OCRを活用したIDドキュメントからのデータ抽出

IDカード、パスポート、運転免許証といった本人確認書類からのデータは、KYC（顧客確認）規制への対応のために頻繁に利用されます。一般的に、このようなIDドキュメントからの情報を手で読み取り、システムへ入力する作業はミスが発生しやすく、膨大な時間がかかります。

もし、KYCプロセスで一件一件のデータを人の目で確認し、データベースに手入力した場合の非効率さを想像してみてください。しかしOCRツールを活用すれば、IDデータ抽出の精度が向上し、KYCプロセス全体の効率化が期待できます。

この記事では、IDドキュメントからのデータ抽出で直面する課題と、KYC認証の自動化方法について解説します。

なぜKYCプロセスにおいて本人確認が重要なのか？

本人確認は、KYCプロセスで新規顧客の受け入れや新入社員の採用前に欠かせないステップです。

これにより企業は詐欺や犯罪リスクを検出し、不正防止に努められます。銀行や保険、旅行代理店など、どの業界においてもIDデータを正しく入力・管理することは不可欠です。IDデータをもとに、組織は顧客デューデリジェンス（CDD）や顧客識別プログラム（CIP）を進められます。

IDドキュメントからデータを手入力する際の課題

IDドキュメントからデータを抽出・転記する作業は、多くの業務で大きな課題となっています。人手による作業が多く発生し、頻繁に行う場合、コストも増加します。

IDドキュメントの多様なフォーマット

IDドキュメントにはさまざまなフォーマットやレイアウトが存在します。たとえば片面印刷のみのIDカードもあれば、両面に異なる情報がレイアウトされているものもあります。

そのため、データ抽出には時間を要し、受付が混雑したり、同じ情報を複数枚の書類にコピー＆ペーストする手間が増えるといった課題が起こります。

ヒューマンエラーのリスク

さらに、IDカードからの手動データ抽出には高い集中力が必要で、うっかりミスが発生しやすくなります。入力ミスやデータ処理の遅延が生じると、業務効率の低下や顧客満足度の低下につながりかねません。

古い・不鮮明な書類の読取困難

古い運転免許証や不鮮明な印刷物は、正確なデータ読取をより難しくします。パスポートでも背景の歪みや訂正箇所によって、情報の精度が損なわれる場合があります。こうした課題がデータの品質低下に直結します。

ですが、IDデータ抽出を自動化するツールを導入することで、これらの問題を解決できます。

OCRによるKYC自動化の仕組み

業種別の要件を確実に満たした自動KYC認証には、最新のOCRやデータ抽出技術が活用されています。

データの正確な抽出と入力に役立つ主な技術には次があります。

• インテリジェント文書処理（IDP）
• ロボティックプロセスオートメーション（RPA）
• 人工知能（AI）
• 機械学習（ML）
• 光学式文字認識（OCR）
• 自然言語処理（NLP）

効果的なデジタルKYCソリューションが実現できること

• パスポート、運転免許証、行政発行IDなどのスキャンや画像・手書き文書から正確にIDデータを抽出
• 必要なデータのみを素早く抽出
• 業務フローやニーズごとに文書を自動処理
• 抽出データを自社システムへ連携する自動ワークフローの構築

OCR技術のIDデータ抽出での役割

OCRは、文書管理や業務自動化の分野で広く導入されており、スキャンした書類や手書きデータを構造化されたデジタルデータに変換します。

画像からテキスト情報を抽出

たとえば運転免許証には、肉眼では見落としやすいテキストや細かな情報が含まれていることがあります。

OCR技術は、写真・印刷・手書きを問わず、画像内のテキスト要素を自動で認識・抽出します。

文書データの意味解析

NLP（自然言語処理）を活用したOCRツールは、多数のドキュメントでも効率的にデータの意味解析や必要箇所の特定を行えます。

多言語情報の自動識別・抽出

OCRソフトウェアは、画像中の言語を自動判別でき、複数言語が混在した書類のテキストも柔軟に抽出可能です。多国籍取引や多言語対応が必要な企業にも適しています。

データの仕分け・分類処理

機械学習を備えたOCRツールは、ドキュメントの形式やデータタイプに応じて自動的に文書を分類・整理します。利用を重ねるほど精度が向上し、インテリジェント文書処理が自動で成し遂げられます。

OCRツールで抽出できる主なIDフィールドは次の通りです。

• 氏名
• 生年月日
• 国籍
• 性別
• 出生地
• 発行日
• 個人識別番号
• MRZコード
• 有効期限

すべてのOCRツールがMRZコード抽出に対応しているか？

MRZ（Machine Readable Zone）はIDドキュメントに記載される暗号化領域（画像で黄色強調部分）で、各種証明書の信頼性を証明するためのデータが記載されています。

ただし、すべてのOCRツールがMRZコードの抽出に優れているわけではありません。特にスキャン品質が不十分な場合は誤読リスクが高まります。ParseurのようにMRZ抽出も高精度で実現できるツールの選定が重要となります。

Parseur：強力なIDデータ抽出用OCRエンジン

Parseurは、PDFや画像ファイルからIDデータ抽出を自動化できる先進的なOCRソフトウェアです。ゾーナルOCRやダイナミックOCRを活用し、IDドキュメントのレイアウトやフォーマットに依存せず、必要な情報を高速かつ高精度に取得できます。

このパースツールはテキストベース・画像ベース問わず、あらゆるID書類から自動で重要情報を抽出します。機械学習アルゴリズムでテンプレートを見分け、すべて自動的に処理してくれます。

しかも、導入や設定にプログラミングのスキルは不要です。

自動KYC対応のIDデータ抽出をわずか4ステップで始められます。

1. Parseurメールボックスを作成してください。全機能を無料で体験できます。
2. ドキュメントをParseurのアプリケーションへアップロード。
3. 必要な抽出データをハイライトし、フィールドを作成。

4. 抽出データをチェックし、期待通りの情報が取得されているか確認します。
5. APIやWebhook、またはZapierと連携し、必要なツールへデータ送信。抽出情報はExcelやGoogleスプレッドシートなど、あらゆる形式でエクスポート可能です。

データプライバシーへの配慮

ParseurはGDPRを徹底遵守しており、お預かりしたデータはEU域内のサーバーで厳重に管理されます。お客様のご要望がない限り、データへのアクセスは一切行いません。

最終更新日 2025年4月29日