OCRは光学文字認識（Optical Character Recognition）の略称であり、画像や文書からテキストを認識する技術です。OCRツールを業務に導入することで、時間やリソースを節約でき、収益増加につながります。
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%に達すると予測されています。
この詳しいOCRガイドでは、技術の仕組み、メリット、市場で利用可能なベストな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？
人間とコンピュータでは、テキストやデジタル画像の解釈方法は異なります。人の目にはアルファベットや文字が見えますが、コンピュータはそれらをバイナリ（0と1）として認識します。
OCR技術は、こうしたバイナリ数値を機械可読な形式（テキスト、JSON、HTML）に変換します。これにより、OCRを使って画像やPDFファイルから自動でテキストを抽出することができます。現代のAI OCR技術は、機械学習や人工知能（AI）も活用し、手書き文字や多言語もより高精度で読み取ります。
光学文字認識の歴史
OCRの歴史は第一次世界大戦時にまでさかのぼります。当時、物理学者エマニュエル・ゴールドバーグは、電信コードの文字を読み取って変換する「統計機械」を発明しました。この機械は後にIBMに買収されました。
1970年代、レイ・カーツワイルは、あらゆるフォントに対応できる最初のオムニフォントOCRを開発しました。そして2000年以降、OCRツールはクラウド、デスクトップやモバイルアプリで容易に利用できるようになりました。現在は、手書き文字の認識も非常に高い精度で実現でき、郵便物の住所や小切手の文字の読み取りも可能です。
OCRはどのように動作する？
OCR処理には大きく分けて3つのステージがあります。
- 画像の前処理
- 文字認識
- 後処理
画像の前処理
OCRソフトウェアの性能を最大化するには、スキャン文書や画像ファイルの品質と精度を確保することが重要です。ここで「画像の前処理」が行われます。主な技法として以下があります：
- ノイズ除去
- 傾き補正
- リスケーリング（サイズ調整）
これらの方法により、入力データの品質が向上します。
文字認識
この処理では、AIを使って画像内の文字を識別・解析します（インテリジェント文字認識：IDR）。次の2つの方法があります。
- パターン認識：様々なテキスト形式を使ってAIを訓練し、文字を比較・判別します。
- フィーチャー認識：特定の特徴（例：曲線などの線）に基づき、ルールに則って認識します。
後処理
最後のステップでは、エラーを修正してデータの精度を高めます。機械学習アルゴリズムの訓練時に、AIは最終的な出力の理想形を学習しているため、プログラムは最終結果を標準的な語彙や言語データと比較し、必要に応じて自動修正を行います。
OCRの精度は、使用するアルファベット（ラテン、アラビア、中国語など）に依存しますが、最適なOCRプラットフォームは特定言語ごとにしっかり訓練されており高精度を実現します。現在では英語文書向けのOCRが最も精度が高い一方、他言語向けの精度も急速に向上しています。
光学文字認識（OCR）のメリット
OCRの最大の利点は、データ抽出作業を自動化できる点ですが、他にも以下のようなメリットがあります。
- コスト削減
- 時間やリソースの節約
- 業務プロセスの自動化
- データの適切なセキュリティ管理
主なOCRユースケース
AI OCRは、請求書、医療記録、銀行明細やレシートなどのデータ読み取り・抽出に幅広く使われています。
金融分野でのOCR
金融および会計分野では、OCRソフトウェアがinvoices、レシート、デジタル文書からテキストや数値を抽出し、財務取引書類の確認を行います。このプロセスにより、データの精度とセキュリティが確保されます。データを素早く一括エクスポートしたい方は、無料のOCR to Excel変換ツールもお試しください。
医療分野でのOCR
医療業界では、AI OCRによって病院や患者記録を効率的に処理し、医療従事者の手入力の負担を軽減します。
物流分野でのOCR
物流業界では、OCRオンラインで貨物やトラックの領収書等のbill of lading (BOL)から情報を抽出しています。
おすすめ＆無料のOCRソフトウェア
現在利用できるOCRソフトウェアには、用途や言語特化型など様々な種類があります。以下に、現代でよく使われる代表的なOCRツールを紹介します。
1. Parseur OCR
OCRオンラインはエンドツーエンドの文書処理ワークフローの最初のステップにすぎません。多くの企業では、単にOCRで文書からテキストを読み取るだけでなく、システムに入力できる特定のデータポイントも自動で抽出したいと考えています。例えば経理部門では、仕入先の請求書からテキスト抽出に加え、発行元の連絡先、請求金額、明細項目の認識も自動化したいニーズがあります。ここでParseurのような高度なソリューションが役立ちます。
Parseurは高性能なOCRソフトウェアで、ゾーンOCRとダイナミックOCRの両方を用いてPDFからのデータ抽出を自動化します。どの業界でも迅速かつ簡単に設定・利用でき、文書をParseurのメールボックスに転送するだけで自動処理が始まります。
解析ルールは不要で、数秒以内に文書が処理されます。データ項目はカスタマイズ可能で、テンプレートも無制限に作成できます。Parseurは機械学習により自動で最適なテンプレートを選択します。
文書やPDFの種類に応じ、Parseurは内蔵テンプレートライブラリを活用してデータを自動抽出します。表データの取り込みも可能で、Zapier、Make、Power automateなどさまざまなアプリケーション連携にも対応しています。
2. Tesseract OCR
Tesseractは無料で利用できるオープンソースOCRソフトウェアで、Apache 2.0ライセンスで公開されています。100以上の言語を簡単に認識でき、OCRスキャンに最適です。ディープラーニングデータモデルにも対応しています。
2006年、GoogleがTesseractをスポンサーしたことで、最も高精度なOCRアプリとなりました
Windows、Linux、Mac OSで利用でき、最新版（バージョン5）がGithubより入手可能です。
3. Amazon Textract
AWS TextractはAI、機械学習、OCRを使ってスキャン文書からテキストを自動抽出するサービスです。Amazon Augmented AIと組み合わせれば、機密データの確認や手書き文書の人によるレビューも実施できます。Amazon Textractの主な特徴：
- テーブル・フォームの抽出
- 手書き文字認識
- 身分証明書リーダー
- バウンディングボックス
Amazonは新規顧客向けに3か月間のAWS無料利用枠も提供しています。
Reinsurance Group of America（フォーチュン500企業）は、AWS Textractと協業し、OCRや機械学習を使った引受業務の最適化ソリューションを展開しました。- RGA, January 2022
4. Google Document AI
2020年、Googleは文書処理自動化のための新しいDocAI（Document AI）プラットフォームを発表しました。AIと機械学習でスムーズなデータ抽出ワークフローを実現しています。
Document AIの動作サンプルはこちら。自然言語処理（NLP）機能も搭載されており、スキャンされた大量のペーパードキュメントも効率よく処理できます。
光学文字認識の今後
疑いなく、インテリジェントOCRソフトウェアは組織の文書処理プロセスに大きな変革をもたらします。ディープマシンラーニングやAIなど新技術の進展により、OCRシステムは今後も世界市場をリードし続けるでしょう。
OCR市場は2031年には約3兆9,785億ドル規模になると予想されています。
企業がデジタルトランスフォーメーションを先導するには、このデータキャプチャの仕組みを業務フローに組み込む必要があります。
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