AI OCRは精度が高い？OCRとの違いや精度向上の方法も解説

デジタル化が加速する現代社会において、業務効率化のカギを握る技術として「AI OCR」が挙げられます。本記事では、手書き文字やFAXの印字も高精度に読み取るAI OCRの能力を解説し、企業のペーパーレス化やデータ管理の効率化にどのように貢献しているのかをご紹介します。改正電子帳簿保存法やインボイス制度の導入に伴い、企業のデジタル化が一層求められる中、AI OCRがどのように業務を変革するのか、その具体的な事例とともに探ります。

AI OCRとは？

AI OCR（Artificial Intelligence Optical Character Recognition）は、人工知能（AI）を活用して画像やスキャンされた文書からテキストを自動的に読み取る高度な技術です。従来のOCR（Optical Character Recognition）技術は特定のアルゴリズムに基づいて画像を認識していましたが、AIの組み合わせにより、文字認識率が飛躍的に向上しました。AI OCRは、機械学習やディープラーニングを用いて文字の補正結果を学習し、より正確な情報の抽出を可能にします。これにより、ビジネスや研究など多岐にわたる分野での活用が進んでいます。

【AI OCRが注目されている理由や仕組みなど、AI OCRについて詳しく解説している記事はこちら】

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と従来のOCRの精度の違い

テキスト変換技術の一環として知られるOCR（光学的文字認識）と、その進化形であるAI OCRは、似て非なる技術です。そこで本章ではOCRとAI OCRの精度の違いについて簡潔に解説します。

• 認識精度が高く、読み取れる文字の範囲が広い
• AIの自動学習機能により手書き文字などにも対応可能
• ハイコストハイパフォーマンス
• 歪んだ文字でも認識率は脅威の96％

認識精度が高く、読み取れる文字の範囲が広い

OCRは基本的な文字認識に特化しており、簡易な文書の迅速な処理が得意です。その一方で、AI OCRは人工知能を活用しており、複雑なフォントや手書き文字、ノイズが多い画像の処理に強い点が特徴です。

AIの自動学習機能により手書き文字などにも対応可能

AI OCRは、継続的な学習プロセスを通じて、手書きの文字や不規則なレイアウトを持つ文書も認識できます。AI OCRが高い認識精度と学習能力を持つ一方で、従来のOCRは、手書きや複雑な文字の認識は苦手としていて、特に日本語のような複雑な文字の入力では効果を発揮しないことがあります。

ハイコストハイパフォーマンス

AI OCRは、導入費用や運用コストが従来のOCRと比較するとどうしても高くなってしまいがちです。

そのため、AI OCRとOCRを選定する際は用途と予算に応じた選択が重要になります。基本的な文書処理を低コストで実施したい場合はOCRが適していますが、より高度な処理や精度を求める場合はAI OCRが望ましい選択となります。

歪んだ文字でも認識率は脅威の96％

AI OCR（人工知能OCR）は従来のOCR技術よりも高い文字認識精度を持っています。この技術は、AIの機械学習やディープラーニングに基づき、誤字やくせ字、手書き文字なども高精度で認識することが可能です。株式会社MM総研の2019年の調査によると、AI OCRは歪んだ書類でも最大96%の手書き文字認識率を達成しました。これに対し、従来のOCRでは同様の書類で最高34%の認識率しか得られませんでした。この結果から、AI OCRは手書き文字の認識において大きな優位性を持つと言えますが、100%正確な読み取りが可能というわけではないため、その点を理解して活用することが重要です。

国内法人のAI-OCR導入実態調査（2019年6月実施）の詳細はこちら

AI OCRで文字をテキスト化する仕組み

本章では、AI OCRツールの基本的な仕組みを解説します。

1. スキャンで取り込み
2. テキストの識別
3. テキストの細分化
4. 細分化した文字の分析
5. テキストの出力

1. スキャンで取り込み

まず、書籍や書類をスキャナーやカメラで撮影し、デジタル画像として取り込みます。この時点では、画像は単なるビジュアルデータであり、テキストとしての処理はまだ行われていません。まずは、紙書類をスキャンしたりスマートフォンやデジタルカメラで撮影したりしてPDFやJPEG、TIFFなどの画像データにし、それをOCRに読み込みます。

2. テキストの識別

次に、AIが画像内のテキスト部分を特定し、背景や他の要素から分離します。このステップで、テキストが読み取りやすい状態になります。次に、OCRに読み込んだ画像データのレイアウトを解析します。「ここからここまでは文字」「ここは画像」「見出しや文字列がある」「罫線で文章が区切られている」「縦書き・横書きになっている」など、文字領域や画像領域をスピーディーに判断し、文章構造についても読み取りを行います。

3. テキストの細分化

分離されたテキストはさらに細かく分析されます。これには、テキストを行ごと、そして文字ごとに分割する作業が含まれます。解析した文字領域から1文字ずつ認識して画像にし、そこから何の文字なのかを特定していきます。

4. 細分化した文字の分析

各文字に対して詳細な分析が行われます。AIは、文字の形状や線を分析し、既存のデータベースと照らし合わせて、最適な文字を特定します。また、文脈を考慮して、単語やフレーズを正確に識別します。

5. テキストの出力

最終段階では、AIによって解析されたテキストが、PDF、Word、Excelなどの形式で出力されます。この出力は編集や検索が可能で、元の画像のテキストがデジタルフォーマットに変換されたことを意味します。文字として認識したデータは処理され、テキストデータとして使用できるようになります。OCRによっては、読み取った紙書類のレイアウトをPDFに書き出して再現できるものもあります。

