AI-OCRが使えない？使えない理由や読み取れない際の対処法を解説

現在、世界中でさまざまなIT技術が進化し、中でもAI は用いたシステムが大きな進化を遂げています。AI単独ではなく、AIに対してさらに付加価値を備えているのがAI-OCRです。AI-OCRはさまざまな業界で注目されており、その展望性は大きな期待を集めています。さまざまな業界において非常に注目されているOT技術であると言えるでしょう。本記事では、AI-OCRの説明から、AI-OCRが使えないと言われる場面や対処法について解説します。

AI-OCRとは

OCRとは、画像データに記載されている文字を抽出して文字データに変換することが可能である光学文字認識機能のことを指します。OCR単独でも利用価値は高く、幅広い分野において活用することが可能ですが、そこにAI技術を掛け合わせることでさらなる利便性の向上が期待でき、文字の補正精度を飛躍的に向上させることが可能となります。これがAI OCRです。なお、従来に開発及び運用されていたOCRで困難であった手書きの文字列および非定型フォーマット文書に対する読み取りもできるようになってきており、その柔軟性の高さから更なる発展が期待されています。

AI OCRについて従来のOCRとの違いや仕組み、3つのタイプなどを詳細に解説している記事はこちらをご参照ください。
➡AI OCRとは？OCRとの違いやテキスト化の仕組み、メリットを解説

AI-OCRがなぜ使えないと言われるのか

AI-OCRは非常に便利なIT技術ですが、さまざまな理由により「AI-OCRは使えない」と考える人も少なくありません。しかし、AI-OCRが使えないと考える理由の多くは、適切な場面で活用されていないことや、自社の環境に最適な製品が導入できていないことにあります。最適な環境や場面で使用すれば多くの問題が改善される可能性があるため、早急に判断を下すのは非常にもったいないと言えるでしょう。ここからは、AI-OCRが使えないと判断されてしまう理由とその対処法について詳しく解説します。

AI-OCRが使えないと思う場面7選

システムの課題や弱点を把握せずに導入すると、期待した結果が得られず、失敗の可能性が高まります。ここでは、AI-OCRが利用できないと誤解される理由や留意点を確認してみましょう。

1. 識字率が悪い
2. 非定型書類が読み取れない
3. セキュリティに関する懸念
4. 既存の外部システムと連携できない
5. 費用対効果に疑問
6. 契約書との相性がよくない
7. 操作の慣れに時間がかかる

1. 識字率が悪く、確認作業が必要になる

AI OCRでは想定よりも文字の読み取りが行われない場合があります。特に、手書き文字の識字品質は、手書きが得意な製品を導入しているかによって大きく左右されるため、注意が必要です。また、96〜98％の識字率を持つAI-OCRは書類の電子化に役立ちますが、最終的に人間の目で確認する必要があります。そのため、確認や必要に応じた修正作業を行うことが必要で、この追加の確認作業により、作業時間が増加するとの声も挙がっています。ただし、AI-OCRは平均的な認識率が96%程度あり、書類の電子化においては依然として役立つツールです。完全な自動化は難しいものの、手作業やRPAとの組み合わせ、業務フローを工夫することで、作業時間を最小限に抑えつつAI-OCRを効果的に利用できるでしょう。

RPAツールについての詳しい記事はこちらをご参照ください。

2. 非定型書類が読み取れない

現在普及している多くのAI-OCRは、書類の形式をあらかじめ指定することで初めて正確に文章を読み込めるシステムとなっています。AI-OCRは文字を読み込む前に予め定型を利用者側で設定することが必要で、非定型の資料の読み取りは苦手としています。

そのため、各所から送られてくる多様な書類の読み取る個所を形式ごとに指定する必要があり、不便に感じるかもしれません。ただし、最近はAIの進化によりさまざまな形式に対応できるタイプもあるため、製品を選ぶ際には非定型帳票に対応しているかや、縦書きに対応しているかなどを事前に確認する必要があります。

AI-OCRは当初、横書きの英語圏で開発が先行していたため、数年前まで縦書きの日本語に対応したAI-OCRは多くありませんでした。現在は縦書きの読み取りも可能なAI-OCRが登場していますが、横書きの定形フォーマットを最も得意とすることが多いため、導入を検討する際に必ず確認するようにしましょう。

