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OCRとは?書類のデジタル化を支える技術をわかりやすく解説

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オフィスや自宅の仕事スペースで、書類の山に頭を悩ませたことはないでしょうか?紙の書類は保管スペースを取るだけでなく、検索や編集も手間がかかります。そこで役立つのが、OCRと呼ばれる技術です。OCRとは、簡単にいえば、紙の書類をスキャンして文字を認識しテキストデータに変換する技術のことです。この技術を活用することで、書類のデジタル化をスムーズに実現できます。本記事では、OCRの仕組みや種類、メリットなどを詳しく解説します。

目次

OCRとは

OCRは「Optical Character Recognition」の略で、日本語では「光学文字認識」と訳されます。これは、紙に印刷された文字や手書き文字を画像データとして取り込み、編集可能なテキストデータ(文字コード)に変換する技術です。具体的には、以下のような用途で活用されています。

書類のデジタル化

紙の書類をスキャナで読み込み、OCRソフトを使ってテキストデータに変換することで、紙の保管スペースを削減したり、検索や編集が容易になったりします。

データ入力の自動化

請求書や申込書などの帳票をOCRで読み込み、データ入力作業を自動化することで、人為的ミスの減少や業務効率化を実現できます。

画像内の文字の認識

写真や画像内の文字を認識し、テキストデータに変換することで、画像の検索や翻訳などに活用できます。

OCRの仕組み

OCRは、大きく以下の3つのステップで処理されます。

STEP
画像取り込み

スキャナやカメラで紙の書類や画像をスキャンし、デジタル画像データに変換します。スキャナやカメラで紙の書類や画像をスキャンする際、解像度や光の当たり具合などの設定が重要になります。解像度が低すぎると文字が認識しにくくなり、光の当たり具合が悪いと文字がぼやけてしまうためです。

STEP
文字認識

画像データから文字の部分を抽出し、パターンマッチングや機械学習などの技術を用いて文字を認識します。文字認識には、主にパターンマッチング方式特徴量抽出方式の2つの方式があります。

パターンマッチング方式

パターンマッチング方式は、あらかじめ登録された文字パターンと照らし合わせて、文字を認識します。この方式は、認識速度が速いというメリットがありますが、複雑な形状の文字や手書き文字は認識しにくいという点がデメリットです。

特徴量抽出方式

特徴量抽出方式は、文字の特徴量(形状や太さなど)を抽出し、機械学習によって文字を認識します。この方式は、パターンマッチング方式よりも高い精度で文字を認識することができますが、処理速度が遅いという点がデメリットです。

近年では、AI技術の発展により、機械学習を用いた文字認識技術が主流になりつつあります。AI技術を用いることで、複雑な形状の文字や手書き文字も高精度で認識することが可能になっています。

STEP
文字コードへの変換

認識した文字を、コンピュータが扱えるテキストデータ(文字コード)に変換します。日本語の場合は、JISコードやUnicodeなどの文字コードが使用されます。

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データ化可能な文字・記号

OCRがデータ化可能な文字や記号は、大きく以下の3つに分類されます。

文字
  • 日本語: ひらがな、カタカナ、漢字
  • 英語: アルファベット
  • 数字: アラビア数字、漢数字
記号
  • 句読点、記号、括弧、矢印、数学記号
特殊文字
  • 丸数字、マル、バツ、アンダーバー、ハイフン

これらの文字や記号は、OCRソフトによって認識精度が異なります。一般的に、印刷された文字は手書き文字よりも認識精度が高くなる傾向にあります。また、ゴシック体よりも明朝体の方が認識精度が高いとされています。

OCRを使う方法

OCRを使うためには、主に以下の3つの方法があります。

専用のOCRソフトを使う

専用ソフトは、OCR機能に特化しており、高い精度で文字を認識できます。多くの場合、画像編集機能や文字検索機能なども搭載されています。

オンラインのOCRサービスを使う

インターネット上で利用できるOCRサービスです。無料で利用できるものもありますが、有料版の方が、機能が充実しています。

スマホのアプリを使う

スマホのカメラで書類を撮影して、文字を認識するアプリです。無料で利用できるものも多く、手軽にOCRを利用できます。

OCRのメリット

OCRは、紙の書類をデジタル化したり、データ入力作業を自動化したりするなど、さまざまなメリットがあります。ここでは、主なメリットをご紹介します。

業務効率化

データ入力作業の自動化

手作業によるデータ入力作業を自動化することで、時間と労力を大幅に削減できます。

検索性の向上

紙の書類をデジタル化することで、キーワード検索などを行いやすくなります。

書類管理の効率化

紙の書類を電子化することで、保管スペースを削減し、書類の管理が効率化できます。

コスト削減

人件費の削減

データ入力作業の自動化により、人件費を削減できます。

紙代・印刷代の削減

紙の書類の使用量を減らすことで、紙代や印刷代を削減できます。

郵送費の削減

電子化された書類をメールなどで送付することで、郵送費を削減できます。

ミスの減少

データ入力ミス

手作業によるデータ入力ミスを減らすことができます。

書類の紛失・誤廃棄

電子化された書類は紛失や誤廃棄のリスクを減らせます。

そのほかのメリット

テレワーク・リモートワークの推進

紙の書類に依存することなく、場所を選ばずに仕事ができます。

コンプライアンスの強化

電子化された書類は改ざんや不正アクセスなどのリスクを減らせます。

BCP対策

万が一災害が発生した場合でも、電子化された書類を復元可能です。

BCP対策とは?

