OCRって何？紙の文書をデジタル化して効率アップ！
基本から応用までわかりやすく解説

OCRとは

OCR処理について

OCR（Optical Character Recognition）とは、光学文字認識のことで、紙や画像ファイルに書かれている文字を、コンピュータで利用できるデジタルデータに変換する技術のことです。

わかり易くいうと

OCRとは「Optical Character Recognition」の略で、光学文字認識とも呼ばれます。
これは、紙の文書や画像に印刷された文字をスキャナーやカメラで読み取り、それをデジタルテキストデータに変換する技術です。
人間は紙や画像ファイルに書かれている文字が、読みにくい文字や誤字であっても意味を理解することができます。
しかし、コンピュータは文字を文字として人間のように認識できません。
OCRを使い、文字を解析することではじめて、コンピュータは文字をデジタルデータとして認識できるようになります。
OCRなしに、スキャナやカメラで読み取った紙の書類をPDFとして保存した場合、それはただ画像が貼られているだけのPDFとなり、書かれている文字の検索を行うことはできません。
コンピュータがスキャナやカメラで読み取った画像から、文字を認識・解析して保存するにはOCR技術が必要です。

OCRの仕組み

OCRは、印刷されたテキストや手書き文字をデジタルデータに変換するプロセスです。スキャナーでスキャニング後、OCRソフトを使用しテキスト抽出後、編集可能なドキュメントとしてデータ化します。以下のようなステップで行われます。

OCRフロー

①スキャン

まず、紙の文書や画像をスキャナーを使ってデジタルイメージに変換します。

②前処理

スキャンされた画像のクリーニングや、コントラスト調整、歪みの修正などをして、文字がコンピューターによって読みやすくなります。

③文字認識

ここで、画像の中の個々の文字が識別され、それがデジタルテキストデータに変換されます。
文字の形やパターンを分析することで、正確な識別が実行されます。

④ポスト処理

認識されたテキストに対してさらに処理が加えられ、誤認識が修正され、テキストの精度が向上します。

⑤出力

最後に「出力」の段階で、認識されたテキストが編集可能な形式、例えばPDFファイルなどに変換されます。
OCRのこのプロセスによって、紙の文書をデジタル化し、コンピューター上で検索可能かつ編集可能なテキストとして活用することができます。

AI-OCRと何が違うの？

AI-OCRとは

近年ではOCRにAIを搭載し、ディープラーニングを活用する「AI-OCR」により、テキスト認識をより正確に行えるようになっています。AI-OCRとは、人工知能（AI）を活用したOCR（Optical Character Recognition）技術を指します。従来のOCR技術とAIを用いたOCR（AI-OCR）の違いを理解するには、それぞれのアプローチと機能に焦点を当てることが重要です。以下で両者の違いを説明します。

従来のOCRとAI-OCRの違い

OCRはファイル形式でどんなことができる？

OCRとエクセル

OCRやAI-OCRの概要をご紹介してきました。ここからはOCR機能を使用してスキャンした文書からデータを抽出し、エクセル形式で利用することが可能です。以下に、エクセルでOCRを使う具体的な事例をいくつか紹介します。

事例① 領収書・請求書・台帳などのデータ抽出

領収書や請求書・顧客台帳をスキャン後、OCR機能を付帯して重要なデータ（例えば、金額・日付・取引先名などの顧客情報）を抽出。
その後、このデータをエクセルに読み込み、財務管理や会計処理・顧客管理などデータ管理に活用します。

事例② 紙の表・リストなどのデジタル化

紙に印刷された表やリストをスキャン後、OCR機能を付帯してデータをデジタル化します。
例えば、顧客リスト・在庫管理簿・スケジュール表をエクセルに変換し、それをさらに分析や管理のために活用することで、業務改善に役立ちます。

事例③ アンケートの結果集計

スキャンした紙のアンケートにOCR機能を付帯し、データを抽出。抽出したデータをエクセルにインポートします。
これにより、アンケート結果を効率的に集計・分析することが可能です。