3. セキュリティに関する懸念

AI-OCRの多くはクラウド型で提供されており、多くの利点を持っていますが、セキュリティの観点から見ると、オンラインにつなげる性質上、情報漏洩のリスクを孕んでいます。特に機密データを扱う場面では、オンラインでの利用は情報漏洩の懸念が高まります。そのため、セキュリティを重視した製品やプライバシー認証された製品などを選択することが重要です。顧客のサーバーに直接インストールするオンプレミス型のAI-OCRも存在するため、そちらを使ってみてもよいでしょう。情報漏洩リスクを最小限に抑えつつ、効果的にAI-OCRを導入するためにも、セキュリティ面に十分注意しましょう。

4. 既設の外部システムと連携できない

AI-OCRの前処理を行うシステムの構築は、作業を円滑に進めるために不可欠な要素です。また、AI-OCRで抽出したデータを外部システムと連携させ、有効活用しようとするニーズも増えています。しかし、AI-OCRごとに対応できるシステムは異なるため、既存の外部システムとの統合が難しい場合があります。新しいシステムの構築には費用がかかる上、適切なスキルを持つ人材を確保することも必要であり、これが不便と感じられる一因となっています。AI-OCRを導入する際には、システム構築に伴う課題を事前に考慮し、円滑な導入を図ることが重要です。

5. 費用対効果に疑問

AI-OCRは主に月額制のサービスが一般的であり、導入には初期費用の他に毎月の定額費用が発生します。しかし、書類の処理量が月ごとに大きく変動する企業では、電子化する書類が少ない月でも同じ金額の料金を支払うことに不満を覚えるかもしれません。このような場合は、毎月の処理量に応じて柔軟に対応できる料金体系のAI-OCRサービスを選ぶのがおすすめです。通常の月額制では使用料問わず同じ費用を支払うことになりますが、中には使った分だけ支払うOCR処理代行サービスも存在します。企業が毎月決まった量の書類を処理するわけではない場合や、一時的に大量のOCRが必要なときには、このような代行サービスを利用するのがよいでしょう。

AI OCRの費用対効果について詳しく解説した記事はこちら

6. 契約書との相性がよくない

相手方が発行する契約書の管理をAI-OCRで行う場合、契約書の形式が一定でないため、読み取りに手間がかかることがあります。内容が複雑である契約書はAIの学習効果が期待しにくく、相性の悪さも考えられます。AI-OCRが正確な読み取りを実現するには、契約書に対する深い理解とAI-OCRシステムの習熟が必要ですが、これは社内だけで対応するのが難しい現実があります。そのため、契約書の電子化を行う際には、専門知識を有する外部企業に委託してもよいでしょう。外部企業が提供する専門的なサービスを利用することで、契約書の読み取りと電子化をスムーズかつ正確に進めることができます。

7. 操作の慣れに時間がかかる

AI-OCRを初めて導入する際には、従来の手法とは異なる操作方法に戸惑うことがあるかもしれません。初めのうちは従来の手法の方が処理速度が速い場合もありますが、AI-OCRの利便性やパフォーマンスを最大限に引き出すためには、新しい方法に慣れることが不可欠です。短期間での操作習得を助けるために、トレーニングやチュートリアルを利用することもおすすめです。また、組織内での相互協力や専門家のサポートを活用することも有益です。新しいシステムに対する疑問や課題は、他の利用者との情報交換やフィードバックを通じて解決策を見つけることができます。さらに、操作性に対するユーザーフィードバックをシステム開発者や関係者に提供することも重要です。改善の余地があれば、それをフィードバックすることでシステムの使いやすさを向上させることができます。初期の戸惑いや適応期間を経て、AI-OCRの効果を最大限に活かせるよう、継続的な学習と改善を心がけることが重要です。

AI-OCRが使えないと思った時の対処法

上記で紹介したAI-OCRが使えないと思う場面に対処する戦略を検討することで、より効果的な導入が可能となります。以下では、AI-OCRに対する適切な対処法を模索していきます。

• 代行サービスでコストダウン
• 専門家のサポートを得る
• オンプレミス型を導入する
• 課題を発見し業務フローを工夫
• 別の製品に移行する

代行サービスでコストダウン

コストパフォーマンスに疑問を抱いている場合は、定額型AI-OCRサービスではなく、毎月の処理量に応じて柔軟に対応できる料金体系のものを選ぶとよいでしょう。たとえば、使った分だけ支払うOCR処理代行サービスも存在します。書類の処理量が月ごとに大きく変動する企業ではこのような代行サービスを利用するのがおすすめです。

専門家のサポートを得る

操作性に問題を抱えている場合は、短期間での操作習得を助けるために、組織内での相互協力や専門家のサポートを活用し、トレーニングやチュートリアルを利用するとよいでしょう。

