企業におけるペーパーレス化への取り組みの中で注目度を増すのが「OCR」という技術です。

もともとは限定的な現場で使用されており、最近になってさまざまなシーンで使われだしたため、「OCR」と聞いてもピンとこない人が多いのではないでしょうか。

OCRは、ペーパーレス化だけでなく、業務効率の向上のためにも重要な技術なのです。

この記事では、OCRがどのような技術なのかを解説します。

また、OCRの活用事例や、導入するメリットについても見ていきましょう。

さらに、最先端の技術である「AI OCR」についても解説しています。

OCRとは

OCRとは、どのようなものなのでしょうか。

そして、なぜいまOCRが注目されているのでしょうか。

ここでは、OCRの概要と、注目される理由について解説していきます。

加えて、OCRと似た技術である「OMR」について、OCRとの違いを解説しています。

書類などのアナログデータをデジタルに変換

OCR(Optical Character Reader)は、日本語で「光学式文字読取装置」と呼ばれる技術・ソフトウェアです。

OCRは、「光学式文字認識(Optical Character Recognition)」と呼ぶこともあります。

紙に書かれた文字や画像などのアナログデータを解析して、デジタルデータに変換する技術と、そのはたらきを持つソフトウェアをOCRといいます。

簡単に仕組みを解説すると、スキャナーなどで読み取ったした画像データから線形パターンなどを解析して文字を検出し、文字データとして取り出しています。

昔は郵便局などで、はがきに書かれた郵便番号の読み取りなどに使われていました。

現在は精度も上がり、当時よりも安価なソフトウェアが登場しているため、一般企業でも、書類や伝票などの読み取りに活用されています。

OCRには、印刷された文字であれば、規則的に並んでいて文字の癖などもないため簡単に読み取れるけれど、手書き文字だと制度が下がるという課題がありました。

現在、この問題はAI技術や解析技術などが発達して、「AI OCR」が登場したことによって解決しつつあります。

なぜいまOCRなのか

郵便局などで昔から使用されているように、OCRは決して新しい技術ではありません。

では、なぜいまOCRが注目されているのでしょうか。

その理由は、昨今求められている、企業のペーパーレス化、DX化への対応のためです。

ペーパーレス化で重要なデータベースの構築には、これまで紙で管理していた書類や伝票、納品書などをデジタルデータに変換する必要があります。

しかし、大量の書類をひとつひとつキーボードでPCに打ち込んでデジタルデータに変換するのは現実的ではありません。

中には、それらを外注で行っている企業もありますが、費用が高い上に、データ化するだけでは1円の売上にもなりません。

そのため、中々DXが進まない企業も多かったでしょう。

そこで、スキャナーとPCがあれば簡単にアナログデータをデジタルデータへ変換できるOCRが注目されるようになったのです。

アナログデータを変換して有用なデータベースを構築することは、ペーパーレス化を進めるだけでなく、新しい働き方に対応することにも繋がり、そこでOCRが重要な要素となるのです。

