AI-OCR
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OCR（文字認識）の仕組みとしては、まず対象となる画像のどこに文字が書かれているのかの解析が行われて、文字を読み取るブロック（領域）を設定しま
す。次に、ブロックの中にある文字列が何行あるのか、どの部分が一行なのか、といった点を解析していきます。

そして、見つけた行の中から「どの部分が文字なのか」の解析を行い、行の中から1文字ずつ切り取っていくのです。こういった解析を経て、文字であると解析された画像がどの文字であるかを特定し、認識するという仕組みになっています。

なお、認識を行った後は、AIや辞書などを用いて前後の文字・行を判断し、訂正していきます。この文字を訂正する機能は、OCRの中でも特に進化が著しい部分でもあり、OCRの開発・提供を行う企業の多くがさまざまな方法で認識率を高めている状況です。

ちなみに文字として認識したデータは、テキストデータに変換することもできます。最近では、PDFに書き起こして元の書類のレイアウトを再現する作業まで自動化できるOCR製品も登場しており、ますます利便性が高まってきました。

では、OCR（文字認識）を導入した場合、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じるのでしょうか。OCR導入のメリット・デメリットについて詳しくみていきましょう。

OCR(文字認識)導入のメリット

・スキャンによる迅速な文字起こし

手作業で紙の帳票類などをシステムに入力していると、どうしても時間がかかってしまいます。しかし、OCRを導入すれば、データ入力に必要となる人的リソースを削減したり、業務効率化を図ったりすることができます。

選択肢として、入力の代行業者に依頼するという手段もありますが、OCRを活用したほうが金銭的コストも低く済むケースが多いため、コスト削減という点でのメリットも大きいでしょう。

・データ化による検索や編集

紙の書類には、データの再利用が難しいという特徴がありますが、OCRによってデジタルデータ化すれば、簡単にデータの検索や編集を行えるようになります。また、情報を再利用してグラフ化したり、表を作成したりすることも容易になるため、よりデータ活用の幅を広げられるでしょう。

・過去データからの文書作成

すべての書類を紙で管理していると、書類の蓄積によって過去の書類を活用すること自体が難しくなってきてしまいます。しかし、OCRによってデジタルデータ化すれば、過去のデータも簡単に検索できるようになるため、過去データからの文書作成も容易になるのです。過去データを探す時間も短縮できるため、業務効率化という観点でも大きなメリットがあるでしょう。

・顧客データの共有効率化

OCRを活用してデジタルデータ化することで、データの検索だけでなく共有も効率的に行えるようになります。そのため、社内で共有したい顧客データをスムーズに受け渡しできるようになり、さらなる業務効率化に繋げられるのです。

紙の書類では紛失のリスクも高まりますが、デジタルデータであればそのようなリスクが低くなるため、書類紛失によって業務をストップさせてしまう心配もありません。

・保存スペース削減

紙の書類を保管するためには、当然保管スペースが必要となります。「紙であればそこまでのスペースは必要ないのでは」と思われる方も多いかもしれませんが、紙の書類が蓄積されるごとに必要となるスペースも膨大になっていくものです。

その点、OCRによってデータを電子化すれば、一切の保存スペースが必要なくなるため、空いたスペースを有効活用していくことができます。

OCR(文字認識)導入のデメリット

OCR（文字認識）には多くのメリットがある一方で、いくつかデメリットが存在することも忘れてはなりません。たとえば、「導入コストがかかってしまう」という点は、OCRの導入によって生じるデメリットの一つといえるでしょう。

最近ではさまざまなAI-OCR製品が存在しているため、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、自社で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、自社の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になるでしょう。

また、100％の文字認識率を実現できるわけではないことも、デメリットの一つといえます。私たち人間にも見間違えがあるように、AIを活用したOCRであっても誤認識を行ってしまう可能性はあるのです。

さらに、多くの帳票は縦書きで記されている傾向にあるため、縦書きの帳票には対応していないというケースもあります。また、横書きと比べて縦書きのほう少ないため、学習データとしても少ない傾向にあるのです。そのため、縦書きは横書きと比べて弱い傾向にあることを把握しておく必要があるでしょう。とはいえ、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ありません。

では、実際にOCR（文字認識）を導入していくにあたり、どのような点に注意すれば良いのでしょうか。ここからは、OCR（文字認識）導入までの注意点についてみていきましょう。

費用対効果を概算する

まず、自社が使用している帳票の種類や件数を把握しましょう。AI-OCRの精度は100％ではないため、人によるダブルチェックの作業が定期的に必要です。ダブルチェックが必要だとしても、入力業務の手間や時間が軽減されミスの削減にもつながるのであれば、検討の余地があるケースは多いでしょう。また、導入・運用のコストと見合うのか「費用対効果の概算」をしておきましょう。

