デジタル時代において、情報へのアクセスや検索、テキストデータの分析の重要性はますます高まっています。しかし、PDFファイルはしばしばテキストや表の抽出や操作が難しく、業務効率化を妨げることがあります。ここで活躍するのがPDF OCRです。
この記事では、PDF OCRの基本から仕組み、ビジネスでの重要性、主要なPDF OCRツールの紹介、そして今後の最新動向までをわかりやすく解説します。
PDFファイルの基礎知識
Adobe Systemsが1993年にPortable Document Format (PDF) を初めて導入し、その後、国際標準化機構（ISO）32000標準も登場しました。
現在、2.5兆本以上のPDFが存在していることをご存知でしょうか？
PDFの種類はいくつある？
PDFは長年の進化を経て、多機能で高性能なさまざまなバージョンが生まれています。
| PDFの種類 | 説明 |
|---|---|
| 標準的なPDF形式 | |
| PDF/A | 長期保存用に設計 |
| PDF/E | エンジニアリングや建設文書用 |
| PDF/X | グラフィックデザインや印刷用途向け |
| PDF/VT | 可変トランザクション印刷用途。PDF/Xよりカスタマイズ性が高い |
| PDF/UA | ユニバーサルアクセシビリティ、障害を持つ方のユーザーエクスペリエンス向上に対応 |
PDFから手作業でテキストを抽出する際の課題
PDFは多くの業種で利用されていますが、今なお多くの企業では手作業でのデータ入力が行われています。
その結果、わずか12%の企業しかデータインサイトを自動的に活用できていません。
初期は文書が少なく手作業でも対応できますが、業務の拡大と共に文書量は増加します。自動化できる仕事に貴重な時間と人員を割くべきではありません。
1992年、George LabovitzとYu Sang Changは誤ったデータによる損失を明確化するために、1-10-100の法則を提唱しました。データを正確に保つコストが1ドル、修正が10ドル、放置すると100ドルものコストがかかるとされています。
手作業によるデータ入力はどうしてもミスが発生します。人的ミスの発生率は約1%とされており、データの不一致やコンプライアンス違反、財務リスク、顧客満足の低下も引き起こしかねません。
データ抽出自動化を支えるOCR
1990年代から2000年代にかけて、光学式文字認識（OCR）技術がヘルスケアや金融など多様な業界で業務の自動化に使われ始めました。
Google BooksでもOCRを用いて書籍や雑誌のスキャン・変換が行われています。
OCRの仕組み
OCRは画像やスキャンPDF、手書き文字を機械で読み取れるテキストに変換します。主な処理ステップは以下の通りです：
- 前処理（Preprocessing）： 画像のノイズ除去、傾き補正、サイズ調整で精度を高めます。
- 文字・テキスト認識（Recognition）： パターン認識や特徴抽出によって文書内のテキストを識別します。
- 後処理（Post-processing）： 得られた情報を構造化テキストに変換します。
従来型OCRの課題
多くの従来型OCRはテキストのみを抽出し、他アプリケーションへの連携が難しいケースがあります。
また、表やグラフなど複雑なレイアウトはOCRの弱点で、追加処理が必要な場合も。異なるフォーマットやレイアウトから正確にデータを拾うのは難しく、10〜15%のデータが欠落もしくは不正確になる場合があります。
PDF OCRとは？PDFとOCRの融合
PDF OCRは、PDF内のデータを検索・編集可能なテキスト情報へ変換する技術です。機械学習（ML）、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、人工知能（AI）などの高度なアルゴリズムを活用し、高精度なデータ抽出が可能となっています。
PDF OCRの種類
従来のOCRの課題を解決し、効率的なデータ利用を実現するため、Zonal OCRやAI OCRなどの先進的なPDF OCR技術が登場しています。
ゾーンOCR（Zonal OCR）
Zonal OCR、または第二世代OCRは、文書内の特定領域からデータを抽出できます。一般的なOCRとは異なり、非構造化テキストを構造化データ化する力を持っています。
ダイナミックOCR（Dynamic OCR）
Parseurが提供するダイナミックOCRは、文書内で可変位置・サイズのデータフィールドでも正確に抽出可能です。「合計」「総合計」などの項目がページ内で動いても対応できます。
AI OCR
