生成AI搭載型のAI-OCRとは？従来のOCRツールとの違いや導入事例、サービスを分かりやすく解説

ペーパーレス化が進んでいる世の中で、請求書や伝票、注文書などまだまだ紙媒体でのやり取りが多く、データ化するためにリソースが割かれてしまうシーンは多いですよね。

そんな業務負担を削減するために、過去にOCRツールを導入するも精度が高くなく使えなかった……　なんて経験をされた方も多いのではないでしょうか。しかし、近年ではOCRにもAIが搭載されたことにより、精度が飛躍的に向上しました。

ではAIを搭載したことでどのようにOCRが変化したのでしょうか。この記事では、進化したAI-OCRについて解説します。最後までお読みいただくことで、AI-OCRの活用方法などがわかるので、ぜひ最後までご覧ください。

AI-OCRの概要

AI-OCRとは従来のOCR技術にAIを搭載した新しい技術です。では、従来のOCRからAI-OCRに進化したことで何が変わったのでしょうか。まず初めに、AI-OCRについて解説します。

そもそもOCRとは？

OCR（Optical Character Reader：光学的文字認識）とは、紙媒体に印刷または手書きで書かれた文字をコンピュータ上で処理可能な文字データに変換する技術のことです。スキャナーや写真などの光学機器を利用して読み取ることが一般的です。

従来であれば、紙に記入された文字をデジタル上に移すには人間による手入力が必要でした。しかし、OCRを使えば素早く文字データに変換できるので、紙からデジタル化を行う業務の手助けとなるツールです。

AI-OCRはOCRの進化型

AI-OCRはOCRにAIを搭載した技術で、高度な画像分析や文脈の理解、言語処理機能が追加されたツールです。

AI機能の搭載により、これまでOCRで変換することが難しかった、癖のある読み取りづらい手書き文字なども高い精度で文字データに変換できるようになりました。

生成AI搭載型も登場！

近年、生成AIの開発が急速に進んだことにより、さまざまなツールで生成AIが搭載される時代となりました。そんな時代の流れもあり、生成AIを搭載したOCRも登場してきました。

生成AIを搭載することで文字のデータ化を行えるだけではなく、変換された書類に文章の追加が出来たり、書類の要約、キーワード検索やタグ付けなど、自動で文字データに手を加えることができるようになりました。

AI-OCRの仕組み

OCRが文字をデータ化するプロセスは、大きく分けると「画像の取得」「レイアウト解析」「文字の抽出と認識」の3つです。通常のOCRとAI-OCRの仕組みを見てみましょう。

従来のOCRの仕組み

カメラやスキャナーにより紙媒体の文字が画像データとしてコンピュータに取り込まれます。この時の画像品質が後工程に大きく影響し、不明瞭な画像は文字の抽出・認識プロセスで誤認識や誤変換につながります。

文字しか書かれていない場合は読み取りも簡単ですが、レイアウトが複雑な場合は読み取りが困難です。そこで、文字認識の前にタイトルや本文などのレイアウトを認識し、読み取り開始位置などを決めます。

OCRの中核となる技術は、文字の抽出と認識です。文字間の空白を利用して文字を読み取ります。しかし実際には、空白の間隔やフォントの違い、複雑なレイアウトなどにより正確に抽出するのは困難です。手書きの場合は字の大きさや間隔がバラバラであり、読み取りの難易度は上がります。

読み取った文字を、正規化や特徴抽出などの手法を使って文字データとして認識します。

従来のOCRの課題を解決するAI-OCR

これまでのOCRは、手書き文字やフォーマットの多様性に十分に対応できておらず、正確性が低い課題がありました。

OCRで文字のデータ化を自動化しても、その後データの内容を目視で一つひとつ確認し、正確に読めなかった文字をマニュアルで修正する作業が発生してしまうと非効率です。

この課題解決に役立つのがAI-OCRです。AIは新しいデータを基に学習を続け、認識が難しい手書き文字認識などの正確性を向上します。具体的には、ディープラーニングにより画像の特徴を抽出し、AIモデルが文字を認識します。

AIモデルは、文脈を考慮できるのも特徴です。単に一つひとつの文字の羅列としてではなく、文の意味を理解できるAIは、同じ文字でも違う意味で使われているなどを考慮します。その結果、文字認識の精度向上につながります。

これまでのOCRは、事前にフォーマット情報を考慮しなければ読み取りが困難でした。つまり、多様なフォーマットの読み取りには向いていません。AI-OCRでは、フォーマットの違いを自動抽出できるので、より柔軟な運用が可能になります。

AI-OCRのメリット5つ

。AI-OCRは、従来のOCRが抱える課題を解決し、人手不足の解消やデータ活用の効率化などに役立つと期待されています。ここでは、AI-OCRを使うメリットを5つご紹介します。

識字率が高い

OCRで文字データに変換する際に問題になるのが、手書き文字の読み込みです。手書き文字は人により癖があり、読み込むことは出来ても誤った文字でデータ化されてしまうこともしばしばありました。