契約書の電子化を行う際には、専門知識を有する外部企業に委託することがおすすめです。外部企業が提供する専門的なサービスを利用することで、契約書の読み取りと電子化をスムーズかつ正確に進めることが可能になるでしょう。

オンプレミス型を導入する

セキュリティに関する懸念を抱いている場合は、一般的に使われているオンライン接続が行われるクラウド型のAI-OCRではなく、顧客のサーバーに直接インストールするオンプレミス型のAI-OCRを使うことを推奨します。効果的にAI-OCRを導入するためにも、セキュリティを重視した製品やプライバシー認証された製品などを選択し、情報漏洩リスクを最小限に抑えましょう。

課題を発見し業務フローを工夫

識字率の悪さにお困りの方は多いでしょう。しかし現段階のAI技術では、手書き字などの認識がうまく行われないなどの問題の完全な自動化は難しい状況です。そこで、手作業とシステムを組み合わせ、業務フローを工夫することを推奨します。これにより、作業時間を最小限に抑えつつAI-OCRを効果的に利用できるでしょう。

また、すでに設置されている外部システムと連携できない場合も、システム構築に伴う課題を事前に考慮して円滑なAI-OCRの導入が行えるようにしておく必要があります。

別の製品に移行する

既存のAI-OCRがどうしても帳票と合わない場合は定型・非定型の両方に対応している製品や手書き文字の読み取りに強みがある製品の導入を検討するのもよいでしょう。費用は掛かりますが、長期的なコストパフォーマンスを考慮し、早めに最適な製品に移行することで、これまで使えなかった場面での活用を実現できます。

AI-OCRを選定するうえでの着目点

従来のOCRとは異なり、手書きの文字列なども識別可能となるAI-OCRを導入することで、さまざまなメリットが享受できます。ここからは、AI-OCRを選定するうえで着目しなければならないポイントについて詳しく解説します。

• 読み取り精度
• 設定および操作の容易性
• ヘルプデスクなどのサポート体制

読み取り精度

AI-OCRの最も大きな特徴は、紙ベース等の資料を読み取って文字列を含めてデータ化することにあります。そのため、AI-OCR導入において最も重要視しなければならないポイントは、文字認識の精度の高さです。AI-OCRを活用した紙ベースなどの資料等からの文字列等のデータ化は、100％の精度を誇るわけではありません。どうしても、ある程度の誤認識は許容しなければならないことから、誤字が発生頻度を極力抑えたAI-OCRである必要があるのです。

誤字率が高いAI-OCRを導入してしまうと、紙ベースの死利用からのデータ化を行った後に必要となる修正に関する作業時間が長くなってしまいます。最悪の事態を想定すると、AI-OCRを活用してデータ化するより人の手でデータ化した方が早かったといった結果になってしまっては元も子もありません。そのため、AI-OCR導入前には実際に企業等において紙ベースの資料をデータ化するテスト期間を設け、どの程度精度でデータ化することができるのかを確認するための運用期間を設けられるAI-OCRを導入すると良いでしょう。

設定および操作の容易性

AI-OCRを活用するためには、導入時においてさまざまな設定をしなければなりません。そのため、AI-OCRの設定方法が複雑なものであると企業等において設定できない可能性があるため注意が必要です。また、AI-OCRはPCを用いて操作することとなります。ITリテラシーの高い人であれば問題ないかもしれませんが、そうでない人であれば操作方法が複雑であることに起因してAI-OCRを扱えないといった事態も想定されます。そのため、AI-OCRの設定や操作性が容易であるものを導入すると良いでしょう。

ヘルプデスクなどのサポート体制

AI-OCRを効果的に使用するためには、サポート体制の充実が必要不可欠です。日常的な使用方法が分からないシーンやトラブル発生時に対処しなければならないシーンなど、AI-OCR使用者では解決できない事態が想定されます。そのような事態において、メーカー側が解説しているヘルプデスクなどのサポート体制は非常に大きな役割を果たすこととなります。

電話やメールなど、どのような利用形態でサポートしてくれるのかについて確認するようにしましょう。また、サポートしてくれる時間帯は限定されているのか24時間対応なのかなど、サポート対応可能な時間的制約についても確認するようにしましょう。ベストなのは24時間365日対応してくれるサポート体制であれば問題ないと言えるでしょう。

このように、不測の事態に対応してくれるヘルプデスクなどのメーカー側におけるサポート体制についてはAI-OCR導入前にしっかりと確認しておくようにしましょう。