近年、企業のデジタル化が進むなか、紙の書類をデータ化する作業はますますニーズが高まっています。従来のOCR技術は、活字の読み取りには一定の効果がありましたが、手書き文字や複雑なレイアウトの書類への対応が難しく、多くの手作業が必要でした。

そこで注目されているのが、AI技術を活用した「AI-OCR」です。AI-OCRは、従来のOCRに比べて大幅に向上した文字認識精度と、柔軟なレイアウト対応を実現。書類のデータ化作業を大幅に効率化することが可能です。

本記事では、AI-OCRの基礎知識から従来のOCRとの違い、導入メリット、具体的な活用事例までを徹底解説します。

AI-OCRとは

AI-OCRとは、AI（人工知能）技術を活用したOCR（光学文字認識）技術のことです。従来のOCR技術は、画像やPDFファイルなどの文字を認識してテキストデータに変換する技術でしたが、AI-OCRはさらに機械学習やディープラーニングなどの技術を組み合わせることで、以下の機能が強化されています。

• 文字認識精度の向上
• 手書き文字や複雑なレイアウトへの対応
• 表や画像の認識
• 自動分類・抽出
• 翻訳

これらの機能により、AI-OCRは従来のOCRよりも高い精度で書類のデータ化を自動化できます。

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AI-OCRと従来のOCRの違い

AI-OCRと従来のOCRは、どちらも画像やPDFファイルなどの文書から文字を認識してテキストデータに変換する技術ですが、以下の点に大きな違いがあります。

文字認識精度

AI-OCRは、ディープラーニングと呼ばれるAI技術を用いることで、従来のOCRよりも大幅に向上した文字認識精度を実現しています。従来のOCRは、活字の読み取りには一定の効果がありましたが、手書き文字や複雑なフォント、傾斜した文字などには対応が難しく、誤認識が発生しやすいという課題がありました。一方、AI-OCRは、これらの課題を克服し、手書き文字や複雑なレイアウトの書類でも高精度に読み取ることができます。

レイアウト対応

AI-OCRは、帳票フォーマットを事前に設定することなく、さまざまなレイアウトの書類に対応することができます。従来のOCRは、読み取りたい文字の位置やサイズを事前に設定する必要がありました。一方、AI-OCRは自動的に文字の位置やサイズを検出するため、設定作業が不要です。

データ形式への変換

AI-OCRは、読み取った文字をExcel、PDF、Wordなどのさまざまなデータ形式に変換できます。従来のOCRは、テキストデータとしてしか出力できないものが多く、データの利活用に制限がありました。一方、AI-OCRは用途にあわせてさまざまな形式に変換できるため、データの利活用が促進されます。

自動化による効率化

AI-OCRは、手作業によるデータ入力作業を大幅に削減し、業務効率を向上できます。従来のOCRは、読み取った文字を後から手作業で修正する必要がありました。一方、AI-OCRは、誤認識の少ない高精度な文字認識とデータ変換の自動化により、手作業による修正作業の大幅に削減を可能にします。

 AI-OCR のメリット

AI-OCRは、従来のOCR技術にAI技術を組み合わせることで、文字認識精度やレイアウト解析精度を大幅に向上させた技術です。AI-OCRを導入することで、以下のようなメリットを得られます。

業務効率化

手作業によるデータ入力作業を大幅に削減し、業務時間を短縮できます。

たとえば請求書処理の場合、大幅な時間短縮が期待できます。さらに、人件費やデータ入力作業にかかるコストの削減も可能でしょう。

人件費は、企業にとって大きなコストです。AI-OCRを導入すれば、人件費を削減し、コストの最適化ができます。

人為的ミスの削減

自動化により、データ入力ミスを防ぐ効果が期待できます。データ入力ミスは、企業にとって大きなリスクとなりますが、そのリスクを軽減できるでしょう。さらに、データの品質向上にもつなげることができます。データの品質は、企業にとって重要な資産です。AI-OCR導入によりデータの品質を向上させることで、企業の競争力を強化できます。

データの利活用

データ化された書類を分析することで、新たなビジネスチャンスを発見できるでしょう。たとえば顧客情報の分析から、新たな顧客層の発掘が期待できます。さらに、業務改善や意思決定にも役立てることが可能です。データ分析は、企業にとって重要な経営資源となります。AI-OCR導入によりデータ分析を効率化し、企業の成長を促進することが期待できるでしょう。

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 AI-OCR のデメリット

AI-OCRにもいくつかデメリットがあります。

導入コスト

AI-OCRは、従来のOCRよりも高機能なため、ソフトウェアやハードウェアの導入コストが高くなります。具体的には、以下のようなコストが発生します。

• ソフトウェアライセンス費用
• ハードウェア費用
• 導入コンサルティング費用
• システム運用・保守費用

認識精度

AI-OCRは、高精度な文字認識を実現していますが、100％の認識精度を実現することは難しく、誤認識が発生する可能性があります。誤認識率は、以下のような要因によって影響を受けます。