これらの事例は、OCR技術がエクセルでのデータ管理や分析を効率化する方法を示していますが、OCRの抽出精度は元の文字のクオリティや明瞭さに影響されるため、高性能なスキャンと最適なOCRソフトウェアの選択が重要です。また、手書き文字の認識は印刷されたテキストのよりも読み取りの難易度が高く、この点も考慮し作業を進める必要があります。

OCRとPDF

OCRを用いたPDF変換の使い方の事例をいくつか紹介します。

事例① スキャンした文書の編集

スキャンしてPDFに変換した後、OCR機能にてテキストを認識し、Word文書などの編集可能な形式に変換。
古くなった報告書・書籍・論文などの内容をデジタル化し、更新や編集が可能になります。

事例② アーカイブ文書の検索可能化

歴史的文書やアーカイブされたレポートをPDF形式でスキャンし、OCRを適用してテキストを抽出。
文書内の特定の単語やフレーズを検索を簡略化することで、研究や資料探しの効率が向上します。

事例③ 電子書籍の作成

紙の書籍をスキャンしてPDF化、OCRでテキストを抽出後、電子書籍の形式に変換。
古い書籍をデジタル化し、オンラインで遠隔からでもアクセスを可能にすることができます。

事例④ 法的文書の管理

契約書や法的文書をPDFでスキャン後、OCRでテキストを抽出し、文書管理システムに統合。
これにより、文書の検索やアクセス・管理などが容易になり業務効率が向上します。

OCRを用いたPDF変換は、文書のデジタル化と管理を効率的に行うための強力なツールです。しかし、OCRの精度は文字の品質やフォント・レイアウトに依存するため、期待した結果を得るためには高精度なスキャンと適切なOCRソフトウェアの選択が重要です。

OCRとword

スキャンした文書や画像からテキストを抽出し、Word文書として編集可能な形式で活用することが可能。
以下に、WordでOCRを使う具体的な事例をいくつか紹介します。

事例① スキャンした文書の編集

紙の文書やPDFファイルをスキャンした後、OCR機能を駆使しテキストを抽出したものを、Word形式で保存可能です。
報告書・書籍の内容をデジタル化し、Word内で編集や更新が可能になります。

事例②　アーカイブ文書の活用

歴史的文書やアーカイブされたレポートをスキャンし、OCRを適用してテキストを抽出します。
抽出されたテキストはWordで編集し、研究や資料整理に使用できます。

事例③ 言語翻訳時のテキスト抽出

様々な言語の文書をスキャンし、OCR機能でテキストを抽出。その後、Wordで翻訳ツールを利用して翻訳します。
異言語の文書翻訳も容易に対応可能になります。

事例④ 記事の抽出

書籍・雑誌からレシピや記事をスキャンし、OCR機能でテキストを抽出。ダイレクトにWord文書に変換します。
これにより、個人的に必要な箇所だけのデータベースを作成し、情報を整理することができます。

これらの事例は、OCR技術によりWordでの文書作成・データ管理を効率化する一部事例です。が、OCRの抽出精度は元の文字のクオリティや明瞭さに影響されるため、高性能なスキャンと最適なOCRソフトウェアの選択が重要です。また、手書き文字の認識は印刷されたテキストのよりも読み取りの難易度が高く、この点も考慮し作業を進める必要があります。

OCRの業種別の使い方

OCRの業種別の使い方　まとめ

多くの企業が電子帳簿保存法対応の一貫として、OCR技術を活用したテキスト電子化をお選びいただいております。中でも特にご依頼の多い業種の使用特性をまとめてみました。
様々な業界でOCR技術が使われていて、それぞれの業界によって、この技術が使用用途が違います。

金融業界

メリット:
文書処理の自動化による効率化が可能です。例えば、請求書や領収書のデータエントリが自動化される事務処理工数削減に繋げられる。
顧客情報のデジタル化により、迅速なサービス提供とヒューマンエラーを最小に抑え正確性を大幅に向上することが可能。
情報の転記作業を無くすことで、他の業務に集中することができる。
デメリット:
高いセキュリティリスクがあり、顧客データの漏洩が重大なインシデントになり得る。
初期投資コストが高い場合がある。