しかし、文字の認識処理過程にAI技術を取り込んだことで精度を向上させることができました。100％ではありませんが、手書き文字なども継続的に学習し認識精度を上げることができるので識字率が高いのが特徴です。

多言語に対応できる

日本語以外にも、英語や中国語、ロシア語など対応言語はモデルによってさまざまですが、多言語に対応しているのもポイントです。

また、単に画像データを文字データに変換するだけではなく、読み取ったデータを翻訳することも可能です。読めない単語やフレーズなどの調べる手間を省くことができるので、業務効率を上げることにもつながります。

様々な書式に対応できる

企業で利用する書類は、契約書や請求書、領収書、アンケート用紙などさまざまな書式があり、それらを各書式通りのデータへ変換するには手入力が必要でした。

しかし、AI-OCRを利用すれば、AIがレイアウトを認識して必要な情報をデータ化することができるので、即時に書式に合わせたデータ化を行うことが可能です。

紙媒体からの脱却に役立つ

近年、ペーパーレスの動きが進みいろんなところで紙媒体の廃止が進んでいます。しかし、企業によっては、すぐに体制を変えることが難しくまだまだ紙媒体に依存している企業も多くあるのが現状です。

役場などに提出する書類には一部データでの提出が可能なので、AI-OCRを利用してデータ化した書類を提出するなど、小規模でも紙媒体からの脱却に役立ちます。

入力業務が効率化できる

手作業で紙媒体からデジタルデータへ変換するには、紙媒体の文字を確認したうえで一文字ずつ入力していく必要があります。また、癖のある字は時には人間でも読み解くことが難しく、時間と手間を要する作業です。

AI-OCRを利用すれば、瞬時に紙媒体からデジタルデータへ変換できるだけではなく、癖のある字も学習し認識できるようになるため、誤入力の防止にもつながります。

なお、生成AIで電子帳簿保存を行う方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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AI-OCRの種類

AIには様々な種類があり、活用法もさまざまです。AIを使ったOCRは、主に「汎用・定型フォーマットタイプ」「汎用・非定型フォーマットタイプ」「業務特化・非定型フォーマットタイプ」の3つのタイプに分類されます。

汎用・定型フォーマットタイプは、事前にどの部分に何が書かれているかなどフォーマットを定義しておくことで高い読み取り精度を実現します。しかし、定義したフォーマット以外の文書は読み込めません。

汎用・非定型フォーマットタイプは事前のフォーマット定義が不要で、幅広い文書に対応します。多様なフォーマットの読み込みが可能ですが、事前にAIモデルのトレーニングが必要です。トレーニングに必要なデータを用意するのに労力が掛かります。

業務特化・非定型フォーマットタイプは、特定の業務領域に特化させることで非定型フォーマットの文書でもAIモデルのトレーニングを不要にします。経理など限られた範囲の文書の特徴をあらかじめサービス提供事業者がAIモデルにトレーニングしておくことで、導入企業が個別に準備する必要がありません。しかし、企業のあらゆる業務の文書に対応するのは困難です。

AI-OCR使用時の注意点3つ

便利なAI-OCRですが、完璧なツールというわけではなく、利用する際にはいくつか気を付けなければいけないポイントがあります。大まかに説明すれば、AI-OCR使用時の注意点は下記の3つです。

まだまだ誤認識が起こる

AIを搭載のOCRでも、100％の確率で正確にデータへ変換できるわけではありません。利用回数が増えるほどAIが学習し、手書き文字でも精度を上げることはできますが、完ぺきではありません。

AI-OCRは誤認識が起こるツールと理解して利用する必要があります。

縦書きの書類が苦手

世の中の多くの書類は横書きで、AIも横書きの書類を中心に学習しているため、横書きフォーマットに比べて縦書きフォーマットに弱い傾向があります。

AI-OCRを活用したいのであれば、普段から縦書きのフォーマットを使わないようにすることをおすすめします。どうしても縦書きの書類を取り扱わないといけない場合は、導入時に縦書きに強いモデルを選びましょう。

認識しづらい文字・言語がある

形の似ている文字や人によって癖のある文字など、どうしても認識し難い文字があります。また、AIは学習した内容をもとに処理を行うため、学習データの少ない言語を扱う場合は正しく変換されないこともあります。

AI-OCRの変換したデータを鵜呑みにしてそのまま利用すると、思わぬトラブルに発展する可能性があるので、必ず最終的に人間の目でチェックする必要があります。

AI-OCRの選び方

最適なAI-OCRを見つけるには、自動化したい業務とその範囲を明確にしましょう。取り扱う文書の種類やフォーマットの数などの情報も整理しておきます。

契約書や領収書などの非定型フォーマットの取り扱いが多い場合は事前設定が難しいため、非定型フォーマットに対応できるものを選びましょう。

書類をデータ化する際は読み取り時に「契約書」「領収書」「図面」など、その種類を選択にしなければなりません。AI-OCRの中には、内容から自動的に振り分けて効率的に管理できるサービスもあります。

企業にとって重要なポイントとなるのが、セキュリティ面です。個人情報や企業秘密を扱う場合、外部のシステムにデータを保管するのは避けたいケースもあります。この場合はクラウド型ではなく、オンプレミス型のサービスを検討しましょう。

