OCRは文字をデジタル化する技術!紙の課題を解決する仕組みとAIの活用を解説
OCRは、画像に含まれる文字列を認識する技術です。手書きの文章や印刷物などを画像にすることで、その中の文字を認識できます。これによって、紙というアナログな情報から、デジタルな情報への変換が可能です。昔から利用されている技術ではありますが、OCRが文字認識は意外と知られていません。今回は、技術の内容から解決できる問題、どのように文字を認識できるのかについて解説します。
目次
- OCRは文字列を認識する技術
- OCRで文字認識は「紙」の課題を解決
- OCRが文字を認識してデータへ変化する仕組み
- OCRはすべての文字を認識できるわけではない
- AI-OCRで文字認識の精度はさらに向上
- OCRで文字認識はカオピーズにご依頼ください
- まとめ
OCRは文字列を認識する技術
OCRで文字認識することで、紙の問題を解決できます。これは非常に重要なポイントであるため、最初に理解しておきましょう。
OCR技術の概要
OCRとは「光学文字認識」と呼ばれる技術であり、簡単に説明すると印刷物や手書きの資料から、文字を認識するものです。今まで、このような情報は人間がシステムなどに入力していましたが、OCR技術を利用すれば機械的に入力できます。
文字を認識する流れは後ほど解説しますが、現在は識別の精度が非常に高まり、多くの紙媒体から文字の取得が可能です。今ではスマートフォンでも利用できるようになっているため、非常に身近な技術であるといえるでしょう。
OCRの活用例
幅広い活用例があり、例えば以下の場面で文字認識が利用されています。
・名刺の機械的な入力
・請求書や注文書などの処理
・クレジットカードや免許書などの自動読み取り
これらは一例ですが、意外にも身近な部分でOCRによる文字認識は活用されているのです。一般的なユーザが利用することもあれば、特定の業務でOCRが積極的に利用されていることもあります。OCRはシステムやツールの利便性に直結することもあり、OCR技術の進化が大きく影響を与える世の中ともなってきているのです。
※関連記事:OCRは画像認識により文字列を取得
OCRで文字認識は「紙」の課題を解決
OCRで文字認識することで、紙の問題点を解決できます。具体的にどのような場面で役立つのか、活用できる場面を認識しておきましょう。
スペースやコストの圧縮
OCRによって紙の情報をデジタル化することによって、スペースを圧縮できます。紙は情報量が増えるにつれて、管理するためのスペースも増えていきますが、OCRでデジタル化すればほとんど意識する必要はないのです。紙で管理する場合と比較すると、圧倒的に少ないスペースで情報を管理できます。
また、文字認識によって情報をデジタル化できれば、様々なコストの削減が可能です。例えば、管理スペースが減少することで、これらに関するコストが減少します。OCRによる文字認識とは関係ないような部分でも、意外とコスト削減につながるのです。
データ入力の正確性を向上
機械的に文字認識することで、データの正確性を担保できます。人間が資料を確認し入力する作業は、どうしてもミスが生じがちです。資料を読み間違えたり、入力でタイプミスしたりすることが考えられます。
しかし、OCRを利用すれば、資料の読み取りから文字認識、出力まで全て自動化が可能です。人間の手が介在しないため、操作ミスによる入力間違いが起きる可能性は下がります。つまり、データの正確性が向上するのです。ミスがゼロになるとは言い切れませんが、人間よりも精度は高いと考えましょう。
データ化による再利用
情報をデータ化できれば、様々な用途に再利用が可能です。紙の状態では、情報の再利用が難しいですが、デジタル化することによって再利用のハードルが大きく下がります。
例えば、取引先から受領した名刺をデータ化することで、複数のシステムに連携が可能です。名刺の状態では、担当者がシステムにその都度、手で入力しなければなりませんが、データで連携すれば手間がなくなります。
ビジネスの現場では、同じデータを何度も利用することがあり、再利用できるかどうかは非常に重要です。
OCRが文字を認識してデータへ変化する仕組み
OCRで文字列を認識して、データとして抽出する処理の仕組みをまとめると以下の通りです。
画像から文字列部分を認識・抽出
最初に、OCRへと取り込まれた画像から、全体を認識します。OCRへと取り込む画像は様々な種類が考えられ、例えばスマートフォンで撮影したものや複合機でスキャンしたものです。OCRの仕組みによって、どのような画像が使用されるかが変化します。