ヘルスケア業界

メリット:
患者カルテの迅速なデジタル化により、情報検索・管理・遠隔での確認しやすさが大幅に向上する。
電子化することで、院内外での情報共有力が向上し、診断や治療計画をスムーズかつ迅速に進めることができる。
デメリット:
医療データのプライバシーとセキュリティ漏洩の懸念。
情報の正確性が命に関わるため、誤認識した場合のリスクが重大。

法律業界

メリット:
大量の法的文書の管理・検索のし易さが大幅に向上。
訴訟時の調書や契約書などをデータ化する事による、情報の検索・情報の遠隔共有や分析が容易化。
デメリット:
法的文書における誤認識が、判決等に重大な影響を及ぼす可能性。
専門用語が多いため、文書の複雑さによるOCRの読み取り精度問題。

教育業界

メリット:
教材・研究資料などをデジタル化することで、スペースの有効活用と原本を劣化させる事なく保存可能になる。
教室内外での学習資料の共有のし易さや、アクセシビリティが向上する。
デメリット:
初期コストが高くなり、教育技術などの習熟に時間が必要。
手書き文書や文字の分量が多いため、誤認識率が高い。

小売・流通業界

メリット:
注文書や納品書など多くの書類をデジタル化する事で、処理効率の大幅な向上。
在庫管理の自動化と精度向上で、ヒューマンエラーを低減できる。
デメリット:
古い書類や破損し劣化が進んだ文書の読み取りが困難。
データ誤認識による在庫管理の誤算。

建設業界

メリット:
図面や契約書のデジタル化により、情報の検索と情報共有が遠隔でも容易になる。
社内外での情報共有がスムーズになり、プロジェクト管理の効率化、コスト管理のし易さの改善。
デメリット:
大判図面などの劣化が進んでいる場合や、専門的な文書が多いため誤認識が発生しやすい。
電子化プロセスにおける初期コスト高騰と膨大な紙資料のスキャニングにかかる時間の長期化。

不動産業界

メリット:
契約書や重要書類をデジタル化することで情報検索スピードの向上。
不動産取引に関連する膨大な文書の効率的な管理。
デメリット:
不動産取引における、重要情報の誤読による機会損失などのリスク。

製造業界

メリット:
製品設計図や製造工程書の迅速なデータ化による情報へのアクセス性向上。
品質管理文書等、膨大な情報の効率的な管理とトレーサビリティの向上。
デメリット:
専門的な図面や技術文書のため誤認識率が高くなる可能性がある。
劣化が進んだ資料の場合、誤認識率が高くなる可能性。

サービス業界

メリット:
顧客情報・契約書・顧客カルテなどのサービス履歴の電子化による、迅速な処理と管理。
顧客情報の検索が簡略化され、サービス品質の向上に繋がる。
デメリット:
顧客情報の漏洩とセキュリティ対策の課題。
手書き文書や、異なるフォーマットの文書に対する誤認識性の高さ。

OCRのメリットデメリット

OCRのメリット

①手動データ入力を自動化できる

従来、手作業で行っていた伝票処理などの業務を自動化できます。
このような処理を人が行う場合、誤入力・見落としなどのミスなどのヒューマンエラーは、作業中どんなに注意していても100％完璧に防ぐことは困難です。
OCRを活用すると、ミスや作業時間の削減を実現しつつ、文字のデジタルデータ化が可能となり大幅な業務効率化を実現できます。
OCRの文字認識の精度は100%ではありませんので、読み取った文字の確認は必要ですが、手動のデータ入力を削減できるのは大きなメリットです。
OCRによる自動化は、手動でのデータ入力に比べて時間を大幅に節約し、入力ミスや見落としといったヒューマンエラーを減らすことができます。
データの確認と調整が必要になる場合がありますが全体的に見れば業務の効率化に大きく貢献することになります。

②データ検索・活用しやすい形式で保存可能

OCR処理を行っていないPDFファイルは画像が貼られているだけのため、文字によるデータ検索ができません。ですがOCR処理を行うことで、ファイルの画像を文字と画像部分に分け、文字を解析し検索可能なデジタルデータにできます。さらに画像を圧縮・不要情報の削減をすることで、ファイルサイズの削減も可能です。
同時に、文字をテキストデータとして保持することになるので、ソフトウェアに転記して利用することができます。一部のOCRソフトには、ダイレクトにMicrosoft 365（旧office 365）の形式で保存できるものもあります。

