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

最終更新日:2025/07/24

AI-OCRとは？ポイントを解説

AIとOCR技術を組み合わせた「AI-OCR」は、ビジネス現場でのさまざまな業務における自動化や効率化を推進しています。AI-OCRとは、手書きや活字の文書からテキストデータを正確に読み取りデジタル化することで、手作業によるデータ入力の時間とコストを大幅に削減できる技術です。

また、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）など他の技術と組み合わせることで業務効率化がさらに進み、デジタル変革（DX）を推進する上で期待されています。

本記事ではAI-OCRの特徴やメリット・デメリット、製品の比較ポイントなどを紹介します。AI-OCR導入を検討している方々に有用な情報を提供できれば幸いです。

AI-OCRとは？

AI-OCRとは、AI(人工知能)を活用したOCR（光学的文字認識）のことを指します。OCRとは、スキャナなどで読み込んだ画像に描かれた文字をテキストデータに変換する技術です。AI-OCRはOCRに対してAIを適用し、あらゆるフォントや手書き文字、さらには曲がったり、ぼやけたりした文字でも正確に認識できるようにしたものです。文字認識の精度や効率が従来のOCRよりも大幅に向上しました。

また、変換したテキストデータが何を意味するのかをAIが理解し、文脈に合わせた処理ができるのも特徴です。AI-OCRにより、文書のデジタル化やデータ入力作業の自動化が可能となり、効率化と精度向上につながっています。OCR技術の仕組みについて知りたい場合は、以下の記事をご覧ください。

【参考】無料のOCRフリーソフト14選！PDFや手書き文字をテキスト化

「AI-OCR」と「OCR」の違い

AI-OCRとOCRの違いは、AI技術の導入による処理能力と読み取り精度の向上にあります。下表に主な違いをまとめました。

従来のOCRは、単純に画像から文字を読み取る技術で、機械的なルールや形式的なフォーマットを基に変換を行うため、書体やフォーマットの異なる文書、手書きのテキスト、画像の歪みやノイズがあると、読み取りが難しい場合がありました。

AI-OCRは、人工知能（AI）の機械学習や深層学習の技術を組み合わせることで、より複雑な文字認識を可能にしました。形式外の複雑な書体やあいまいな画像も見分けられます。また、AIは学習能力を持つため、使用するほどに認識精度が向上するという特徴も有しています。さらに、定型フォーマットだけでなく、非定型フォーマットの読み取りも可能です。

AI-OCRの導入により、企業は大量の文書データを迅速かつ正確に処理することが可能となり、業務効率の向上やコスト削減に寄与しています。

AI-OCRの仕組み

AI-OCRのプロセスは以下のステップで構成されます

1.前処理

入力された文書画像に対し、ノイズ除去、画像の二値化、補正などの画像処理を行い、認識精度を高めるために最適化します。

2.特徴抽出

画像認識で効果が高いAIモデルのディープラーニングモデルを用いて画像内の特徴を抽出します。この段階では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのアルゴリズムが用いられ、文字の形状や線の太さ、曲率などの特徴を識別します。

3.文字認識

抽出された特徴を基に、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）モデルなど別のAIモデルによって文字や単語を認識します。これらのモデルは、文脈や単語の連続性も考慮し、より正確なテキスト変換が実現可能です。

AI-OCRを業務で利用する３つのメリット

AI-OCRを利用するメリットとしては、主に以下の3点が挙げられます。

• 高い識字率を実現できる
• フォーマットが異なる帳票にも対応できる
• RPAや基幹システムとの連携で業務効率化

高い識字率を実現できる

AIが搭載されていない従来のOCRは、あらかじめ設定されたロジックの範囲内でしか文字の識別を行うことができませんでした。しかし、AI-OCRであれば、読み取った文字をデータとして蓄積可能です。その蓄積されたデータをもとに学習していくことで、文字認識率を少しずつ高められます。

たとえば、1度目の識別で文字を読み間違えてしまっても、その「読み間違えた結果」を学習していくことで、次回以降の文字認識に活かせるようになります。この作業を繰り返すことによって識字率が向上していくため、一人ひとり癖が異なる手書き文字への対応も可能になっていきます。

