OCRとは？意味や仕組み、利用メリットなどを徹底解説！

OCRとは光学文字認識の略で、画像内の文字を解釈してデジタルデータ化する技術を指します。この記事では、そんなOCRの基本的な仕組みや活用メリット、利用事例、そして未来の可能性に迫ります。次世代のOCRがもたらす進化に注目し、最新の情報を知りたい方に是非読んでいただきたい内容です。

さらに記事の後半では、デジタル化のプロであるデジ窓が厳選したおすすめのOCR製品をご紹介します。

OCRとは？

OCR（Optical Character Recognition/Reader）は、文字を読み取ってデジタル化する技術です。これは、手書きや印刷された文字を、イメージスキャナやデジタルカメラなどで読み取り、コンピュータが理解できるデジタルの文字データに変換するプロセスです。人間は紙に書かれた文字を見て理解できますが、コンピュータはそれを自動的に理解することができません。そのため、OCRは紙に書かれた情報をデジタルデータとして利用できるようにするための不可欠な技術と言えます。

例えば、名刺をスキャナーで読み取る場合を考えてみましょう。名刺上には様々な情報が記載されていますが、これを手作業で入力しようとすると非常に時間がかかります。しかし、OCRを使用すれば、名刺をスキャンするだけで、その情報がデジタルデータとして取り込まれ、後で簡単に編集や検索ができるようになります。これにより、業務の効率が大幅に向上し、情報の活用が容易になります。

OCRが注目されている背景

近年、OCR（Optical Character Recognition/Reader）は再び注目を浴びており、その背後にはいくつかの重要な要因が影響しています。OCRが注目されている背景を以下に示します。

1. 働き方改革の推進

働き方改革は、生産性の向上や業務の効率化が求められる現代のビジネス環境での重要なテーマとなっています。人手不足が問題とされ、生産年齢人口の減少も懸念されている中で、労働力の有効活用が必要です。そこでOCRを導入することで、従来の手作業にかかる時間やエネルギーを大幅に削減し、業務の効率化が実現できます。

2. テレワークの普及

テレワークやリモートワークが急速に普及しています。このような環境下では、紙ベースの情報を電子化してオンラインでアクセスできる必要があります。OCRは、手書きの申込書、契約書、FAX、また紙文書のデータを電子化し、オンラインで容易にアクセス・検索できるようにする手法として注目されています。

3. AI技術の発展

OCRにAI（人工知能）技術が組み込まれた「AI OCR」の登場により、OCRはさらに進化しました。以前のOCRは誤認識の問題があり、特に手書き文字の認識が難しかったです。しかし、AIの力を借りることで非定型文書や手書き文字の認識が向上し、高い精度でデータを変換できるようになりました。この進化により、OCRの利用範囲が拡大し、多くの企業がOCRに注目するようになりました。

4.データの連携の重要性

データの相互接続性が重要性を増しています。システム間や企業間などでデータが連携できることが、ビジネス上での競争力の要素となっています。OCRは、データ入力と処理の効率を向上させるための手法として、データの”つながり”の時代に重要視されています。

OCRが文字を認識する仕組みを解説！

「OCRの文字分析手法」について詳しく説明します。OCR（Optical Character Recognition/Reader）は、紙のドキュメントや画像から文字を読み取り、デジタルテキストに変換するテクノロジーです。文字分析手法は以下のステップで実行されます。

1. 画像の取り込み
2. レイアウトの解析
3. 行・文字の切り出し
4. 1文字ごとの認識
5. テキストデータとして出力

1. 画像の取り込み

OCRの最初のステップは、紙の情報をデジタル画像として取り込むことです。これはスキャナー、スマートフォンのカメラ、デジタルカメラなどで行われます。

2. レイアウトの解析

OCRは、単に文字を読み取るだけでなく、文書内のレイアウトを理解する必要があります。文書には文字だけでなく、区切り線、表、グラフ、段落など、さまざまな情報が含まれていることがあります。したがって、文書内のテキストを適切に認識するために、レイアウト解析が行われます。

3. 行・文字の切り出し

レイアウト解析の結果、文書内の行や段落などのまとまりが特定されます。OCRはこれらのまとまりをさらに細かく分割し、各行や文字を認識対象とします。

4. 1文字ごとの認識

OCRは各文字を1文字ずつ認識します。これは文字を拡大・縮小し、その形状、フォント、特徴などを分析するプロセスです。例えば、特定の文字がどのような線や曲線で構成されているか、どのフォントが使用されているかなどを検出します。

