OCRとは？仕組みと活用事例を紹介

OCRとは？仕組みと活用事例を紹介

OCRの概要

– 文字認識の世界へようこそ
OCRとは、Optical Character Recognition/Readerの略で、光学的文字認識と言い換えられます。普段私たちが何気なく見ている印刷物や手書きの文字。それを、コンピューターにも理解できる言葉に変換する技術、それがOCRなのです。

例えば、会員登録やアンケートなどで、手書きの書類に氏名や住所を記入する場面を想像してみてください。これまでであれば、それらの情報をコンピューターに入力するには、人が目で見てキーボードで打ち込む必要がありました。しかし、OCRを使えば、書類をスキャナーやカメラで読み込むだけで、書かれた文字を自動的にテキストデータに変換できるのです。

OCRの仕組みは、まず画像として取り込んだ文字の形を分析し、数字やひらがな、アルファベットなどの文字として認識します。そして、認識した文字をテキストデータに変換することで、コンピューターで編集したり、保存したりすることが可能になります。

OCRは、私たちの身の回りで幅広く活用されています。例えば、郵便物の自動仕分けや、図書館での蔵書管理、名刺管理アプリなど、様々な場面で効率化や自動化に貢献しているのです。

OCRの仕組み

– 文字認識の魔法OCRの仕組みOCRは、まるで魔法のように紙に書かれた文字をコンピュータで扱えるデータに変換してくれます。その裏側には、巧妙な仕組みが隠されています。まず、OCRはスキャナやスマートフォンカメラを通して紙文書を画像データとして取り込みます。これは、人間が目で文書を見るのと同じプロセスです。次に、取り込んだ画像データの中から、文字が書かれている領域を自動的に検出します。写真に写り込んだ風景の中から、看板や標識を見つけるような作業です。そして、文字が書かれている領域を行ごとに、さらに一文字ずつに分割していきます。これは、文章を単語や文字に分解していく作業に似ています。続いて、OCRの心臓部とも言える文字認識のプロセスが始まります。分割された一つ一つの文字に対して、その形や特徴を細かく分析し、膨大なデータベースと照合することで、どの文字に該当するかを判別します。例えば、「あ」という文字であれば、点の大きさや位置、線の長さや角度などを基に、他の文字と区別します。最後に、判別された文字を並べて、前後の文字との関係や、単語として成り立つかどうかを判断し、最終的なテキストデータとして出力します。これは、バラバラのパズルのピースを組み合わせて、一つの絵を完成させるような作業と言えるでしょう。このように、OCRは複数の複雑なプロセスを経て、私たちにとって身近な文字認識を実現しています。

OCRの活用事例

– OCRの活用事例

OCR（光学的文字認識）は、画像として取り込まれた文字情報を、テキストデータに変換する技術です。人間が目で見て理解するのと同じように、コンピュータに文字を認識させることで、様々な業務効率化に役立てることができます。

企業では、紙媒体の文書を扱う機会が多く、そのデータ化にOCRが活用されています。例えば、請求書や領収書などの処理は、従来は手入力で行っていましたが、OCRを用いることで自動化することができます。具体的な作業としては、OCR搭載のスキャナーやスマートフォンで書類を読み込むだけで、記載されている文字情報がテキストデータとして抽出されます。このデータは、そのまま会計ソフトに入力したり、データベースに登録したりすることができるため、業務効率化とコスト削減を実現できます。

また、図書館では、書籍の電子化にOCRが利用されています。古い書籍は、劣化が激しく、閲覧が困難な場合がありますが、OCRを使うことで、デジタルデータとして保存し、誰でも簡単に閲覧できるようにすることができます。さらに、検索機能を使えば、目的の文章をすぐに見つけることも可能です。このように、OCRは、貴重な資料を未来へ継承するためにも役立っています。

AI技術を活用したOCR

近年、活用の幅が広がっている光学的文字認識、いわゆるOCRは、書類上の文字をデータ化する技術です。従来のOCRは、手書き文字や複雑なレイアウトの文書の認識が難しいという課題がありました。

しかし、近年注目されているAI技術を活用したOCR、いわゆるAI OCRは、従来のOCRの課題を克服する技術として期待されています。AI OCRは、機械学習を用いることで、大量のデータから文字の特徴を学習し、より高精度な文字認識を実現しています。特に、手書き文字の認識精度は飛躍的に向上しており、従来のOCRでは認識が困難であった、崩れた文字や個性的な筆跡にも対応できるようになっています。

AI OCRの登場により、これまで人手で行っていたデータ入力作業の効率化やコスト削減が可能になるだけでなく、これまでデジタル化が難しかった手書き文書のデータ活用も期待できます。例えば、企業では、手書きの請求書や契約書のデータ化による業務効率化、図書館では、古い書籍の電子化による保存と公開、医療機関では、手書きのカルテの電子化による情報共有の促進などが期待されています。

OCRとRPAの連携

OCR（光学的文字認識）は、紙媒体の文書をデジタル化する技術ですが、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と組み合わせることで、これまで人間が行っていた事務作業を自動化し、業務効率を大幅に向上させることができます。RPAは、人間が行うようなパソコン操作を自動化する技術です。

OCRとRPAを連携させると、例えば請求書の処理を自動化できます。まず、OCRで請求書を読み取り、文字データに変換します。次に、RPAがそのデータを受け取り、金額や日付などの必要な情報を抽出します。そして、RPAは抽出した情報を会計システムに入力したり、担当者にメールで通知したりします。

このように、OCRとRPAを連携させることで、データ入力から集計、加工、出力までの一連の業務を自動化できます。その結果、業務効率化だけでなく、人為的なミスを減らし、正確性を高めることができます。また、従業員はより付加価値の高い業務に集中することができるようになります。OCRとRPAの連携は、企業にとって大きなメリットをもたらす可能性を秘めています。