フォーマットが異なる帳票にも対応できる

従来のOCRでは、文字の読み取り位置や項目といった詳細を定義した上で、読み取りを行わなければなりませんでした。その点、AI-OCRであれば、文字の読み取り位置や項目の自動抽出が可能です。

紙の資料をスキャンするだけで簡単に文字を認識させられるようになり、請求書、発注書、納品書など、フォーマットの異なるさまざまな紙書類を柔軟にスキャンできるため、担当者の負担軽減にもつなげられます。

RPAや基幹システムとの連携で業務効率化

従来のOCRでも、ある程度の業務効率化は実現可能ですが、決められたフォーマットの帳票しか利用できないため、状況に応じてフォーマットの定義を準備しなくてはなりません。この準備作業に膨大な時間を費やしてしまうと、業務効率が低下しかねません。

その点、AI-OCRであれば「読み取った情報は何の項目なのか」「業務システムへの入力に必要となる情報はどの部分なのか」といった点も柔軟に抽出し、連携できます。また、最近ではRPAや基幹システムとも柔軟に連携できるAI-OCRも多くなってきている状況です。そのため、「抽出したデータを業務システムに入力していく作業」の効率化・自動化まで実現できるようになっています。

AI-OCRのデメリット

AI-OCRを導入するメリットは数多く存在しますが、いくつかデメリットが存在するということも考慮しましょう。主なデメリットには、以下の点が挙げられます。

• 導入コストがかかる
• 100%の文字認識率ではない
• 縦書きに弱い

まずAI-OCRの導入には初期費用とランニングコストがかかるので、費用と効果を天秤にかけて判断する必要があります。また、AIの認識力が優れているといっても100%の認識率ではありません。さらに、AI-OCRは縦書きに弱いことで知られています。それぞれのデメリットを以下で詳しく解説します。

導入コストがかかる

最も大きなデメリットとして挙げられるのは、やはり「導入コストがかかってしまう」という点です。どれだけの費用がかかるかはベンダーや料金プランによっても違いますが、だいたい初期費用が数万円から数十万円程度、月額費用が数万円程度の場合が多いです。

最近ではさまざまなAI-OCR製品が登場しているため、自社にマッチした製品を選ばなければ導入自体が失敗に終わってしまう可能性も否めません。

また、自社開発する場合には開発コストも損失になってしまう可能性があります。そのため、課題をしっかりと洗い出してから、最適な製品を検討したり、開発したりしていくことが大切です。

自社にマッチする製品を選ぶことができれば、導入コストに対して人件費削減等の効果が上回り長期的なメリットが得られるので、デメリットとして捉える必要もなくなります。

100％の文字認識率ではない

AIの活用で格段に文字認識率が高くなりますが、100％の文字認識率を実現できるわけではありません。私たち人間にも見間違えがあるように、AIを活用したOCRでも誤認識する可能性があります。

ただ、学習を重ねていくことで認識精度は向上するため、従来のOCRよりは遥かに高い精度を実現可能です。最近ではAI-OCRの結果を人間が確認して納品するBPO(ビジネス・プロセス・アウトソーシング)も存在するため、それらを活用するのも一つの手段といえます。

縦書きに弱い

AI-OCRは縦書きに弱い傾向にあります。世の中の多くの帳票は横書きで書かれており、AIも横書きの学習データを中心に学習していることが多いからです。

そのため、自社が縦書きの帳票を多く使っている場合には、AI-OCRは横書きに比べて縦書きに弱い傾向があることを考慮しなければなりません。

ただし、AIに縦書きの帳票を学習させれば、横書きと同じように認識できるようになります。学習データさえ蓄積されれば解消できる問題なので、大きなデメリットとして捉える必要はないでしょう。

AI-OCRの主な種類

AI-OCRは、以下の3種類に分けられ、いずれもメリット・デメリットがあります。

汎用×定型フォーマット型は抽出精度が高く、多くの帳票に対応できますが、事前にフォーマット定義が必要で、定義外の帳票には対応できません。汎用×非定型フォーマット型は手作業でのフォーマット定義が不要で多様な帳票に対応可能ですが、高精度な抽出には事前のAI学習が必要です。最後に、業務特化×非定型フォーマット型は事前のAI学習が不要で既存システムと連携可能ですが、特定の業務に特化した帳票にしか適用できません。以下で各種類を詳しく解説します。