• 書類の質
• 文字の種類
• レイアウト
• 使用環境

 AI-OCRの種類

AI-OCRは、大きく3種類に分類できます。

汎用×定型フォーマット型

汎用×定型フォーマット型は請求書、領収書、納品書など、フォーマットが決まっている書類に特化しています。事前にフォーマットを定義することで、高精度な文字認識が可能です。また、汎用性の高いAI-OCRエンジンを用いるため、さまざまなフォーマットに対応できます。帳票処理の自動化に最適です。

汎用×非定型フォーマット型

汎用×非定型フォーマット型は請求書、領収書、納品書など、フォーマットが異なるさまざまな書類に対応しています。複雑なレイアウトの書類にも対応可能です。事前にフォーマットを定義する必要がなく、特定の業務に特化したAI-OCRエンジンを用いるため、高い認識精度を実現できます。

業務特化×非定型フォーマット型

業務特化×非定型フォーマット型は、特定の業務に特化したAI-OCRです。経理業務、人事業務、営業業務などさまざまな業務に利用できます。高い認識精度と効率化を実現しており、複雑な業務フローにも対応可能です。

 AI-OCRの選び方

AI-OCRは、従来のOCRと比べて大幅に向上した読み取り精度と、多様な機能で注目されています。しかし、製品によって機能や価格、読み取り精度などが大きく異なるため、最適な製品を選ぶにはいくつかのポイントを押さえることが重要です。

必要な機能

AI-OCRは単に文字を読み取るだけでなく、さまざまな機能が搭載されています。そのなかから、自社に必要な機能を搭載しているものを選びましょう。ここでは、選ぶ際にチェックしたいポイントついて解説します。

コスト面

AI-OCRの導入コストは、製品によって大きく異なります。無料のサービスから、月額数千円から利用できるものまで幅広いので、予算にあわせて選びましょう。考慮すべき費用には、以下のようなものがあります。

使いやすさ

AI-OCRは、誰でも簡単に使えるように、操作画面がシンプル設計になっているものがおすすめです。また、日本語によるサポートが充実している製品を選ぶと安心です。

ベンダーの信頼性

AI-OCRは、重要なデータを扱うツールなので、信頼できるベンダーの製品を選ぶことが重要です。

無料トライアル

多くのAI-OCR製品は、無料トライアルを提供しています。実際に試してみて使い勝手や機能を確認してから導入することをおすすめします。

 AI-OCRの利用によって業務効率化が見込める業務例

以下は、AI-OCRによる業務効率化が見込める業務例です。

経理・会計業務

経理・会計業務においては、以下の処理に対する効果が期待できます。

人事・総務業務

人事・総務業務においては、以下の処理への効果が期待できます。

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営業・マーケティング業務

営業・マーケティング業務では、以下の処理に効果的です。

その他

そのほかの業務では、以下の処理に高い効果が期待できます。

 AI-OCR使用の際の注意点

AI-OCRは、従来のOCRと比べて大幅に向上した読み取り精度を実現していますが、100％の認識精度を達成することは以下の理由により、理論上不可能です。

• 文字の形状や大きさ、色、濃淡などのバリエーション
• 紙の状態（汚れ、シワ、破れなど）
• 複雑なレイアウト
• 手書き文字
• フォントの種類

AI-OCRは、これらの要素を考慮して読み取りを行いますが、完璧に認識することは難しいのが実情です。とくに、手書き文字や複雑なレイアウトの書類は、誤認識が発生しやすい場合があります。そのため、AI-OCRを使用する際には、以下の点に注意する必要があります。

• 誤認識が発生する可能性を常に念頭に置き、読み取り結果を必ず確認する
• 手書き文字や複雑なレイアウトの書類は、事前にスキャン画像を調整する
• 必要に応じて、後処理を行う

AI-OCRは、非常に高精度なツールですが、100％の認識精度を期待することはできません。誤認識が発生する可能性を常に念頭に置き、読み取り結果を必ず確認することが重要です。

まとめ：書類のデータ化を効率化し、デジタル化を実現するAI-OCR

AI-OCRは書類のデータ化作業を効率化し、業務のデジタル化を実現する、非常に有効なツールです。導入にあたってはメリットだけでなく、デメリットや注意点も理解した上で、検討することが重要となります。

また、AI-OCRFを選ぶ際には必要な機能、導入コスト、使いやすさ、ベンダーの信頼性などを考慮することも必要と考えてください。。無料トライアルを活用して、実際に試してみることをおすすめします。