BCP対策(Business Continuity Planning)とは、災害や事故、パンデミックなどの緊急事態が発生した際に、企業や組織が中断することなく事業活動を継続させるための予防策及び対応計画のことを指します。

新たな技術「AI-OCR」とは

AI-OCRは、AI(人工知能)OCR(光学文字認識)技術を組み合わせた文字認識技術です。従来のOCRよりも高い精度で文字を認識でき、手書き文字や複雑なレイアウトの文書にも対応できます。

AI-OCRの主な特徴

高精度な文字認識

AI技術により、手書き文字や複雑な書式の文字も高精度に認識できます。

自動レイアウト解析

帳票や文書のレイアウトを自動的に解析し、項目ごとにデータを抽出できます。

多様なデータ形式への対応

認識したデータをExcelやCSV、PDFなどさまざまな形式で出力できます。

RPAとの連携

RPAツールと連携することで、データ入力などの業務を自動化できます。

RPAツールとは?

RPA(Robotic Process Automation)ツールとは、業務プロセスの自動化を目的としたソフトウェアツールのことです。これにより、人間のオペレーターが通常行っている定型的で繰り返し必要とされるタスクを、ソフトウェアロボットが代わりに実行します。

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 AI-OCRと従来のOCRの違い

AI-OCRと従来のOCRは、どちらも文字認識技術ですが、いくつかの点で違いがあります。

文字認識精度

従来のOCR
印刷された文字は比較的高い精度で認識できますが、手書き文字や複雑な書式の文字は認識しにくい場合があります。

AI-OCR
AI技術を活用することで、手書き文字や複雑な書式の文字も高精度に認識できます。認識率は、99%以上と、従来のOCRよりも高い精度を実現できます。

レイアウト解析

従来のOCR
読み取り位置や項目を事前に設定する必要があり、複雑なレイアウトの文書には対応できないことも多くあります。

AI-OCR
AI技術により、帳票や文書のレイアウトを自動的に解析し、項目ごとにデータを抽出できます。複雑なレイアウトの文書にも対応できます。

学習機能

従来のOCR
学習機能はありません。

AI-OCR
AI技術により、学習機能を搭載しています。学習することで、認識精度をさらに向上させることができます。

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AI-OCRとOCRそれぞれの強みを活かすことが大切

近年、AI-OCRの技術が進歩し、従来のOCRよりも高い文字認識精度を実現しています。しかし、AI-OCRにも課題があり、すべての場面で完璧に読み取れるわけではありません。

一方、従来のOCRは、AI-OCRほど高精度ではありませんが、シンプルな文書であれば比較的高い精度で読み取ることができます。また、AI-OCRよりも導入コストが安いというメリットもあります。

AI-OCRと従来のOCRそれぞれの強みを活かすためには、それぞれの特性を理解した上で、使い分けることが重要です。

AI-OCRの強み

  • 高い文字認識精度
  • 多様なフォーマットに対応
  • データ入力の作業時間の大幅削減
  • 追加学習による認識精度のさらなる向上

OCRの強み

  • シンプルな文書であれば比較的高い精度で読み取れる
  • 導入コストが安い
  • GPUがなくとも処理が可能
  • 多様な実行環境にも対応
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OCR導入時の注意点

OCRを導入する際には、以下の点に注意しましょう。

必要な機能を明確にする

OCRツールには、さまざまな機能があります。必要な機能を明確にすることで、最適なツールを選ぶことができます。

認識精度を確認する

OCRツールの認識精度は、ツールによって異なります。デモ版などを試用して、認識精度を確認することが重要です。

導入コストを検討する

OCRツールの導入には、初期費用とランニングコストがかかります。導入コストを検討して、予算内に収まるツールを選びましょう。

セキュリティ対策

OCRツールで読み取ったデータには、個人情報などが含まれる場合があります。セキュリティ対策がしっかりしているか、確認が必要です。

サポート体制

OCRツール導入後に問題が発生した場合、サポートを受ける必要があります。サポート体制がしっかりしたツールを選ぶことが重要です。

導入後の運用

OCRツールを導入したら、運用方法を検討しなくてはなりません。誰がどのように使うのか、ルールを決めておきましょう。

定期的なメンテナンス

OCRツールは、定期的にメンテナンスが必要です。メンテナンスを行うことで、高い認識精度を維持できます。

OCRの上手に活用する際のポイント

OCRは、さまざまなシーンで活用できます。以下では、OCRの活用する際のポイントをご紹介します。

原稿を綺麗にスキャンする

原稿が斜めに写っていたり、影が入っていたりすると、認識精度が低下します。原稿を綺麗にスキャンすることで、認識精度を向上させられます。

誤認識があれば修正する

OCRツールで読み取ったデータには、誤認識が含まれている場合があります。読み取ったデータは必ず確認し、誤認識があれば修正する必要があります。

画像精度に気をつける

解像度が低すぎると、文字が潰れて認識しにくくなります。最低でも300dpi以上の解像度でスキャンすることをおすすめします。また、コントラストが低すぎると、文字と背景が区別しにくくなります。明るすぎたり暗すぎたりしないよう、適切なコントラストでスキャンしましょう。さらに、ノイズが多いと、誤認識の原因になります。原稿に汚れやシワがないようにし、スキャン時にノイズ除去機能を使うのも有効です。

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まとめ

OCRは、紙の書類をデジタル化したり、データ入力作業を自動化したりできるなど、さまざまな用途で活用できる技術です。今後も、AI技術の発展により、OCRの精度が向上し、さらに多くの分野で活用されることが期待されています。書類の整理整頓に頭を悩ませている方、業務効率化を図りたい方は、OCRの活用を検討してみてはいかがでしょうか。

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この記事を書いた人

GMOサインが運営する公式ブログ「GMOサインブログ」の編集部です。
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