ダイナミックOCRとは？

ダイナミックOCRは、Parseurが開発した最新の高度なOCRエンジンです。AI OCRやゾーンOCRもデータ抽出に優れていますが、それぞれ独自の課題を持っています。そうしたデメリットを解消するために、ParseurはダイナミックOCRを導入し、データ抽出をよりスムーズに行えるようにしました。

Invoices where the total field moves vertically

ゾーンOCRの限界

ゾーンOCRは、ドキュメント内の特定の「ゾーン」からデータを抽出します。このOCRツールは、データフィールドが固定位置にある場合に最も効果を発揮します。ゾーンOCRの課題は以下の通りです：

ドキュメントごとにフィールド位置が動的に変わる場合、データ抽出ができない
サイズが可変なフィールドに対応できない
スキャン品質の悪い文書を正確に識別できない

ゾーンOCRとは？もご覧ください

データフィールドが動的に動く場合も困っていませんか？

「テーブルの行」「明細行」「合計」や「小計」などのフィールドは、テーブル内の項目数によって必ず場所が変わります。請求書や発注書（PO）でもフィールド位置が固定されていません。

フィールドが水平方向や垂直方向に移動したり、サイズが変動したりする場合、ゾーンOCRでは正確なデータ取得ができません。なぜなら、ゾーンOCRは「ゾーン」が一定の位置にある時に最も効果を発揮するためです。

フィールド位置が毎回変わる場合、どうすれば正確にデータ抽出できる？

例えば財務データで考えてみましょう。毎月の財務諸表はコストや売上、利益等が異なるため、レイアウトが毎回変わります。そのような時、迅速な監査やデータ取得の必要がある場合には、ゾーンOCRだけでは不十分です。

でも、AI OCRの方がダイナミックOCRより優れているのでは？

世界のOCR市場は2023年から2030年まで年平均成長率(CAGR) 14.8%で拡大する見込みです。

AI OCRは、機械学習とコンピュータビジョンアルゴリズムを組み合わせた第一世代のOCRです。ニューラルネットワークにより、データ抽出対象のフィールドを特定します。

AI OCRのデメリット

AI OCRは確かにデータ抽出・分析プロセスを変革しましたが、いくつかの限界もあります。

手作業による確認が必要

AI OCRソフトをワークフローに組み込む際、多くの場合「手作業によるデータ確認」を工程に追加することが推奨されます。これはAIツールが確率的に動作するためで、工程が長くなり、常に人の手が必要になります。

トレーニングが必要

AIモデルは利用の前に必ずトレーニングが必要で、この工程自体に多くの時間を要します。特に大量のデータを処理する場合、有料OCRサービスではモデルの学習に最大4時間かかることもあります。

ブラックボックス

もしAIモデルがうまく動作しなくなった時、ユーザーにできることはモデルを再学習させることだけです。ツールを細かくカスタマイズすることはできません。

AI OCRは高価

AIベースのOCRソフトウェアは、通常高価で、大規模企業向けに最適です。中小企業や個人利用の場合、ベストな選択肢とは言えません。

ゾーンOCR・AI OCR・ダイナミックOCRの違い

各OCRエンジンの主な特徴を比較表にまとめました：

	AI OCR	ゾーンOCR	ダイナミックOCR
セットアップ	トレーニングが必要	即時利用可	即時利用可
どんな内容にも対応できるか	いいえ。対象は特定の言語や分野に限定	いいえ。位置やサイズが変わるフィールドは不可	はい
即時データ抽出	いいえ。モデル学習に時間を要する	はい。数秒で処理	はい。数秒で処理
手動によるレビュー	必要	不要	不要
柔軟性	いいえ。ブラックボックスで再学習が必要	はい。調整やトラブルシュートが簡単	はい。調整やトラブルシュートが簡単
あらゆるレイアウト対応	はい	はい	いいえ