画像全体の認識が完了すれば、続いて文字列が存在する部分を抽出しなければなりません。抽出の方法は2種類あり、一般的には事前に人間が定義しておきます。ただ、近年はAIを活用したOCRもあり、こちらの場合はAIにより自動的な抽出が可能です。AIを活用した方が、人間の負担を最小限に抑えて文字列を抽出できます。
抽出された部分の文字列を読み取り
文字列の範囲が抽出できれば、具体的にどのような文字列であるかの読み取りが必要です。文字列全体を読み取って、さらに詳細な認識に向けた準備をします。この段階では、それぞれの文字は繋がっていて、個別には認識されていないと理解すると良いでしょう。
もし、文字列の読み取りができなければ、処理の過程でエラーが出力されます。OCRは万能ではなく、定義された範囲が汚れていたり写真の解像度が悪かったりすると、適切に処理できません。文字列が存在しないと判断されると、そこで処理が止まってしまいます。
文字列から個々の文字を認識
文字列の抽出まで完了したならば、それぞれの文字について認識を進めます。OCRには、文字を認識するためのデータが登録されているため、それと比較して判定する仕組みです。様々なフォントのデータが登録されているため、それらを活用してどの文字に該当するか決定します。
言い換えると、基本的には登録されている文字と一致しなければOCRでの文字認識はできません。OCRエンジンの性能によって、個々の文字を認識できるかどうかは、大きく左右されてしまうのです。
テキストデータとして出力
すべての文字が認識できたならば、これらをテキストデータとして出力します。データ化されることによって、コピーしたりシステムに連携したりできるようになり、利便性が大きく高まるのです。何かしらの目的を持ってOCRを導入するため、それらの用途に利用しましょう。
なお、テキストファイルやデータとして出力することもあれば、システム連携のファイルとして出力することもあります。例えば、XML形式のファイルとして出力すれば、周辺システムなどにOCRから連携できるのです。
OCRはすべての文字を認識できるわけではない
OCRは文字認識ができる優秀なツールですが、すべての文字を認識できるわけではなく、この点には十分な注意が必要です。理解せずにOCRを導入してしまうと、問題が生じてしまう可能性があります。
まず、OCRで文字を認識するためには、解説したとおり事前にデータが登録されていなければなりません。もし、登録されているフォントの種類が少ないと、思うように文字を認識できない可能性があります。また、そもそも登録されていない文字については、OCRでの認識が不可能です。
また、OCRは手書きの文字を正確に認識できない場合があるため注意が求められます。活字ではない場合、字体に「ブレ」が生じるため、OCRがデータと一致していると判断できないのです。部分的に認識できない条件があるため、その点は考慮しましょう。
AI-OCRで文字認識の精度はさらに向上
OCRによってはAIが組み合わされているものがあり、これを導入すればより高い精度で文字を認識できます。従来のOCRでは、事前に登録されているデータと比較する方法しかありませんでしたが、AIによって別の観点からも評価できるようになったのです。結果、手書き文字であっても正確に認識できるなど、OCRが今まで以上に利用しやすくなっています。
また、今までのOCRは基本的に事前のフォーマット定義が必要でした。どこに文字が存在するかを指定しておき、それに沿って機械的に読み込む仕組みであり、事前の定義作業が求められます。しかし、AI-OCRならば機械的に文章のフォーマットを学習でき、この定義作業も不要になってきています。
これからの時代はOCRの中でもAI-OCRが主流になっていくでしょう。これにより、文字認識の精度はさらに向上し、より利便性の高いツールへと進化するはずです。
OCRで文字認識はカオピーズにご依頼ください
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・在留カード読取 OCR
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・パスポートのMRZ読取 OCR
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まとめ
OCRでは画像から文字認識できることについて解説しました。文章などを画像として取り込むことによって、そこに含まれている文字を抽出したりデータ化したりできます。情報がデジタル化されることで、システムに連携するなど、業務の効率化が期待できるのです。
また、現在のOCRはAIが 組み合わされ、認識の精度が今まで以上に高まっています。積極的にOCRを導入することで、想定以上の効果を感じられるでしょう。弊社、カオピーズはOCRエンジンを提供しているため、お気軽にお問い合わせください。