生成AI搭載！最先端のOCRツール

近年では生成AIを搭載したOCRツールの開発が進んでいますが、具体的にはどのようなツールがあるのでしょうか。まずは、生成AIを搭載した最新OCRツールを2つご紹介します。

DX Suite

定型・非定型のフォーマットを問わず読み取りが可能で、欲しいテキストだけを自動で抽出することが可能です。さらに、画像やPDFの文字情報の内容を理解することで、ファイルが構成されていなくても項目ごとにExcelへ自動で転記することができます。

GPT-4o

OpenAI社が開発したGPT-4oは、テキストに加えて画像や音声、動画などの異なる種類のデータを処理できるマルチモーダルAIです。GPTモデルは改良が続けられており、既存モデルと比べて特に視覚と音声理解の性能が向上しています。

なお、GPT-4oに関しては下記の記事をご覧ください。

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その他AI-OCRツール5選

その他にもAI-OCRツールはさまざまありますが、どのツールを使えばいいかわからないという方も多いのではないでしょうか。ここでは代表的なAI-OCRツールを5つご紹介します。

スマートOCR

スマートOCRも手書き文字や非定型帳票などにも対応したAI-OCRツールです。

国税庁や法務省など、官公庁においても多数導入実績があり、代表的なものでいえば、e-Tax連携するモバイルアプリにも導入されています。

Tegaki

ディープラーニングを活用した独自開発のアルゴリズムを活用し、99.2％という高い認識率を誇るTegakiはひらがなや漢字はもちろん、アルファベットや記号などさまざまな手書き文字を認識することができます。

また、直感的に操作できるインターフェースなので、誰でも簡単に利用することが可能です。

CLOVA OCR

横書きや縦書きはもちろん、湾曲して書かれた文字や傾いた文字など、読み取りづらい文字から、専門用語まで認識できるのが特徴です。

全文認識・表などが抽出できるOCRから請求書やレシート、本人確認書類などの特化型AI-OCRも用意されているため、さまざまな用途で利用が可能です。

BPA2

AI画像認識技術を活用したBPA2が紙伝票を仕分けし、OCRやRPAソリューションを組み合わせることで紙伝票業務全般を完全に自動化することができます。

1つの請求書を処理するのにスピードが約80％削減できた実績もあり、業務効率を上げることができます。

DEEP READ

独自の研究開発を経て、業界トップクラス水中での手書き文字のデジタル化が可能なDEEP READ。その認識精度の高さから、金融業界や医療機関、学校法人などにも活用されています。

文字認識処理が完了後、確信度の確認もでき、フィルター機能を使えば設定した確信度以上の場合は確認をスキップするという設定も可能です。

AI-OCRの導入・活用事例3選！

このように、AI-OCRツールがたくさんあることから需要があることがわかり、導入している企業も少なくありません。では、実際にどのような企業がAI-OCRツールを利用しているのでしょうか。最後に実際の導入事例についてご紹介します。

株式会社ZOZO

ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」で有名な株式会社ZOZOは、デジタル化の推進・決算の早期化・経理業務効率化・従業員の負担軽減のため、AI-CORを導入。

その結果、請求書の処理が大幅に激減し、月初の締めが7営業日から3.5営業日へと大幅縮小に成功。さらに、データでの保管に切り替えることでペーパーレス化や、残業時間の削減にも繋がりました。※1

佐川急便株式会社

佐川急便では、人の手で行っていた配送伝票入力作業をAI-CORに代替。さらに、配送伝票情報の読み取りから既存システムへのデータ連携までを自動化することにより、月間8,400時間もの削減に成功しました。

手書きの読み取り精度は99％以上を誇り、書き間違いや文字飛ばしによる住所の誤記載も自動で修正する機能を搭載しています。※2

日本化学産業株式会社

日本化学産業株式会社では、受注数の7割程度がFAX受注で、毎月およそ1500枚もの注文書を営業事務やパートの方が管理システムへ手入力していました。この入力業務は工数が多く、時間がかかる作業ということもあり、工数や業務負担の軽減のために、AI-OCRを導入しました。

導入の結果、受注登録のエラー件数や作業工数の削減、電子データ化によりテレワークが可能となるなどの業務改善に成功しました。

なお、ChatGPTの日本企業導入事例は下記をご覧ください。

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AI-OCRで業務効率を改善しよう

OCRからAI-OCRに進化したことにより、読み取り精度の向上だけではなく、電子化や自動入力など幅広い業務に対応することができるようになりました。導入事例からもわかる通り、自社システムと連携させることで大幅に業務改善を行うことができます。

過去にOCRの導入を検討したが、精度があまり高くないため導入を見送った企業もたくさんあるでしょう。AI-OCRに進化した今、活用シーンが多く、代替できる業務も増えているので、これを機に導入を再検討してはいかがでしょうか。

最後に

いかがだったでしょうか？

AI-OCRの導入で業務効率が劇的に向上し、手間のかかる紙ベースの処理を一気にデジタル化できます。今こそ業務負担を減らし、より戦略的な業務に集中できる環境を整えましょう。

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