ここで登場 – ダイナミックOCR！

ダイナミックOCRはどう動作する？

最先端技術でありながら、ごくシンプルな設計にしています。このOCRエンジンは「ラベル」の概念を採用しています。

ラベルとは？

値がドキュメント内で移動する場合でも、その位置は必ずその関連テキストの横など「同じ場所」にあります。下図では、"$1,600.00"が常に"Subtotal"というテキストの隣に存在します。

ラベルを設定することで、フィールド位置のアンカーとなります。Parseurに「まずラベルを探し、次にその周辺から値を抽出する」方法を教える流れです。

このフィールドはラベルを基準に抽出されます。

ダイナミックOCRの操作はたった数ステップ

Dynamically adapt to moving fields with Dynamic OCR

ステップ1：ラベルを作成

データフィールド名となるテキスト（例："Subtotal"）の上に枠を描画し、「新しいラベルを作成」をクリックします。

ステップ2：ラベルを基準としたフィールドを作成

抽出したい値の上に枠を描画し、そのフィールドが「ラベル基準」であることをParseurに伝えます。

ステップ3：2つ目のラベル作成（オプション）

必要に応じて「終了ラベル」も作成できます。Parseurはこの終了ラベルを用いてフィールドの終わりを判定します。

これで完了です！抽出したい項目ごとにこの手順を繰り返し、ダイナミックOCRテンプレートを作成します。

ダイナミックに動くフィールドについて詳細はこちら

ダイナミックOCRの主なメリット

ピンポイントなローカライズ性能以外にも、ダイナミックOCRには多くの利点があります。

データ精度の向上

フィールドサイズや位置が可変でも抽出可能です。ドキュメント内を移動するフィールドも自動キャプチャできるため、他のOCRツールより正確です。

簡単・迅速なセットアップ

複雑な設定は一切不要。Parseur新規ユーザーのメールボックスでは、すでにダイナミックOCRが有効化されています。

多言語ドキュメントに対応

このOCRツールは、世界60以上の言語のPDFや各種書類を解析できます。

ドキュメントは数秒で処理

AIモデルのようなトレーニング時間が不要で、あらゆるPDFファイルを高速に処理します。

ParseurでダイナミックOCRを使ってみよう

Parseurは先進的なOCR技術を持つ強力なPDFパーサーで、書類からのデータ抽出を自動化できます。Parseurはデータ処理時に複雑なパーシングルールやコーディングを必要としません。

Parseur社が2024年6月に実施した調査では、一人あたり毎月約150時間の手作業データ入力と約$6,413のコスト削減効果が確認されました。- Parseur統計 2024年6月

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よくある質問

ダイナミックOCRに関する質問と回答をまとめました。

ダイナミックOCRの主なユースケースは？: OCRエンジンはあらゆる業界で利用できますが、特におすすめの用途は以下の通りです：

請求書処理

船荷証券

PDFテーブル抽出

PDFからExcelへのデータ抽出
ダイナミックOCRは他アプリと連携できますか？: はい！ParseurはZapier、Make、Power Automateとネイティブ連携しています。OCRエンジンで抽出したデータはダウンロードもでき、ERPやCRM、Webhookなど任意のアプリへエクスポート可能です。
ダイナミックOCRは高価ですか？: すべての機能を試せる無料プランをご用意しています。料金プランは「使った分だけ」の従量制で、他のPDFパーサーと比べて平均4倍安価です。
ダイナミックOCRはテーブルデータの抽出もできますか？: はい！ダイナミックOCRはテーブルデータの抽出に対応しています。Parseurにテーブルの開始・終了位置を教えることもできます。
ダイナミックOCRの制約点は？: 新しいレイアウトの文書は自動で解析できません。新レイアウトや新フォーマットの文書は、新しいテンプレート作成が必要です。
ダイナミックOCRは英語以外の書類に対応していますか？: はい！ダイナミックOCRはすでに60以上の言語でトレーニング済みです。スペイン語、フランス語、日本語、ヘブライ語、アラビア語、ヒンディー語など幅広く対応しています。加えて、160以上の言語も実験的にサポートしています。

最終更新日 2025年8月1日

ダイナミックOCRとは？