AI搭載のOCRツールは、ディープラーニング等の最先端技術により迅速かつ高精度なデータ抽出・処理を実現します。大量データの効率処理も可能です。OCRとAIの組み合わせにより、データキャプチャプロセスが大きく進化しました。
PDF OCRを導入するメリット
PDF OCRで業務を自動化すれば、コスト削減・業務効率化につながります。主な導入メリットは次の通りです。
手作業のデータ入力を削減
最大の利点は、人手による情報転記作業の排除です。スタッフが特定情報を探してデータベースにコピー＆ペーストする時間はもう無駄にしません。作業を完全自動化できます。
PDFファイルを編集可能なフォーマットに変換
PDF OCRにより、スキャン文書や画像PDFが自動的に検索可能なバージョンへ変換されます。キーワードで特定情報をすばやく検索でき、業務効率が向上します。
既存システムや他アプリケーションとの連携
PDF OCRはZapierやPower Automate、Zoho CRM、ERPソフトなど数千もの他ツールと接続可能です。WebhookやカスタムAPIでのデータ連携も可能です。
PDF OCRの活用事例
PDF OCRは、多様な業界で業務効率化の強力なツールとして使われています。
請求書処理
紙の請求書もPDF OCRでデジタル化し、管理や入金・支払の追跡が簡単になります。
抽出されたデータはQuickBooksなど会計ソフトと自動連携も可能です。
さらに詳しく
船荷証券（Bill of lading）
PDF OCRを活用すれば企業のBOL業務効率化を実現し、データの正確性や業務効率、情報伝達を向上できます。物流・運送部門のコスト削減も期待できます。
Eコマース
発注書・請求書・出荷書類からのデータ抽出自動化で注文処理スピードや顧客満足度が大幅に向上します。
PDF OCRツール選定のポイント
Web上にはさまざまなPDFデータ抽出ツールがありますが、自社のニーズや予算に合った製品を選ぶことが重要です。
- 抽出精度は十分か？
- 多言語の文書に対応できるか？
- ローコード／ノーコード対応か、専門知識が必要か？
- 連携可能なアプリケーションは多いか？
- 先進的で信頼性の高いPDF OCRソフトか？
2025年おすすめのPDF OCRツール
2025年注目のPDF OCRソフトを5つご紹介します。
Parseur
Parseurは、高精度AIエンジンによりPDFからデータを高精度で抽出できるだけでなく、OCRの枠を超えた機能も提供します。
- 100言語以上に対応
- 各業界向けAIアシストテンプレート搭載
- Zonal OCR ＆ Dynamic OCRを標準装備
- 手書き文字やアルファベットの認識も可能
- 強力なテンプレートベースプラットフォーム
- Zapier、Make、Power Automateとのネイティブ連携
- メールからのデータ抽出も自動化
- 表データや繰り返しブロックの抽出にも対応
Parseurはすべての機能を使える無料プランも用意。 有料プランは他社と比べて価格が約3分の1です。
お客様の声
Parseurを数年利用しています。多様なSaaSツールを使っていますが、Parseurはほとんどダウンタイムがなく、サポートも優秀。AからZまで自信を持っておすすめします。
Adobe Acrobat Pro
人気のPDFエディタで、OCR機能によりスキャン書類も編集可能な形式に変換できます。テキストやレイアウトの認識精度が高く、多言語にも対応しています。
ABBYY FineReader PDF
ABBYYはAIベースのOCR技術を搭載し、紙文書のデジタル化やスキャンにも対応。Windows、macOS、モバイルデバイス対応で、直感的なインターフェイスが特長。画面キャプチャ（スクリーンショット）をテキスト化する機能もあります。
Readiris
Readirisは資料の変換・編集・署名などに対応するグローバル対応OCRです。Windows・Mac OSの両方に対応し、音声認識による音声ファイル変換機能も備えています。
Google Document AI
GoogleのOCR機能付きDocument AIは、スキャン文書やPDFを編集・検索可能なテキストに変換します。事前学習済みモデルを活用し、高度な文書処理・データ抽出が可能です。
PDF OCRの今後
AIと連携したPDF OCRツールにより、静的なPDFと編集可能なファイルのギャップを簡単に埋められるようになります。AI技術の進化と共に、さらに高機能な自動化ソフトがデータ抽出プロセスに革新をもたらしていくでしょう。
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