汎用×定型フォーマット型

「汎用×定型フォーマット型」は、読み取る帳票の種類は問わないもののフォーマットは指定する必要があるタイプです。読み取りにあたっては事前にフォーマットや「どこに何が書かれているか」を定義する必要があります。

事前に人の手によるフォーマットの定義作業が必要ですが、幅広い帳票に対して高い精度での読み取りが可能です。書く内容や場所が一定に決まっている、「アンケート」や「注文書」などへの利用に適しています。

汎用×非定型フォーマット型

「汎用×非定型フォーマット型」は、帳票の種類もフォーマットも問わないタイプのAI-OCRです。人の手作業によるフォーマット定義が不要であり、幅広い帳票に対応可能です。

ただし、このタイプではAIの事前学習が欠かせません。学習には時間がかかるケースもあり、未学習のフォーマットを使用している帳票に対しては精度が落ちる可能性があります。たとえば、各社のフォーマットは異なるものの書いてあることが一定共通している「納品書」「請求書」などには適していると考えられます。

業務特化×非定型フォーマット型

「業務特化×非定型フォーマット型」は、自社が扱う特定業務への導入を前提としているタイプです。サービス提供事業者側が事前に学習を済ませているため、自社で改めて学習を行う必要がありません。自社の既存システムと連携させることで、業務効率化に高い効果を期待できます。

ただし、自社業務に特化していることから、自社が業務で扱っている帳票以外には対応できません。大量の作業を必要とする業務に対しては、このタイプが適しています。

AI-OCR製品の比較ポイント

AI-OCR製品は、さまざまな企業が開発・提供しています。そのため、以下の特徴に注目して製品を比較し、自社に合ったものを選ぶことが重要です。
【AI-OCR製品の比較ポイント】

• 読み取りタイプ・精度
• 対応言語
• 操作性
• 他システムとの連携
• サポート体制

印字と手書きの読み取りに対応した製品を業務に合わせて選び、必要な言語にも対応しているか確認しましょう。操作性は現場の使いやすさに直結し、他のシステムとの連携がスムーズであれば業務効率化につながります。信頼できるサポート体制も選定の大きな要素です。以下でそれぞれ詳しく解説します。

読み取りタイプ・精度

AI-OCR製品には、「印字された文字」の読み取りが得意なタイプと「手書き文字」の読み取りが得意なタイプがあります。AI-OCRであっても、中には手書きの読み取り精度が低い製品もあるため要注意です。読み取る対象に合わせて、相性の良い製品を選びましょう。

また、現在・将来の業務に見合った読み取り精度か否かも、重要な比較ポイントです。導入時点で対象となる業務・帳票だけでなく、今後必要になると想定される業務・帳票に適した読み取り精度であるかの確認も必要です。

対応言語

各AI-OCR製品には、対応言語の違いがあります。導入対象の業務において何語が求められるのかを念頭に置いて、各製品の対応言語を確認・比較しましょう。

国内でのやり取りに特化しているのであれば、日本語対応のみでも問題はありません。しかし海外展開をしている場合や取引先にグローバル企業がある場合は、多言語対応の製品が求められます。

操作性

AI-OCRの導入は業務効率化が大きな目的であるため、現場の社員が使いやすいことが求められます。自社社員が使いこなせて、業務効率化につながるかどうかを比較検討しましょう。可能な限りシンプルで直感的に操作できる製品の方が、誰でも使いやすく導入もスムーズに進められます。

トライアル期間を設けている製品も多いため、できる限り実際に使ってみて比較することがおすすめです。

他システムとの連携

自社で扱っている既存システムとの連携がうまくできなければ、業務効率化につながりにくいため、システムとの連携についても確認しておく必要があります。会計や顧客管理などの既存システムと連携させることで二度手間が発生せず、業務効率化を期待できます。

また、比較の際には連携できるか否かだけでなく、連携方法や連携のしやすさも確認しましょう。連携時には、多くの場合で「API」と呼ばれる通信のためのシステムを利用します。そのため、複数のAPIに対応していると、既存システムとの連携を取りやすくなります。

