DEEPREADの料金・特徴・強みを解説｜非定型帳票も自動化する次世代OCR

1. AI-OCR「DEEPREAD」とは？手書き文字に強い理由と製品の正体

「DEEPREAD」は、深層学習（ディープラーニング）をいち早くOCRの世界に持ち込み、特に「日本語の手書き文字」において圧倒的な認識精度を実現したAI-OCRサービスです。

長年、データ入力現場の課題であった「癖のある手書き文字」のデータ化を自動化し、多くの企業でDXの起爆剤となっています。

1.1 株式会社EduLabが提供するディープラーニング特化型OCR

「株式会社EduLab」が開発・提供するDEEPREADは、教育分野で培った膨大な手書き文字データを学習基盤としています。単なる文字認識にとどまらず、文脈を考慮した補正を行うことで、業界トップクラスの精度を維持しています。

1.2 クラウドから完全オンプレミスまで選べる柔軟な導入形態

多くのAI-OCRがクラウド型に限定される中、DEEPREADは企業のセキュリティポリシーに合わせた多様な形態を提供しています。

次の表では、提供されている3つの導入形態を比較しています。

自社のネットワーク要件に合わせて最適なインフラを選択できる点が、他社製品にはない強みです。

1.3 累計処理枚数5.6億枚突破を支える独自の認識アルゴリズム

公式サイトの発表によれば、「DEEPREAD」の累計認識枚数は2023年3月時点で5.6億枚を突破しています。この膨大な処理実績から得られたフィードバックがアルゴリズムに還元され、複雑な漢字や崩し字でも高い認識率を誇ります。

1.4 対応帳票：定型フォームから複雑な手書き書類まで網羅

申込書やアンケートなどの「定型帳票」はもちろん、活字と手書きが混在する書類にも対応しています。さらに最新版では、後述する生成AI連携により、レイアウトが決まっていない書類の読み取りも可能になっています。

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2. 業務を止める「確認作業」を最小化するDEEPREADの主要機能

AI-OCR導入後の最大のボトルネックは「AIが間違えた箇所の修正作業」です。「DEEPREAD」は、この「人の手による確認工数」を極限まで減らすための実用的な機能を備えています。

2.1 読取精度を最大化する「自動傾き補正・ノイズ除去」

スキャン時に生じた画像の傾きや、裏写り、網掛けなどのノイズをAIが自動で補正します。これにより、前処理の手間をかけずに精度の高い読み取りを開始できます。

2.2 確信度スコアによる「要確認箇所」の自動抽出

全ての読み取り結果をチェックする必要はありません。AIが自身の認識結果に対して「確信度（スコア）」を付与し、基準を下回った箇所だけを強調表示するため、人間は「怪しい部分」だけを集中して確認できます。

2.3 キーボード操作に特化した高速ベリフィケーション（修正）画面

修正作業のスピードを左右するのはUIです。マウスを使わずキーボードだけで次々と修正箇所へ移動できる設計により、1件あたりの確認時間を大幅に短縮します。

2.4 API・RPA連携：既存システムとシームレスにつながる設計

読み取ったデータはCSV出力だけでなく、APIを介して既存のERPや「RPA（ロボットによる業務自動化）」と連携可能です。

次の表は、主な外部連携のパターンを整理したものです。

APIを活用することで、人間が一度もファイルを介在させない「完全自動化」の構築も現実的になります。

2.5 管理機能：IP制限・監査ログによる高度なガバナンス体制

組織利用に不可欠な権限管理も充実しています。誰がいつ、どの帳票を処理したかの監査ログ保持や、特定の拠点からのみアクセスを許可するIP制限など、エンタープライズ水準の管理が可能です。

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3. 【2025年最新】GPT-4連携で進化する「非定型帳票」の自動データ化

2025年現在、AI-OCRのトレンドは「単なる文字起こし」から「意味の理解」へとシフトしています。「DEEPREAD」はいち早く「GPT-4」との連携を実現し、非定型帳票の処理を劇的に進化させました。

3.1 OpenAI社「GPT-4」を組み込んだ次世代のデータ抽出

「OpenAI社」が提供する大規模言語モデル「GPT-4」をエンジンの一部に採用することで、従来のOCRでは困難だった「文脈の理解」が可能になりました。これにより、文字の並びから「これが合計金額である」とAIが自ら判断します。

3.2 テンプレート不要：キーワード指定だけで項目を特定

これまで、請求書などの非定型帳票を読み取るには、発行元ごとにテンプレートを作成する必要がありました。DEEPREADの最新機能では、「振込期限」「請求額」といったキーワードを指定するだけで、AIが自動で該当箇所を探し出します。

3.3 複雑なレイアウトや長文ドキュメントへの対応力

段組みが複雑な報告書や、複数ページにわたる契約書なども対象です。最新の「LLM（大規模言語モデル）」の力を借りることで、人間が書類を読んで理解するのに近いプロセスでデータ化が行われます。