5. テキストデータとして出力

文字認識が完了すると、最終的にはデジタルテキストデータとして出力されます。このとき、レイアウト情報や行・文字の切り出し情報を元に、テキストがまとまった文章として出力されます。これにより、ユーザーは元の文書をデジタルテキストとして利用できます。

OCR技術は、単なる文字の読み取りを超えて、文書の理解や構造解析を含む高度な文字分析手法を使用しています。これにより、紙の文書や画像をデジタルデータに変換し、テキストデータとして編集や検索が可能となり、多くの業務プロセスで活用されています。

OCRの導入効果・メリットは？

OCR（Optical Character Recognition）の導入には多くのメリットがあり、さまざまな業界や部門でその導入効果が顕著に現れています。本章では11個のメリットを紹介します。

1. 作業効率の向上
2. 確認・修正が容易
3. データの汎用性向上
4. 人件費の削減
5. データの一元管理
6. ペーパーレス化の推進
7. 手作業によるミスの低減
8. 作業時間の削減
9. 情報の検索性向上
10. ペーパーレス化への貢献
11. 顧客データの共有効率化

1. 作業効率の向上

紙やPDFの帳票を自動でデータ化できるため、手作業に比べて格段に作業効率が向上します。手入力に比べて時間と労力の節約が可能です。

2. 確認・修正が容易

OCRは帳票をスキャンすると即座にデータ化されますが、読み取り精度が100％ではないこともあります。しかし、確認・修正作業は簡単で、必要に応じて確認箇所を目立たせたり、読み取った画像と読み取り結果を比較しながら修正できます。

3. データの汎用性向上

OCRによって読み込まれたデータは、CSVファイルとして保存できます。このCSVファイルは各種システムで利用でき、さらに外部ツールを使ってExcelファイルに転記することもできます。これにより、情報の流通がスムーズになります。

4. 人件費の削減

帳票の手入力作業が削減されれば、人件費も削減できます。従業員はより生産的な業務に時間を費やせるようになります。

5. データの一元管理

OCRにより紙帳票をテキストデータに変換して一元管理できるため、情報の集約が可能です。これは検索性の向上をもたらし、アクセスがより便利になります。

6. ペーパーレス化の推進

OCRの導入は、紙帳票を減らし電子データへの置き換えを進めるペーパーレス化を支援します。これは多くの企業が追求しているデジタル化の課題に貢献します。

7. 手作業によるミスの低減

手入力に比べ、OCRを使ったデータ化はミスのリスクを大幅に低減させます。また、確認・修正作業も簡単で、担当者の負担が軽減されます。

8. 作業時間の削減

OCRを使用することで、データ入力にかかる時間を削減できます。さらに、RPAなどの自動化ツールを併用することで、業務効率の大幅な向上が可能です。

9. 情報の検索性向上

OCRによって文字をテキストデータ化することで、情報の検索が容易になります。過去の文書を全文検索のように検索できるため、情報の再利用が容易になります。

10. ペーパーレス化への貢献

OCRは紙の書類を電子データに変換する手段として、ペーパーレス化を推進します。これは環境への貢献としても注目されています。

11. 顧客データの共有効率化

OCRを使用して紙の顧客データを電子化することで、情報共有が効率的に行えます。営業活動などで顧客データを活かしやすくなります。

OCRの導入により、これらの効果を実珸化することができ、業務の効率化やデジタル化を進める際に重要なツールとなります。読み取り精度の向上や様々な業界への適用が進むことで、OCRはますます多くのビジネスにおいて必要不可欠な技術となっています。

OCRの利用における課題と注意点

OCRの使用にあたってはいくつかの注意点があります。それらを把握することでOCRサービスのパフォーマンスをフルに活用しましょう。

• OCR精度向上のために工夫が必要
• 手書き文字の認識の難しさ
• 言語によっては読み取れない場合がある
• プライバシーとセキュリティの対策は必須

OCR精度向上のために工夫が必要

OCRの精度を向上させるためには、高品質な画像の入手や前処理が重要です。画像の解像度やコントラストの最適化、歪みや汚れの除去などが有効です。また、フォントの選択や文字間のスペーシングにも注意し、認識精度を高めることができます。さらに、OCRエンジンの選定やトレーニングデータの充実も重要なポイントです。

