をデジタル化することで、文書の共有やチームワークが容易になり、ビジネスプロセスの効率化にも寄与します。
|OCRを利用するメリット
OCRを活用することで、いくつかの利点がもたらされます。
ここでは主なメリットを3つご紹介し、それぞれ解説していきます。
データを入力する手間が省ける
導入によるメリットの1つは、データ入力作業の手間を大幅に削減できるという点です。
従来、帳票や紙の文書から情報をデジタル化するためには、人の手で時間を要する入力作業が必要でしたが、OCRを利用するとこのプロセスが自動化されます。
これによって、大量の情報を素早くかつ正確にシステムに取り込むことができ、業務の効率化が実現します。
また、人為的なエラーを減らし、品質向上にも寄与します。
さらに、AI技術を組み込んだシステムでは、手書きの文字や複雑なレイアウトを持つ文書も認識するため、業務の自動化を推進してくれます。
このように、時間とコストを節約し、ビジネスの生産性向上に大いに寄与します。
データの保管や共有、活用がしやすい
活用する事でデータの保管、共有、活用が容易になります。
デジタル化することにより、物理的な保管スペースを削減し、コストを節約が可能となる上に、デジタルデータは検索が可能なので、必要な情報を素早く見つけることができ、業務の効率化に貢献します。
さらに、データの共有に関しても容易になり、遠隔地のチームメンバー間での協力が行えるようになります。
特に、在宅勤務が増える現代の働き方に適しています。
手作業によるデータ入力の時間を減らし、従業員がより創造的な作業に集中できるようにすることで、企業は生産性の向上を成し遂げられます。
データから情報を検索できる
OCRを活用することで、紙の文書や画像などから文字情報を読み取ってデジタル化する事ができるようになります。
データがデジタル化されると、検索機能を活用して特定の情報を素早く見つけ出すことができます。
たとえば、大量の文書や画像データからキーワードやフレーズを検索して、関連する文書や情報をすばやく抽出できるようになり、手作業で文書を探す手間が省かれて、時間と労力の節約に繋がります。
また、データベース化された情報から正確な情報を素早く引き出すこともできます。
たとえば、膨大な書類やファイルの中から、特定の日付、名前、住所などの特定の情報を簡単に見つけ出すことが可能となります。
|OCRを利用するデメリット
以上のように、OCR技術は効率的で便利ですが、完璧ではない点も存在します。
ここでは利用することのデメリットも2つご紹介します。
正しく認識できない可能性がある
OCRを利用しても、特定のフォントや手書きの文字、複雑なデザインを持つ文書などを誤認識する可能性があります。
特に、古い書類や損傷がある文書、不鮮明な画像などでは、文字を正確に読み取ることが難しい場合があったり、文書内のレイアウトや書式が複雑であると、正しく読み取れない場合もあります。
これにより、認識された文字の一部が間違っていることや欠落していることがあるため、使用する際には、精度や正確性に関する注意が必要です。
これらの課題に対処する為には、OCRの正確性を高めるためのトレーニングやアルゴリズムの改善などが求められます。
人の目でチェックする必要がある
OCRシステムは高度に開発されており、多くの場合、優れた正確さで文書を読み取れますが、100％の正確性を保証することはできません。
特に、手書きの文字や特殊なフォント、劣化した文書、または不明瞭な画像などでは、誤認識する可能性が高まります。
そのため、OCRで読み取られたデータを使用する前に、人間がそのデータをチェックし、正確性を確認する作業が重要です。
誤認識された文字や情報があると、文書の意味が変わったり、誤った情報が伝わる可能性があります。
特に、重要な文書やデータ、法律文書などでは、人間の目でのチェックが不可欠です。
人間の目での確認は、OCR技術の限界を補完する役割を果たします。
|OCRとAI OCRの違い
近年はテクノロジーや人工知能（AI）の進化と共に急速に技術が進展しています。
ここからは注目のAI OCRについて詳しく解説していきます。
AI OCRとは
AI OCRは、光学文字認識（OCR）技術をAI（人工知能）で発展させたものです。
このテクノロジーは、書類やフォーム内のテキストを高精度でデジタル化し、手書き文字やさまざまなフォーマットを認識します。
また、文字認識率の向上や業務システムとの連携による効率化など、数々の利点が挙げられます。
さらに、ディープラーニングを駆使してテキスト情報を常に学習する事で、誤認識を減らしながら精度を高められます。
これによって、手書きの文書や従来では扱いにくかった非標準的な形式にも対応できるようになり、業務の範囲が広がります。
また、ペーパーレス化の促進や情報のデータベース化にも大いに貢献します。
さらに詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
OCRとAI OCRの違い
ここからは2つの違いについて、3つの具体例をあげて、それぞれ順番に詳しく解説します。
文字認識における精度
まずは、両者の文字認識精度において明確な違いがあります。
これまでのOCRはあらかじめ設定されたルールで文字を認識していくため、特殊なフォントや手書き文字などのさまざまな文字形式に対処するのが困難でした。
しかし、AI OCRはディープラーニングによって誤認識から学習し、文字認識率を向上させることができます。
その結果、手書きの文字や非標準的な形式の文書にも適応し、従来よりも高い精度で文字を認識できるようになりました。
これにより文書処理だけでなく、データの活用範囲を広げ、企業のデジタルトランスフォーメーションを促進します。
手書きの帳票などを即座にデータ化し、業務の自動化を進めることで、従業員はより集中して作業を行えます。
あらゆるフォーマットへの対応
これまでは、印刷された文字をデジタルデータに変換する為の技術でしたが、適用範囲には制約がありました。
一方、AI OCRは人工知能を駆使し、従来の制限を超え、様々なフォーマットの文書に適用しています。
また、機械学習によって多様な文字や形式を認識し、定型でない文書や手書きの文字にも対応が可能です。
これによって、異なるデザインやレイアウトの文書でも、項目を自動で抽出することができるため、業務の効率化に寄与しています。
さらに、高精度な文字認識を行い、文書の意味を理解することが可能なため、データ入力の作業を大幅に削減し、複雑な業務にも適応します。
導入コスト
コストの違いとしては、これまでのシステムでは特定の設計に依存しているため、カスタマイズやメンテナンスに関連する初期コストが高額になることがありました。
その一方で、AI OCRは機械学習を使って多様な形式を認識可能なため、柔軟性が高く、長期的なコスト効率が良いとされています。
さらに、クラウドベースのサービスを利用することで、初期投資を抑えられます。
クラウドサービスはハードウェアの購入や設置が不要で、使用分だけの料金を支払えるサブスクリプションモデルを採用しているため、中小企業でも導入しやすくなります。
ただし、継続的な学習やデータの更新が必要であり、これに伴ってランニングコストが発生します。
|まとめ
以上、いかがでしたでしょうか。
OCRには、レイアウトが複雑な書類や文字の種類を読み取ることが難しい、読み取り精度が100%ではないなどの課題もありますが、近年のテクノロジー技術の進歩によって正確性も向上し、さまざまな種類の書類を読み取ることが可能になってきています。
また、近年の社会においても重要な技術であり、AIの発展によって、その活用範囲はさらに広がることが予想されます。
今後もより高度な自動化と効率化への道を切り拓くことに期待が寄せられています。