OMRとの違い

OCRに近い技術にOMRというものがあります。

Optical Mark Readerの略称で、日本語では「光学式マーク読取装置」と呼ばれるOMRは、OCRとは別の技術です。

OMRは、マークシートのように、所定の位置を黒く塗りつぶした箇所を光学的に読み取るシステムのことを指します。

OMRが特定の場所にマークが有るか否かを判定しているだけに対して、OCRでは
「手書きの自由記述もデータ化できる」
という点で大きな違いがあります。

OCRの仕組み

ここでは、OCRがどのように文字を読み取っているのか、OCRの仕組みを見ていきましょう。

OCRは、そのソフトウェアによって、さまざまな方式があります。

なので、ここでは一般的なOCR技術を使った日本語の印刷書類の読み取りについて、その概要を解説します。

画像読み取り・レイアウト解析

まずは、デジタルデータに変換したい書類などを、読み取るところから始めます。

読み取りには、スキャナーやカメラを使用します。

最近では、スマートフォンの内蔵カメラを使用したOCRアプリケーションも登場しています。

そして、読み取った画像データのレイアウトを解析します。

画像データ全体を、文字領域、画像領域、罫線などに分割します。

こうすることによって、OCRによって文字の読み取りを行う領域を決定します。

行、文字を切り出す

レイアウト解析によって切り出した文字領域を、OCRで読み取れるように分割していきます。

まずは文字領域を行に分割していき、そのあとに文字の切り出しを行います。

読み取りのための線を行に沿って移動させながら、読み取り線と文字が交差した回数を数えながら文字を切り出していきます。

この作業は、アルファベットなどであれば簡単に行えますが、漢字の読み取りは難しく、高度な技術が必要になります。

例えば「細」という漢字と「糸」「田」という漢字は、手書きの場合、人によって間隔が違うため、読み違えてしまう可能性があります。

また、文字間隔が狭いと、同様に、切り出しの難易度が上がります。

文字を認識

ここまでの作業で切り出した文字を一文字ごとに認識していきます。

ですが、そのまま認識したのではOCRの精度が下がってしまいます。

というのも、印刷された文字には、その書類ごとに、文字サイズやフォント、文字の潰れやかすれなどの差があります。

こうした差を埋めるために、切り出した文字パターンに対して、正規化、特徴抽出などのプロセスを経ていくことになります。

これにより、文字認識の精度を高めていきます。

指定したフォーマットで出力

最後に、認識した文字データを、指定したフォーマットで出力します。

現在のOCRソフトウェアは、多くのフォーマットに対応しているため、元の書類をほぼ再現した形のデジタルデータを作成することができます。

OCRのメリット・活用事例

「なぜいまOCRなのか」のトピックでも少しふれましたが、OCRを使うメリットと、OCRがどのように活用されているのかについて、あらためて見ていきましょう。

データ入力にかかるコストを削減

これまでは、紙の書類をデジタルデータに変換するのには、キーボードを使って手作業で行わなければなりませんでした。

これでは膨大な時間がかかる上に、ミスの原因にもなります。

OCRならば、書類をスキャンすれば自動でデジタルデータに変換されます。

OCRを使うことで、データ入力にかかるコストを削減したうえで、より正確なデジタルデータを作成することができます。

より有用なデータベースを運用できる

これまでも、重要な書類などはスキャナーで読み取って保存していたという企業は多いでしょう。

ですが、その場合は単なる画像データとして保存されているため、検索性が低く、不便なデータベースとなってしまいます。

OCRで読み取ったデジタルデータは、wordやpdfなどのテキストデータとして保存されるため、キーワード検索が可能です。

テキストデータは画像データよりもずっと容量が少ないため、データベースのメモリを圧迫することがありません。

OCRを使うことで、より有用なデータベースの構築・運用が可能になるのです。

書類の修正がラクになる

紙の書類で修正が必要になったら、場合によってはレイアウトからすべて作り直さなくてはならないでしょう。

しかも、修正が済んだら印刷して確認するというプロセスも必要になります。

OCRによって、書類をテキストデータとして保存しておくことで、修正の効率が格段に向上します。

テキストエディタならレイアウトの修正も簡単ですし、行間や段落なども自動で整えてもらえます。

OCRは、さまざまな業務の効率を向上させる能力を持っているのです。

AI OCRについて

最後に、解析処理など、AI技術の向上によって登場した「AI OCR」を紹介します。

OCRへの注目とともに、このAI OCRへの期待も増しています。

OCRにもAI技術が活用されている

OCRにおいては、特に文字認識のプロセスにおいて、AIが活用されています。

機械学習の進化によって、認識精度の向上だけでなく、フォーマットの作成というコストを削減することが可能になりました。

最先端の技術であるため、通常のOCRソフトウェアよりも高価ですが、手書き文字の読み取りもできるソフトウェアも登場しており、これからの活躍が期待されています。

AI OCRには、フォーマットの定義が必要なものや、フォーマットの定義は必要ないが、事前学習に時間がかかるもの、特定の業務に特化したものがあり、一長一短というのが現状です。

AI OCRの活用には、どのようなシチュエーションで使うのかを、事前に決めておく必要があります。

AI OCRのメリット

AI OCRには、これまでのOCRと比べて、優れている点がいくつもあります。

まず、文字認識率が格段に向上している点です。

AIの深層学習によって、読み取りに失敗した後でも、そのミスデータを学習することで、より認識精度を上げることができます。

これまでのOCRでは難しかった手書き文字の認識も、AI OCRによって可能になりました。

例えば、私たちは手書き文字を、よほど汚くない限り正確に把握することが出来ます。

これは、膨大な過去の経験から、文字を正しく認識したり、文脈から漢字を推測することができるからです。

AIでは、こういった人間が文字を正確に認識するのと同様に、多量の学習から正解を出すことができるのです。

次に、さまざまなフォーマットに対応できるという点です。

以前は、読み取りの前にフォーマットを詳細に指定する必要がありました。

A社の見積書は、この部分に商品名、この部分に単価、この部分に数量が書かれている。
B社の見積書は、商品名は書かれておらず、品番と数量、合計金額だけが書かれている。

こういったデータがある場合、各社毎のフォーマットと、その部分をデータベースのどのカラムに入れるのかを指定する必要がありました。

つまり、取引先が増えるごとに、運用者の作業が増える事を意味しています。

ですが、AI OCRでは読み取り位置などを自動で抽出するため、事前のフォーマット指定がいらず、スキャンするだけで項目を抽出することができます。

最後に、他の業務システムとの連携があります。

AI OCRならば、RPAなどのシステムと連携することができ、業務効率を向上させることができるのです。

OCR導入ならAMELAに相談を

今回は、OCRについて見てきました。

まだまだ紙媒体の多い企業もあると思いますが、OCRを活用すれば、一気にDXが進む可能性があります。

また、実際に使ってみれば、紙媒体よりもデータの方が仕事が効率的にできることもわかるでしょう。

ただ、現状OCRのソフトを導入する際には、大きな初期費用が必要になります。

そのため、導入を躊躇している企業様も多いでしょう。

そんなときは、是非AMELAにご相談ください。

・OCRの導入がどれほどのコストカットになるのか
・OCRより先にやるべきことがあるのではないか
・OCRでデータ化しても、それを活用できる気がしない

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