ディープラーニングができるAI-OCRとは｜文字認識の仕組みやメリットを紹介！

最終更新日:2024/02/29

ディープラーニングができるAI-OCRとは、AIの学習によって文字認識率が向上し、さまざまな形式の書類にも対応できるようになったシステムのことです。しかし、具体的にどのようなことができるのかわからない方も多いのではないでしょうか。そこで、こちらではAI-OCRについて詳しく解説します。ディープラーニングやOCRについて知りたい方に役立つ情報を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

OCR(光学式文字認識)とは

OCR(Optical Character Reader)とは、スキャンした書類の画像から文字を識別し、コンピューターで処理できる状態に変換する技術のことです。最初に画像から文字を読み取る範囲を設定したうえで、文字の解析と認識を行い、データとしてテキスト化するのが基本的な仕組みです。
例えば、受発注業務で取り扱う注文書や申込書をOCRで読み取り、受発注システムと連携すれば、書類処理の手間を減らせます。他には、経理業務における請求書のシステム入力や自社で保管している書類のデータ化などにも役立てられています。

OCRが抱えている課題

需要の高まりによりOCRは普及していきましたが、さまざまな課題を抱えたシステムでもあります。例えば、文字認識率が100%ではなく、手書きの文字や達筆な文字の認識精度が落ちる点が挙げられます。

また、あらかじめ設定したフォーマットだけしか読み込みできず、さまざまな形式の書類に対応できないところも問題点の1つです。さらに、読み込みたいフォーマットの種類が増えれば事前設定の手間もかかります。そのため、システムを導入したものの想定していたような結果が得られなかった、というケースも少なくありません。

OCRの課題を解決！ディープランニングができるAI-OCR

上記のような課題解決のために登場したのが、ディープラーニング（deep learning）ができるAI-OCRです。ディープラーニングによって、多種多様なフォーマットへの対応が可能になったのに加え、癖の強い手書き文字の認識にもある程度対応できるようになりました。こちらでは、そんなAI-OCRについてさらに詳しく紹介します。

AI-OCRとは

AI-OCRとは、AIを搭載したOCRのことです。ディープラーニングによって文字の認識結果を学習するため、課題とされてきた認識率の向上を期待できるのが特徴です。認識率の向上により、区切り線のない手書きの文字や達筆な文字など、複雑な文字も認識しやすくなりました。

また、AIが自動的に読み取るべき項目を判別するため、事前の設定も必要ありません。多種多様な形式の書類に対応できるのに加え、フォーマットごとの設定の手間を減らせます。

ディープラーニング（深層学習）とは

ディープラーニングとは、情報処理の方法を機械に学習させる手法であり、機械学習の一種です。ディープラーニングを行うと、人の頭脳のように過去の経験から学習するようになります。通常の機械は人間が作ったプログラミングをベースに動きますが、ディープラーニングを行う機械は人間が把握できない処理を経て新しい答えを導き出すことが可能です。

ディープラーニングでよく用いられる分析構造の1つとしては、ニューラルネットワークが挙げられます。ニューラルネットワークでは、分析データを入力する「入力層」、データの分析を行う「中間層」、分析結果を出力する「出力層」が細かく結びつき、人間の脳神経系のような状態を構築しているのが特徴です。

AI-OCRの場合、過去の学習データから認識結果を積み重ねていくことで、癖の強い文字でも少しずつ認識できるようになります。

ディープラーニングができるAI-OCRの注意点

AI-OCRは、使えば使うほどディープラーニングによって精度が高まっていくのが特徴です。とても便利な機能ですが、いくつかの注意点があります。こちらでは主な注意点について紹介しますので、参考にしてみてください。

膨大な量の学習データが必要

ディープラーニングによって学習し、認識精度を高めるためには、さまざまなデータを積み重ねなければなりません。学習のために膨大なデータの収集が必要となり、思ったよりも手間がかかる可能性があるため注意してください。

また、認識を誤った場合は正しい方法を教え、学習させることもディープラーニングには欠かせません。例えば、カタカナの「ソ」と「ン」は形がよく似ているため、初期の段階では誤認識する可能性もあります。もし正解が「ソ」なのに「ン」と認識したときは、「ソ」と認識すべきだと教える必要があります。

人間による前後フォローは必要

ディープラーニングを繰り返したとしても100%の精度に到達するのは不可能なため、ときには誤って文字を認識してしまうこともあります。そのため、読み取り後は目視による確認を行ったり、重要な最終判断は人間が下したりした方が安心です。

AI-OCRを導入したからといって完全に業務を任せてしまうと、思わぬところでミスが発生し、大きなトラブルに発展する可能性もあります。AIは完璧ではなく、人と同じようにミスするときがあることを忘れないようにしてください。

ディープラーニングができるOCRのメリット

ここでは、主なメリットについて紹介します。まずは、メリットの内容を確認していきましょう。

【AI-OCRのメリット】

業務が効率化できる
データの検索や管理が容易できる
人的ミスの削減

紙媒体のデータをデジタル化することによって、業務の効率化やミスの削減など、さまざまな面でメリットを感じられるようになります。業務の無駄がなくなることで、生産性の向上にも繋がります。メリットの具体的な詳細を確認し、業務に役立ててはいかがでしょうか。

H3.業務が効率化できる
AI-OCRによってデータ入力作業を自動化すれば、業務の効率化に繋げられます。全データを手作業で入力する場合、データが多ければ多いほど時間と手間がかかり、社員に大きな負担をかけてしまうことも少なくありません。

さらに、データ入力後には間違えの見落としがないよう複数人でチェックする必要もあります。自動化によって、こうした業務が削減され、他の業務に集中できるようになるでしょう。

また、他言語や専門用語などにも対応しているため、さまざまな分野で活用可能です。RPA（AIを利用して事務作業を自動化するシステム）と併用すれば、入力したデータの自動登録なども行えるようになり、さらなる業務効率向上に繋げられます。

データの検索や管理が容易できる

紙に記載されていた文字をデジタル化すれば、管理や検索が簡単になるのも大きな利点です。紙の書類が増えていくと、管理が難しくなるのに加え、広い保管スペースも必要になります。また、どのデータがどこにあるのか探すのに時間がかかってしまうことも少なくありません。

あらかじめ書類のデータをデジタル化しておけば、必要なときにすぐ検索で引き出すことができ、書類探しに余計な時間が割かれることはなくなります。また、書類の保管スペースが削減され、管理にかける手間も少なくなると考えられます。

人的ミスの削減

ディープラーニングによって学習を繰り返すと、文字認識の正確性が高まり、誤認識を減らせるようになります。手作業でデータ入力を行った場合、注意していても打ち間違いがあったり、間違いを見過ごしてしまったりなど、人的ミスをゼロにすることはできません。データ入力に時間がかかるだけでなく、作業後の確認作業にも手間を取られることになります。

もちろんAI-OCRも誤認識が出る場合がありますので、人の目視確認は必須です。しかし、データ入力を自動化しておけば担当者は確認作業に注力できるため、人的ミスの削減に繋げられます。