サポート体制

AI-OCRを導入すればそこで終わりではなく、継続的に利用していくものであるため、トラブルが発生した際に必要なサポートが受けられないと、業務に支障が出てしまいます。

また、使用方法のフォローも、重要なサポート内容の一つです。使用方法に戸惑い、本来業務に費やす時間をなるべく削らないためにもスムーズな導入ができるかどうかを比較することをおすすめします。サポートの充実度は、業務効率化に影響する重要な要素です。

AI-OCRの選び方ポイントと導入までの6ステップ

AI-OCRを導入するためのステップは、主に以下の通りです。

1. 読み取る対象を決める
2. 読み取る量・枚数を把握する
3. アウトプット先を確認する
4. 各サービスを比較する
5. PoC検証を行う
6. 本格導入

まず、対象となる業務や帳票を特定し、その特徴に合わせて製品を選びます。次に、読み取る量や枚数を考慮して課金体系が最適か確認しましょう。

さらに、アウトプット先、つまり出力フォーマットや他のシステムとの連携ができるかを確認します。

AI-OCRには多くのサービスが存在するため、料金、精度、サポート体制などをしっかり比較検討する必要があります。ROI（投資対効果）も考慮しながら最適な製品を選びましょう。PoC（Proof of Concept）検証で製品の性能を試し、確認後に本格導入を行います。

おすすめのAI-OCR3選

DX Suite

DX Suiteは、AI技術を活用した高精度なOCR（光学文字認識）サービスで、紙文書やPDFからデータを自動抽出・デジタル化するツールです。領収書・請求書・契約書・アンケートなど、多様な書類形式に対応しており、手書き文字も高精度で認識します。

クラウドベースで動作し、インストール不要であるため、どこからでも利用可能です。操作性も優れており、直感的なインターフェースで簡単にデータ抽出が行えます。

DX Suiteを導入することで、手作業によるデータ入力を削減し、業務時間を短縮。コスト削減とデータ活用の向上を実現し、企業のデジタルトランスフォーメーションを強力にサポートします。

参考：DX Suite

スマートOCR

スマートOCRは、紙の文書や帳票のスキャンされた画像データからテキストデータを抽出するクラウド型業務効率化支援ソリューションです。AIによるディープラーニングも活用し、従来のOCRでは難しかった、手書き文字や非定型帳票などにも対応した高精度の読み取りが可能です。

高度な管理・連携・セキュリティも特徴で、UI/UXが優れてるだけでなく、ユーザ・グループ管理機能やマスター連携機能、スマートフォンアプリとの連携も可能です。セキュリティ面では、2段階認証・IPアドレス制限・パスワードロック・パスワード制限・オンプレミスにて高セキュリティ体制をとっているため、安心して利用できます。

参考：スマートOCR

SmartRead

SmartReadは、最先端のAIを用いることで高精度な読み取りからデータの書き出しまでを一気通貫で自動化できる次世代型のAI-OCRです。

多くの非定型文書にも対応しているだけでなく、読取項目を複数に区分した上で書類上にそれぞれを色でハイライト表示できるなど、確認修正作業を効率アップします。また、読み取りデータの後処理を自動化することで、各種設定の妥当性確認が迅速に行えます。

さらに、クラウド版とオンプレミス版を選択できる点や、優れたUI/UX、サポート体制の充実も特長です。

参考：SmartRead

AI-OCRの導入ならAIsmiley

AI-OCRは従来のOCRより高度な文字認識が可能で、業務効率化に有用です。2022年1月にはペーパーレス化を目的とした電子帳簿保存法の法改正が実施され、電子データ保存がよりしやすくなりました。

また、2024年1月1日からは、電子取引で発生したファイルの電子保存が義務化されました。このような背景があるため、多くの企業において今後、効率的に紙の書類をテキストデータに変換する手段の確保が喫緊の課題となるでしょう。

AI-OCRは用途やニーズに応じて選ぶことが重要ですが、さまざまなタイプや製品があるため、なかなか適切に選ぶのは難しいかもしれません。

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AIsmiley編集部

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