③ペーパーレスとなり、遠隔地でも情報共有できる

紙は保管スペースを必要とします。また、膨大な資料室から必要な資料をピックアップすることは膨大な時間を要します。
ペーパーレス化を進めることで、書類の保管場所の確保という物理的なスペースの削減が可能です。さらにファイルをサーバーに格納しておくことで、遠隔地からでも書類の内容を確認できるようになります。従業員は自宅からでもファイルの閲覧が可能となり、テレワークも推進しやすくなるでしょう。

OCRのデメリット

①文字や紙の状態によっては、データ誤認識の可能性がある

「0」と「O」・「1」と「l」・「5」と「S」など、形が似ている文字は誤認識し易く、難易度は高い読み取りです。
似ている形をしている文字や書き手により筆跡が多様にある手書きの文章は、誤認識は避けて通れず、OCRの文字認識の精度は100%ではない点です。 また、紙の状態が悪ければ悪いほど、識字率は低下します。
その為、高性能なスキャナーを使用し、熟練社員により調整することで識字率を向上させることになります。OCRは様々なソフトウェアを用い処理しますが、高品質な電子化までには人の力を借り、目視での確認をするなど労力をかける必要があるのです。

②データの活用目的によっては、人的作業が必要

検索機能メインで電子化した場合ほとんど影響は無いのですが、Excelへデータをインポート後、分析・管理する場合や文字データとしての用途では、必ず目視確認をしテキスト化する校正作業が必要です。
AI-OCRの登場により識字力の向上は図られていますが、まだまだ発展段階の技術であるため、期待する成果を出すためには人的作業が必須となる可能性があります。

③高性能AI-OCRの導入：初期費用と運用コストについて

高性能AI-OCRを導入するとき、少し考えるべきポイントがあります。
まずは、やっぱり気になるのがコスト問題ですよね。
だいたい初期費用が数万円から数十万円かかることが多くて、ランニングコストが数万円程度です。
その場合、おそらく1ヶ月使わなくても、固定費として数万円はかかってしまうわけです。
それから、AI-OCRには少し脆弱もあってAI-OCRは縦書きに弱い傾向にあります。
世の中の多くの帳票は横書きで書かれており、AIも横書きのデータを中心に学習していることが多いからです。

AI-OCRのメリットデメリット

AI-OCRのメリット

AIを取り入れたOCR技術、いわゆるAI-OCRは、デジタル化業務において革命的な役割を果たしています。
ただし、この技術を導入する際にはいくつか留意点があります。
AI-OCRの大きなメリットは、①複雑なテキストや手書きの文字さえも高精度で認識できる点です。
さらに、②このシステムは時間が経つにつれて学習し、認識能力を強化していきます。
③多言語に対応できる上、文脈も理解できるので、国際的なビジネスでも大いに役立ちます。

AI-OCRのデメリット

ただ、検討を要するデメリットもあります。①AI-OCRシステムを導入するには相応のコストがかかります。 また、②特定の言語やフォーマットにはまだ完全に対応していないという技術的な制約もあります。

用紙別のOCRの使い道

OCR技術は、基本的に紙の厚さに影響しませんが、紙の状態（しわや古さなど）によっては認識の精度に影響が出ることがあります。ここからは実際にOCRを付帯させる前に、知っておきたい情報をお伝え。以下に、紙の厚さや状態が文字認識に与える影響について説明します。

紙の厚さ

OCRは紙の厚さには直接影響されません。スキャンの際は紙の表面に印刷された文字が読み取られるため、紙が通常の範囲内の厚さであれば、問題なく読み取ることは可能です。
しかし、非常に厚い紙や特殊な紙で印刷されている場合、スキャンする際に光の反射や影が発生し、これが文章認識精度に影響を及ぼす可能性があります。

シワがある紙

シワや折れ目がある紙は、スキャン時に影や歪みが生じるため、OCRによる正確な文字認識を妨げる可能性があります。このような場合、画像の前処理により一部改善できることがあります。

