OCRは、光学文字認識（Optical Character Recognition）の略で、画像や紙文書からテキストデータを自動的に認識・抽出する技術です。この技術を業務に導入することで、企業は時間やリソースを節約し、生産性や収益性を高めることができます。
世界のOCR市場は、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）が14.8%になると予測されています。
本ガイドでは、光学文字認識の基本概念、そのメリット、市販されている主要なOCRソフトウェアについて解説します。
OCRソフトウェアとは？
人間がアルファベットやその他の文字を直接目で判別できるのに対し、コンピュータは画像データをバイナリ（0と1）としてのみ認識します。
光学文字認識（OCR）は、こうしたバイナリ情報をテキスト（テキストファイル、JSON、HTMLなど）へと変換します。これにより、紙や画像、PDFファイルからデジタルなテキストデータを自動抽出できるようになります。最新のAI OCRでは、機械学習や人工知能の技術を用いて手書き文字や多言語にも高精度で対応できます。
光学文字認識の歴史
OCRの歴史は第一次世界大戦の時代にさかのぼります。物理学者エマニュエル・ゴールドバーグは、電信コードを識別して変換する「統計機械」を発明し、その技術は後にIBMに買収されました。
1970年代には、レイ・カーツワイルによってどんなフォントの文字でも認識できるオムニフォントOCRが誕生。2000年以降はクラウドやデスクトップ、モバイルアプリでも利用できるようになり、郵便物の住所や手書きの小切手処理まで高精度で実現できるようになっています。
OCRはどのように動作する？
OCR処理は主に次の3段階で進みます。
- 画像の前処理
- 文字の認識
- 結果の後処理
画像の前処理
OCRソフトウェアで高精度な認識を実現するには、スキャン画像や文書ファイルの品質向上が欠かせません。一般的な前処理技術には以下が挙げられます。
- ノイズの除去
- 傾き補正
- サイズ調整（リスケーリング）
こうした処理によって、画像データが認識に適した状態へと最適化されます。
文字認識
この段階では、AIを活用したインテリジェントな手法（IDR：Intelligent Data Recognition）で、画像内の文字列を識別・解析します。主なアプローチは次の2つです。
- パターン認識：様々な書体や形式で訓練されたAIが、エレメント同士を比較して最適な文字とマッチングします。
- フィーチャー認識：規則やパターンに基づき、曲線や特殊な文字特徴を分析して識別します。
後処理
最後に、機械学習のアルゴリズムで認識結果を理想的な語彙や言語ルールと照合しながら誤りを修正し、データ精度をさらに高めます。こうして標準的な文章構造や語彙と一致するようプログラムが自動修正します。
利用する文字体系（ラテン語、アラビア語、中国語など）によって精度は大きく異なりますが、最適なOCRプラットフォームは言語別に調整・訓練されて高精度な認識を実現しています。現在は英語文書での認識制度が最も進んでいますが、他言語も年々進歩し続けています。
光学文字認識（OCR）の主なメリット
OCRの主なメリットは業務データの自動抽出ですが、その他にも以下のような利点があります。
- コスト削減
- 時間・リソースの大幅節約
- 業務プロセス自動化
- データのセキュアな管理
主な光学文字認識のユースケース
AI搭載OCRは、多くの業界で請求書、医療記録、銀行明細、レシートなどからのデータ抽出に広く利用されています。
金融業界での利用
金融・会計分野では、invoicesやレシート、各種デジタル文書から数値やテキスト情報を抽出し、財務取引や監査に役立てています。これによりデータ精度とセキュリティが大きく向上します。
医療業界での利用
医療現場では、AI OCRを使って病院や患者記録を自動でデジタル化し、医療従事者の入力作業負荷を軽減しています。
物流業界での利用
物流業界では、運送に関わるbill of lading (BOL)などの書類から必要情報を自動抽出するためにOCRオンラインを活用しています。
おすすめ＆無料の光学文字認識ソフトウェア
今日では、用途や言語対応に応じた多様な光学文字認識ソフトウェアが登場しています。ここでは主要なツールを紹介します。
1. Parseur OCR
OCRは自動化ワークフローの出発点にすぎません。多くの企業では、光学文字認識ソフトウェアで文書からテキストを取得するだけでなく、それを自社システムで活用するための自動データ抽出も求めています。たとえば経理部門では、取引先の請求書から連絡先や金額、明細項目まで短時間で正確に抽出したいニーズがあります。Parseurはこうした要件をワンストップで実現するハイレベルなソリューションです。
Parseurは高性能なOCRソフトウェアであり、ゾーンOCR、ダイナミックOCRを組み合わせてPDFからのデータ抽出を全自動化します。導入も簡単で、業界を問わず短時間でご利用開始いただけます。文書をParseurのメールボックスに転送するだけで、ロボットが自動的に処理を開始します。
複雑な設定や解析ルールは不要、わずか数秒で文書解析が完了します。項目カスタマイズやテンプレート作成は無制限に可能で、Parseurは機械学習を活用して最適なテンプレートを自動選択します。
PDFや各種ドキュメントに対し、Parseurはテンプレートライブラリを駆使してデータを瞬時に抽出可能です。表形式データへの対応や、Zapier、Make、Power automateなど外部アプリとの連携も強力です。
2. Tesseract OCR
TesseractはApache 2.0ライセンスで公開される無償のオープンソースOCRエンジンです。対応言語は100以上、スキャン文書の認識やディープラーニングモデルにも対応し、カスタマイズも容易です。
2006年、GoogleがTesseractをスポンサーとして支援したことで、当時最高峰のOCRアプリとなりました
Windows、Linux、Mac OSに対応。最新（バージョン5）はGithubでダウンロード可能です。
3. Amazon Textract
AWS TextractはAI・機械学習・光学文字認識を組み合わせたAWSのOCRサービスです。スキャン文書から自動的にテキストを抽出でき、Amazon Augmented AIを追加すれば手書きや機密情報のレビューワークフローにも対応します。Textractの主な特徴は以下の通りです：
- テーブルやフォームの自動抽出
- 手書き文字も高精度認識
- 各種ID証明書リーダー
- バウンディングボックス（領域検出）
新規ユーザー向けにAWS無料利用枠（3か月間）も提供されています。
Reinsurance Group of America（フォーチュン500）では、AWS TextractのOCRと機械学習でアンダーライティング業務を最適化しました。RGA, January 2022
4. Google Document AI
2020年に発表されたGoogleのDocAI（Document AI）は、AI・機械学習によってペーパーレス文書処理やデータ抽出を自動化できるプラットフォームです。
Document AIのオンラインデモはこちら。自然言語処理（NLP）機能により、大量のスキャン済み文書も効率的に処理できます。
光学文字認識の未来
今後はさらにインテリジェントな光学文字認識ソフトウェアが、組織の文書処理を根本から進化させます。ディープラーニングやAIの進化により、OCRシステムは今後さらに市場規模を拡大していくでしょう。
OCR市場は2031年には約3兆9,785億ドル規模に成長すると見込まれています。
企業がデジタルトランスフォーメーションを実現するためには、データキャプチャの仕組みをワークフローへ組み込むことが不可欠となるでしょう。
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