AI OCRの精度を向上させる方法

AI OCRの精度を高めるためには、まずディープラーニングを通じた大量のデータ学習が必要です。これは、人間が言語や文脈を理解する過程に似ており、ニューラルネットワークを基にした複雑な判断を可能にします。以下では、さらに具体的な精度向上の方法を解説します。

• 最適な解像度でのスキャン
• 帳票レイアウトとスキャン条件の最適化
• ノイズや読み取りのクセを補正する

最適な解像度でのスキャン

OCRの精度を上げるためには、適切な解像度でのスキャンが重要です。高すぎる解像度はスキャン時間の延長を招く可能性があるため、推奨解像度の設定が望ましいです。また、カラースキャンがAI OCRにとってはより効果的であるため、高性能のスキャナーの使用が推奨されます。

帳票レイアウトとスキャン条件の最適化

OCRに適していない帳票レイアウトやスキャン時の条件は、認識率に影響を及ぼします。AI OCRではレイアウトを自動で識別できますが、紙の傾きや位置の調整、レイアウトの見直し、事前設定の調整を行うことにより、さらに読み取り精度を向上させることができます。

ノイズや読み取りのクセを補正する

小さなドットや印刷の線などのノイズは、読み取り精度に悪影響を及ぼします。これらを避けるためには、印刷プロセスの見直しが必要です。加えて、AIの読み取りクセを理解し、RPAなどを用いた補正を行うことで、さらなる精度向上が可能です。

高精度なAI OCRを選定するポイント

AI OCRソフトの導入の際には搭載されている機能に応じて最適な商品を選ぶことが大切です。下記7つの観点から最適な製品を選定するポイントを解説していきます。

1. 費用対効果を見込めるか
2. 手書き文字やレイアウトにどのくらい対応しているか
3. 定型・非定型の帳票や多様なフォーマットにどのくらい対応しているか
4. OCR処理後の帳票を自動で仕分けできるか
5. 多様な言語に対応しているか
6. 確認・修正作業を外注する必要があるか
7. セキュリティ要件を満たしているか

1.費用対効果を見込めるか

AI OCRサービスの選択においては、価格とコストパフォーマンスの評価も重要です。料金体系は通常、使用量に基づく従量課金や月額定額制がありますが、これは読み取る枚数や帳票の種類によって変わります。そのため、自社の具体的なニーズに最も合致するプランを選ぶことが重要です。また、コストパフォーマンスを考慮し、提供される機能と利用料金のバランスを見極めることも大切です。さらに、無料トライアルの有無を確認することで、そのシステムが自社に適しているかどうかを判断するのに役立ちます。無料トライアルやフリーで使えるAI OCRはこちらの記事で紹介しています。

2.手書き文字やレイアウトにどのくらい対応しているか

AI OCRの選択において、精度は非常に重要です。特に、手書き文字や雑誌、書籍などの複雑なレイアウトを正確に読み取る能力は、AI-OCRの選択基準として重視すべき点です。これらの要素に対応できるかどうかは、そのAI OCRの有用性を大きく左右します。

3.定型・非定型の帳票や多様なフォーマットにどのくらい対応しているか

取引先から受け取る帳票はPDF、紙、さまざまなフォーマットで提供されることが多く、AI OCRを選ぶ際はこれらの多様なフォーマットに対応できるかどうかが重要です。また、手書きやドットインパクトプリンターで印刷された帳票など、認識が難しいものにも対応できる能力が必要です。

さらに、帳票が「定型」か「非定型」かによっても適切なAI OCRを選ぶ必要があります。定型帳票はフォーマット化が可能ですが、非定型帳票にはそれに対応したシステムが必要です。また、特定の種類の帳票に特化したサービスも存在するため、それらの選択肢を検討することも有効です。

4.OCR処理後の帳票を自動で仕分けできるか

多様な帳票を扱う場合、帳票の自動仕分け機能を持つAI OCRが便利です。この機能は帳票内のキーワードを読み取り、自動で帳票を識別し、適切に振り分けます。さらに、OCR処理前の作業を簡素化する機能や、処理したデータの整理と管理を支援する機能の有無も重要です。

これには、OCR処理を自動的に開始する機能、データの自動分類や保存、そして全文検索可能なPDFへの変換機能などが含まれます。これらの機能により、AI OCRは業務の効率化を大きく促進します。

5.多様な言語に対応しているか

社内で日本語以外の帳票などを電子化したい場合、導入するAI OCRが対応している言語の範囲も重要な選定ポイントとなります。日本語のみに対応しているシステムは、他の言語で書かれた文書に対応できない場合があるため、多言語に対応できるシステムを選ぶことをおすすめします。

6.確認・修正作業を外注する必要があるか

社内に確認・修正作業を行うリソースがない場合、確認・修正作業まで請け負うBPOサービスを提供するAI OCRも存在します。これにより、読み取り精度が高いだけでなく、確認・修正業務などの全体的な効率化を図ることができます。

7.セキュリティ要件を満たしているか

特に機密情報や個人情報を取り扱う場合、セキュリティ要件を満たすAI OCRの選択が必須です。クラウドサービスだけでなく、オンプレミスや閉域網に対応できるサービスを検討することが重要です。