AI-OCRとOCRの違い｜AI-OCRの種類やメリット・デメリット、導入事例を紹介します！

最終更新日:2024/03/12

AI-OCRとOCRの違いは、AIを搭載している点です。AIの学習機能により認識精度が上がり、より正確な文字データの読み取りが可能になります。こちらでは、そんなAI-OCRとOCRの違いや種類、メリット・デメリットについて詳しく解説します。従来のOCRとAI-OCRの違いを知りたい方に役立つ情報を紹介するので、ぜひ参考にしてください。

AI-OCRについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI-OCRとは？OCRとの違いや種類・導入メリット・比較のポイントを解説

AI-OCRと従来のOCRの違い

そもそもOCR（Optical Character Reader）とは、スキャンした書類の画像から文字を抽出し、データとして変換するシステムを指します。OCRを導入することによって、人が手作業で文字を入力する手間が減り、業務の効率化に繋げられるところが利点です。また、手入力による人的ミスも減らせます。

そんなOCRよりもさらに認識精度が向上したシステムがAI-OCRです。ここでは両者の違いについて紹介するため、参考にしてみてください。

OCRの課題と弱点

OCRの主な課題と弱点は、以下の通りです。

【OCRの課題・弱点】

認識率が100%ではない
定型の決まったフォーマットにしか対応していない

OCRを利用する場合は、スキャンする位置や項目を事前に設定する必要があります。そのため、自社の見積書など定型が決まったフォーマットの書類にしか対応できません。他社から送付される請求書など、バラバラのフォーマットには対応できず、活用範囲が限定されてしまう点がOCRの弱点といえます。

AI-OCRの特徴

上記の課題を受けて、従来のOCRにAI（人工知能）技術を搭載したAI-OCRが誕生しました。AIを加えたことによる違いは、以下の通りです。

	OCR	AI-OCR
文字の認識率	高い	OCRより高い
フォーマットへの対応	定型のフォーマットのみに対応	異なるフォーマットに対応
学習能力	無	有

AIが繰り返し学習することで、より文字の認識精度を高められるところがAI-OCRの特徴です。従来のOCRでは困難とされてきた複雑な文字の読み取りもできるようになり、文字認識の幅を広げられます。

また、AI-OCRは読み取り項目や位置を自動で設定するため、バラバラのフォーマットにも対応可能です。今までは対応できなかったフォーマットの異なる他社からの書類も読み取れるようになり、さらなる業務の効率化に繋げられます。

AI-OCRのメリット

■Watson Assistantを活用したチャットボットのメリットとデメリット

こちらからは、主なメリットについて紹介します。

【AI-OCRのメリット】

文字の認識率（精度）が高い
異なるフォーマットの帳票でも自動抽出できる
既存システムやRPAと相性がいい

メリットを活かすことによって、業務の作業量が軽減され、社員の負担も軽くなります。また、業務の効率化は生産性の向上にも繋げることができます。

文字の認識率（精度）が高い

AI-OCRはAIが自動で学習を行う仕組みを採用しているため、高度な認識率を期待できます。例えば、複雑な手書きの文字も読み取りが可能です。さらに、AIは学習を繰り返すので、使えば使うほど認識率が上がっていきます。

ただし、人間が達筆過ぎる文字の読み方を判別できないのと同じように、AI-OCRも全ての文字を読み取れるわけではありません。全作業を任せきりにするのではなく、最終的な確認は人が行うなど、あらかじめチェック体制を決めておくことをおすすめします。

異なるフォーマットの帳票でも自動抽出できる

従来のOCRは、あらかじめ細かく定義した定型フォーマットのみに対応し、異なるフォーマットでは使えませんでした。一方で、AI-OCRは事前の設定を必要とせず、書類をスキャンするだけで簡単にデジタル化できます。

毎回詳細な定義を設定するのは、意外と手間がかかるものです。フォーマットが違う書類が送られてくる頻度が高い業務ほど、作業にかける時間は膨大なものになります。バラバラなフォーマットにも対応できる仕組みがあれば、作業効率の改善に大きく貢献してくれるでしょう。

既存システムやRPAと相性がいい

既存システムと連携すれば、さらなる業務の効率化に繋げられるのもAI-OCRの魅力です。従来のOCRで取引先からの請求書や納品書の情報を管理システムに入力する場合、データの意味付けは手作業で行う必要がありました。AI-OCRは、スキャンした情報の意味を自動で抽出できるため、システムへの入力作業の手間を削減できます。

このような情報の意味付け能力を活用できる事例として挙げられるのが、RPAとの連携です。RPAとは、人がパソコンで行っている事務作業を機械が代行するシステムのことを指します。

RPAとAI-OCRを連携すれば、書類から文字データを抽出するだけでなく、集計や出力などの作業も一貫して自動化することが可能です。自動化によって業務が効率化し、余計な時間や手間をかける必要がなくなります。

AI-OCRの種類

こちらからは、主な3つの種類を紹介します。

AI-OCRの種類	メリット	デメリット
汎用×定型フォーマット型	・文字の認識精度が高い	・フォーマットの定義を設定するのに時間がかかる・設定されたフォーマットしか読み取れない・フォーマットの種類が増えれば、その度に設定作業が必要
汎用×非典型フォーマット型	・フォーマットを定義する必要がない・バラバラのフォーマットでも柔軟に対応できる	・あらかじめAIにフォーマットを学習させておかなければならない・学習していないフォーマットは認識精度が落ちたり、読み取れなかったりする
業務特化×非典型フォーマット型	・利用者がAIに学習させる手間がかからない・帳票の読み取りだけでなくデータの意味付けも可能	・決まった業務以外の帳票に対応できない

各種類の詳細を確認し、業務に合ったものを選んでいきましょう。

汎用×定型フォーマット型

さまざまな種類の帳票に対応できるものの、あらかじめ帳票の定義を設定する必要があるタイプです。定義の詳細を手作業で設定することで認識の精度を高められるところがメリットですが、設定作業には手間がかかります。

また、異なるフォーマットが増えれば、その分だけ設定作業の負担が増える点も注意しておきたいポイントです。そのため、デジタル化するフォーマットが明確に決まっている場合や、同じフォーマットの書類を大量にデジタル化する場合に役立ちます。

汎用×非定型フォーマット型

抽出する項目や位置をAIが自動的に判断し、データの読み取りを行うタイプです。手作業で定義を設定する手間がかからず、バラバラのフォーマットにも柔軟に対応できます。

ただし、正確にデータを読み取るためにはAIに事前学習をさせておかなければなりません。また、学習していないフォーマットに関しては、認識精度が落ちたり、読み取りできなかったりするときがあるため注意してください。こちらのタイプは、フォーマットがバラバラになっている場合や、帳票の種類が多い場合に重宝することになります。