古い文書

古い文書は、インクのにじみや紙の変色、破損などが原因でOCRの精度が低下することがあります。高解像度でのスキャンや画像の強化処理が必要になる場合があります。

識字率を向上させる方法

紙の状態に懸念がある…これって読み取りできるのかな…。そんな方、必見です。対策としては下記の方法がありますので、ぜひご相談くださいね！

高品質なスキャン

高解像度でのスキャンと良好な照明条件を確保することで、シワや紙の劣化による影響を最小限に抑えることができます。

画像の前処理

OCRソフトウェアは、しばしば画像の前処理機能を備えており、コントラストの調整や歪みの補正などを行って画像の質を向上させることが可能です。

専門的なOCRソフトウェア

特に難解な文書の場合、高度なOCRソリューションが必要になることがあります。

iPad+OCRの組合せではできないこと

iPadで書類をスキャンし、OCR（Optical Character Recognition）を利用する際、できないことや制限がいくつか存在します。
これらの制限は、技術的な制約やソフトウェアの機能によるものです。以下に主な点を挙げます。

事例① 複雑なレイアウトの処理

複雑なレイアウトや画像など多数のグラフィック要素を含む文書は、OCRによる識字率が低下する可能性があります。

事例② 手書き文字の認識

手書きの文字の場合、書き手によりフォーマットが定まらず、標準的なOCR技術では正確に認識しづらい場合があります。

事例③ 一部の言語への対応力が低い

一部のOCRアプリやソフトウェアでは、特定の言語を識字できない場合があります。多言語対応が必要な場合、適切なOCRソフトウェアの選定が重要です。

事例④ 画像の品質問題

低解像度や光の反射・影が映り込んでいるなどの問題がある画像は、OCRによるテキスト認識の精度を低下させます。

事例⑤ 特殊文字や記号の認識

特殊な記号や科学的な記号・数学式などの専門的な文字は、OCR技術で誤認識されることがあります。

事例⑥ リアルタイム翻訳の制限

一部のOCRアプリでは、リアルタイム翻訳がサポートされていない可能性があります。

スキャン代行サービスの推奨理由

スキャン代行サービスの推奨理由３点です。
スキャン代行サービスを採用する主な理由には、以下の３点が挙げられます。
まず、専門的な技術と機器の利用です。このサービスでは高品質なスキャンと、最適なOCRソフトウェアが用いられており、文字認識率の向上が期待できます。
これにより、データの精度と信頼性が高まります。

次に、時間とコストの節約が大きな利点です。
自社でスキャン設備を導入・運用すると、それなりの初期投資や維持コストが発生しますが、代行サービスを活用することでこれらを削減できるため、コストパフォーマンスが良くなります。

最後に、スキャン代行サービスを使うと、より効率的なデータ管理が実現できます。
例えば、大量の紙文書や名刺、領収書などをデジタル化する際、スキャンの専門家がスキャンからデータ入力までを一括で行ってくれます。
これにより、データの整合性と正確性が保たれ、誤入力や情報の欠落などのリスクを大幅に減少させることができます。
企業がスキャン代行サービスを利用すると、自社の従業員が煩雑なスキャン作業やデータ入力から解放され、本来の業務に集中できるようになります。
また、デジタル化されたデータは容易にアクセス可能で、検索や共有も簡単になります。
例えば、営業部門では顧客情報の検索が迅速になり、会計部門では請求書や領収書の処理が効率化されるなど、企業全体の業務プロセスがスムーズに進行するようになり企業の発展をサポートします。

まとめ

OCRについて解説させていただきましたが、いかがでしたでしょうか？
AIの進化に伴い、OCR技術は今後もさらに進歩し、認識精度が向上することが期待されています。
特に、AI-OCRは手書き文字の認識、複雑な文書の処理、多言語対応などの分野で大きな進展を見せるでしょう。
OCRのメリットとデメリットを踏まえ、スキャン代行サービスの利用を推奨します。
スキャン代行サービスは、高品質なスキャンと最適なOCR技術を提供し、初期投資や技術的な複雑さを低減します。
これにより、効率的でコスト効果の高いデジタル化が可能になり、中長期的には企業や組織の生産性を高めることが期待されます。
OCR技術の進展に合わせて、AI-OCR・スキャン代行サービスは共に進化し、より広範なアプリケーションでの利用が可能になる将来は近いです。