手書き文字の認識の難しさ

OCRは、印刷体や手書き文字など多様なフォントに対応する必要があります。特に手書き文字の認識は難しく、高度なアルゴリズムと大規模な学習データが必要です。この課題に対しては、深層学習を活用したAI OCRの導入や、特定の業界や用途に特化したOCRエンジンの利用が有効です。（AI OCRについては後ほど解説します。）

言語によっては読み取れない場合がある

世界中で様々な言語と文字セットが存在するため、OCRの認識精度は言語によって異なります。特にアジア圏の文字や非ラテン文字の認識は一部のOCRエンジンでは課題となることがあります。これを克服するには、言語ごとに適切なOCRエンジンや言語モデルを選択することが重要です。

プライバシーとセキュリティの対策は必須

OCRを活用する際には、機密情報や個人データが含まれる可能性があります。そのため、プライバシーとセキュリティの保護に配慮する必要があります。データの適切な暗号化やアクセス制御、サーバーへの侵入対策などを実施することで、情報漏洩や不正アクセスを防止することが重要です。

OCRソフトウェアの種類

一口にOCRといっても様々な形態のOCRサービスが存在します。そこで本章では4つのOCRサービスの特徴や利点をご紹介します。

1. オンラインOCRサービス
2. デスクトップアプリケーション
3. モバイルアプリのOCR
4. オープンソースOCR

1.オンラインOCRサービス

オンラインOCRサービスは、インターネットを介して利用する形態で、利便性が高いことが特徴です。手軽に利用できる一方、プライバシーやセキュリティに注意が必要です。また、大量のデータを処理する場合は、有料プランが必要なこともあります。

2.デスクトップアプリケーション

デスクトップアプリケーションは、PCにソフトウェアをインストールして利用する形態です。オフラインでも利用できるため、セキュリティ面で安心感があります。多機能な場合が多く、高度な設定やバッチ処理が可能です。

3.モバイルアプリのOCR

モバイルアプリのOCRは、スマートフォンやタブレットで手軽に文字認識を行える便利なツールです。領収書や名刺のスキャン、翻訳機能の利用など、様々な場面で活用できます。優れたアプリとしては「Google 翻訳」や「Office Lens」が挙げられます。

4.オープンソースOCR

オープンソースOCRは、無料で利用できることが魅力的です。また、コミュニティによる開発が進んでおり、幅広い言語に対応していることが特長です。ただし、商用OCRソフトウェアに比べて精度やサポートの面で劣る場合もあるため、利用時は注意が必要です。

おすすめのOCRサービス5選

機能面や費用面を考慮し、特におすすめできるOCRサービスを5つ紹介します。

【より多くのOCRサービスをより詳しく比較した記事はこちら】

【2024・比較表あり】AI OCRおすすめ39選！価格や選定ポイントを解説

OCR技術の進化と「AI OCR」について

従来のOCR技術が進化し、近年ではより読み取りの精度が高いAI OCRのシェアが拡大しています。本章ではそんなAI OCRがそもそもどういうものなのか、どういうメリットがあるのかについて解説します。

OCR技術の課題と改善の歴史

過去のOCR技術は、手書き文字や歪みのある文字に対して認識精度に課題を抱えていました。しかしながら、画像処理技術やパターン認識の進展により、これらの課題は徐々に解決されてきました。特に、深層学習の登場により、OCR技術は劇的な進化を遂げました。

機械学習とディープラーニングがもたらす進化

機械学習とディープラーニングは、OCR技術の向上に大きく寄与しています。これらのアプローチは、大量のデータを用いて文字の特徴を学習し、高度なパターン認識を行うことが可能となりました。その結果、従来よりも高精度な文字認識が実現され、多様なフォントや言語にも対応できるようになりました。

AI OCRの定義と特徴

AI OCRは、人工知能（AI）技術を応用した最新のOCR手法です。AIによるOCRは、従来のルールベースのアプローチよりも柔軟で、高度なコンテキスト理解が可能です。これにより、画像の複雑な条件やレイアウトの変化にも対応でき、より高い精度と頑健性を持ちます。

AI OCRがもたらす利点と可能性

AI OCRの利点は多岐にわたります。高い精度により手作業の必要性が減少し、生産性向上が期待できます。さらに、大規模なデータの処理もスピーディーに行えるため、リアルタイムな応用やビッグデータ分析に適しています。AI OCRは将来的に、自動翻訳や知識抽出などの応用領域を拡大させ、より便利なサービスの提供に貢献することが期待されています。

【AI OCRについてさらに詳しく解説した記事はこちら】

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