読み取りデータの確認

OCR（文字認識）の精度は日々向上されていますが、100%の精度を実現できるわけではありません。そのため、「読み取りデータを確認する作業」が必要であることを、あらかじめ把握しておくことが大切です。

OCRを導入すれば、データの入力作業や検索作業は自動化できるため、空いたリソースを「読み取りデータの確認」に充てることで、より高い精度を実現できるようになります。OCR＋目視確認という体制を整えることで、より効率的かつ高精度での文字認識を行えるようになるでしょう。

フォーマット対応の製品を選定

製品ごとに対応しているフォーマットは異なるため、事前にしっかりと確認しておくことが大切です。先述のように、OCRは縦書きに弱い傾向にあり、学習データも少ないことから精度が落ちるケースがあります。

そのため、OCRの導入を検討する段階で、「どのようなフォーマットを求めているのか」という点を明確化し、そのフォーマットに強い製品を選定していくことが重要になるでしょう。

OCR（文字認識）を導入する際は、どのようなポイントに着目しながら選んでいけば良いのでしょうか。ここからは、OCRの選び方について詳しく見ていきましょう。

読み取り対象の決定

AI-OCRで読み取りたいものは何か明確にしておくと、最適なAI-OCRを選びやすくなります。AI-OCRの中には、手書き文字の読み取りを得意とする製品、手書きの読み取りが苦手な製品の両方が存在するため、「読み取りたい文字は手書き・活字のどちらなのか」を把握しておくと良いでしょう。

活字の読み取りがメインとなる場合は多くのAI-OCRで高い精度を実現できますが、手書き文字の読み取り精度は製品ごとに異なるため、手書き文字の読み取りを得意とする製品を選ぶと良いでしょう。

読み取りデータの総数把握

AI-OCRは製品ごとに課金体系が異なります。そのため、読み取る量・枚数がどれくらいになるか想定した上で、最適な課金体系の製品を選択すると良いでしょう。

読み取る量・枚数を把握せずにAI-OCRを導入してしまうと、使用頻度に見合わない料金が発生してしまう可能性もあるため注意が必要です。

アウトプット先の形式確認

出力フォーマットや帳票の仕分け機能の有無なども事前に確認しておくことが大切です。AI-OCRの中には、RPAに組み込むことができる製品や、基幹システムに組み込むことができる製品なども存在します。

そのため、「どのような機能を搭載したAI-OCRを導入すれば業務効率化に繋がるのか」という点をしっかりと検討した上で選択すると良いでしょう。現在使用している外部システムとの連携が可能なAI-OCRであれば、より業務効率化を実現しやすくなります。

また、「扱う文字が手書き・活字化のどちらか」「定型・非定型のどちらか」といった点も重要なポイントです。以下の画像のように、非定型かつ手書きのOCRは最も難易度が高くなるため、導入コストも大きくなりやすいと考えたほうがよいでしょう。

OCR・文字認識導入時に注意すべき点としては、以下のようなポイントが挙げられるでしょう

PoC検証をする

AI-OCRを本格導入する前には、必ず「PoC 検証」を行うとよいでしょう。この時に重要なのは、実際に自社で取り扱う帳票を用いて検証することです。実際の帳票でどの程度の認識率になるのか確認する必要があります。

※認識率とは…AI-OCRが正しく文字を認識することができる精度

設定方法を工夫する

AI-OCRを導入する際の設定は識字率に影響を与えます。識字率が低いと感じている場合でも設定方法を工夫することで、識字率が改善できる可能性があります。改善のポイントは下記の通りです。

• 文字の属性を指定する
  帳票に記載されている会社名や住所などの「文字の属性」を設定します。AI-OCRのデータベース上で「会社名」「住所」など情報を指定してあげることで、識字率向上につながります。
  
• 文字のサイズを設定する
  帳票上の文字サイズに合わせて範囲を設定することも、識字率向上に有効です。枠内に文字が記載されている場合に、枠全体ではなく文字の大きさに沿って囲むことで認識の範囲を絞ることができます。
  
• 画像を補正する
  文字があまりに薄い場合はコントラストを上げ、情報として不要な記号や文字は除去するなど、帳票をできるだけ鮮明な状態にすることも有効です。

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今回は、OCR（文字認識）を導入するメリット・デメリットや注意点、製品の選び方などをご紹介しました。現在はさまざまなOCRが存在しており、それぞれに異なる特徴があるため、「課題解決に繋がる機能が搭載された製品」をしっかりと見極めていくことが大切です。

ぜひ、今回ご紹介したポイントを参考にしながら、最適な機能・サポートが備わっているサービスを選択してみてはいかがでしょうか。