3.4 研究事例：MLLM（マルチモーダル学習）による文書理解の進化

「arXiv」に掲載された最新の研究論文等でも報告されている通り、視覚情報と言語情報を同時に処理する「MLLM（マルチモーダルLLM）」の活用により、2025年のOCR精度は97%以上に達するケースも出てきています。DEEPREADはこの先端技術をいち早く商用サービスに反映させています。

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4. 導入効果を数値で証明！業種別の成功事例と定量データ

「DEEPREAD」の導入によって、実際にどれほどの効果が得られるのでしょうか。一次情報に基づいた具体的な削減数値を紹介します。

4.1 BPO事例：月間30万枚の予診票処理を工数70%削減

「SCSKサービスウェア株式会社」の事例では、ワクチン予診票という大量の手書き書類に対し、DEEPREADと人手を組み合わせた運用を実施しました。

次の表は、この事例における導入前後の比較です。

4.2 金融事例：複数エンジン照合による「検品工程」の自動パス

特定の金融機関では、DEEPREADともう一つのAI-OCRを併用し、両者の結果が一致した場合のみ「正解」とみなす運用を行っています。これにより、人間によるダブルチェック工程をほぼゼロにすることに成功しました。

4.3 官公庁事例：大規模調査事業での最大70%業務削減

EduLab社の公式資料によると、過去の大規模調査受託業務において、DEEPREADの活用により業務量を最大70%削減した実績があります。特に「手書きの自由記述」のデータ化において、手入力と比較して圧倒的なスピード差が証明されています。

4.4 定量データ：手書き認識精度90%以上を維持する運用設計

「伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（CTC）」等のパートナー企業による検証では、手書き文字の認識精度は安定して90%以上を記録しています。この高いベースラインがあるからこそ、後続の確認作業が最小限で済みます。

引用：DEEP READ – 最新の人工知能で手書き文字をデータ化 | 伊藤忠テクノソリューションズ

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5. 検討時に知っておきたいセキュリティと導入要件

機密情報を扱う業務において、セキュリティは最大の選定基準です。「DEEPREAD」は、技術とインフラの両面からこの課題を解決しています。

5.1 「画像分割技術」でクラウド上でも個人情報を特定させない仕組み

クラウド型を利用する場合でも、独自の「画像分割技術」により、書類を意味のない断片に切り分けてから処理することが可能です。サーバー上では「一文字単位」の画像として扱われるため、万が一の際も書類全体の内容や個人が特定されるリスクを抑えられます。

5.2 金融機関が求める「完全オンプレミス」環境の構築要件

外部ネットワークへの接続が一切許されない環境には、オンプレミス版が推奨されます。自社のデータセンター内にエンジンを設置するため、データが社外に出ることは一切ありません。

5.3 導入スケジュール：最短2営業日から2ヶ月までのパターン別目安

導入にかかる期間は形態によって異なります。

次の表で、一般的な導入までの流れと目安期間を比較しています。

5.4 CPU/GPU双方に対応したサーバー環境の柔軟性

DEEPREADは計算リソースとしてCPUだけでなく、画像処理に長けたGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）での動作にも対応しています。大量の帳票を短時間でバッチ処理したい場合には、GPUサーバーを選択することで処理速度を飛躍的に向上させられます。

セキュリティ要件が厳しい企業ほど、対応可否の確認が先です。『AI OCRの比較表をダウンロード（30秒）』で導入形態・管理機能をまとめてチェックできます。

6. 料金体系と無料トライアルの活用方法

「DEEPREAD」の料金構造は、利用規模や導入形態によって変動するため、事前のシミュレーションが重要です。

6.1 料金プランの考え方（クラウド型 vs オンプレミス型）

料金は基本的に「初期費用＋月額費用（または従量課金）」で構成されます。クラウド型は初期コストを抑えられますが、オンプレミス型は月間の処理枚数が非常に多い場合に、1枚あたりの単価を低く抑えられるメリットがあります。

6.2 2週間の無料トライアルで「自社帳票」の精度を検証する

公式サイトでは、「2週間の無料トライアル」が案内されています。デモデータではなく、実際に現場で使われている「本物の帳票」を読み取らせることで、導入後のROI（投資対効果）を正確に予測できます。

6.3 導入コストを抑えるためのライセンス選択のポイント

次の表では、コスト最適化のためのチェックポイントをまとめています。

6.4 サポート体制：パートナー企業（CTC・SCSK等）との連携

EduLab社による直接サポートのほか、CTCやSCSKなどの大手システムインテグレーターが導入パートナーとして控えています。周辺システムを含めた大規模な開発が必要な場合でも、これらのパートナーを通じて手厚い支援を受けることが可能です。

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7. 【まとめ】無料トライアルで自社帳票の認識精度を今すぐ検証する

「DEEPREAD」は、手書き文字の精度と生成AIによる柔軟性を兼ね備えた、2025年において最も有力なAI-OCRの選択肢の一つです。まずは現場の帳票がどこまで自動化できるか、実機で確認することがDX成功への最短ルートとなります。