主なポイント
- 画像からテキストをコピーできるさまざまなツールがありますが、それぞれ制限があります。
- AIツールは画像解析において最も高い効果を発揮します。
さまざまな種類の画像からデータを取り出す必要がありますか？
教育、金融、医療など多様な業界で、ワークフローのデジタル化や効率化を目的として画像からのデータ抽出はこれまで以上に重要性を増しています。
画像からデータを抽出できますか？
はい、さまざまな方法で画像からデータを抽出できますが、AIツールを活用するのが最も効率的です。
画像データ抽出とは？
画像データ抽出とは、画像に含まれる視覚的な情報をデジタルテキストとして読み取り、保存・編集・分析可能なデータに変換するプロセスです。従来はOCR（光学式文字認識）技術が広く使われてきました。
近年はAIや機械学習の進化により、OCRの精度や適応範囲が大きく拡大しています。その結果、大量のドキュメントを扱う業界でも高い効率性と一貫性を実現できるようになりました。
なぜ画像からデータを抽出するのか？
画像由来のデータをデジタルテキストに変換することで、編集・検索・共有が容易になります。この効果は大量の帳票や記録を管理する企業や組織にとって非常に大きなものです。
ヘルスケア、金融、物流など多くの業界では、画像ベースの記録を日常的に大量に扱います。自動抽出を活用することで、業務の拡大に伴い人員を増やす必要がなくなります。
画像からテキストを抽出する方法
ここでは代表的な方法やツール、それぞれの制限について紹介します。
オンライン無料コンバータ：PNG to PDF / JPG to PDF
SmallPDFやilovePDFなどのオンライン変換ツールを使えば、画像をPDFに無料で変換可能です。しかし、これらは形式変換のみが主な機能であり、PDF化された画像からテキストを抽出するには別途OCRツールが必要です。
制限：
- 文字認識不可：これらのコンバータは画像をPDFに変換するだけで、テキスト認識までは行いません。
- プライバシーの懸念：データがサーバーで処理されるため、機密性の高い文書には適しません。
- 機能の制約：無料ツールでは複雑な書類や構造化データ抽出には対応していないことが多いです。
Google ドライブによる画像からのテキスト抽出
Google ドライブは、簡単な手順で画像からテキスト抽出ができる便利な機能を持っています。画像ファイルをGoogleドライブにアップロード後、Googleドキュメントで開くだけで、内蔵のOCR機能がテキスト部分を抽出し編集可能な形式で表示します。
手順：
- 画像ファイルをGoogleドライブにアップロード
- 画像を右クリックし「Googleドキュメントで開く」を選択
- 画像内のテキストが自動的にOCR処理され、ドキュメント下部に抽出テキストが表示されます
この方法では、データがきちんと整理されず、明確なデータフィールドも設けられていません。
制限：
- 精度の限界：低解像度画像や複雑なレイアウト（例：表組み）には弱いです。
- フォーマットの再現難：ヘッダーや表、複数カラムなどのレイアウト認識は困難です。
- プライバシーの懸念：Googleサービス上での処理となるため、情報のセキュリティリスクがあります。
Microsoft Word・OneNoteによる写真からテキスト抽出
Microsoft WordやOneNoteには画像からテキストを抽出するOCR機能があります。特にOneNoteでは、画像の右クリックメニューから「画像からテキストをコピー」で簡単に実行できます。
手順：
- WordまたはOneNoteに画像を挿入
- OneNoteの場合は画像を右クリックし、「画像からテキストをコピー」を選択
- テキストを文書上に貼り付けて編集可能
制限：
- 基本的なOCRのみ：複雑な構造のデータや大量のファイルには適しません。
- バッチ処理不可：手作業で1枚ずつ対応が必要
- 誤認識リスク：画像品質が低かったり装飾が多い場合は認識ミスも発生します。
デスクトップ・モバイルOCRツール
Adobe Acrobat、Android向けText Fairy、モバイル用Adobe Scanなど様々なOCRアプリも使えます。これらは日常用途には便利ですが、高度な処理や大量データが必要な場合は有料プランが前提なことも多いです。
制限：
- コストが発生：高機能は多くの場合サブスクリプションが必要
- 自動化・大量処理に弱い：多くは手動操作が主体
- 精度の低下：暗い画像や特殊フォーマットの画像には弱いです
AI OCRによる画像解析
少数の標準的な画像を処理するには従来型の方法でも十分ですが、精度と効率が要求される大規模企業やプロフェッショナル用途には、最適な画像データ抽出ソフトの選定が不可欠です。
人工知能（AI）や機械学習の進化により、複雑なレイアウトや手書き文字、低画質画像にも強い高精度なOCRが実現しました。ParseurのようなAI OCRは、過去の抽出データから最適なパターンを学習し続け、スケーラブルな大規模自動化にも対応しています。
AI OCR のメリット
- 高精度：AI OCRは複雑なレイアウト、手書き、本格的な多言語対応など従来型OCRよりもはるかに優れた抽出精度を実現します。
- 柔軟性：機械学習により新しいフォントや言語、フォーマットへの適応が可能です。
- スケーラビリティ：大量処理、自動化、バッチ処理に最適です。
AI画像解析の主な活用例
画像からのデータ抽出は、さまざまな業界の業務効率化に寄与しています。
法務
法律事務所では、大量のスキャン文書・契約書・宣誓供述書・裁判記録のデータが求められます。AI OCRは法的な専門用語を含む複雑な構造でも精度高く抽出・整理でき、データの検索性を飛躍的に向上させます。
ある調査では、OCRとAIの導入で法律事務所における検索効率が最大60%向上し、事務や調査業務の時間短縮が期待できると報告されています。
教育
教育機関ではAI画像OCRを導入し、印刷された教材や教科書をデジタル化して検索・アクセスを容易にし、障害のある学生の支援や電子教材化にも役立てています。
金融
銀行や金融機関では、画像データ抽出を自動化することで取引明細・日付・顧客情報など重要項目を迅速かつ正確に特定できます。
McKinseyのレポートによれば、金融分野でのAI・OCR活用で30～40%の運用コスト削減効果が見込まれるとされています。
医療
医療業界では、処方箋・診療記録・検査書類などの画像データが大量に日々発生します。AI OCRは専門用語を認識し多様な書式・画像からデータを正確に取り出し、電子カルテ（EHR）などと連携できます。
サプライチェーン管理
物流業界では、ラベルや船荷証券、出荷関連文書のデータ自動抽出に画像解析技術が広く使われています。
小売
Eコマース業界でも、レシートやラベル、商品タグの画像データ抽出を通じて、在庫管理やカスタマーサービスの効率向上が図られています。
例：オンライン小売企業がAI OCRでレシートの内容から商品情報を抽出し、返品申請処理を自動化したことで手作業の削減やカスタマー満足度の向上につながっています。
保険
保険業界でも、紙の申込書・請求書や事故報告など画像書類が多く扱われます。AI OCRは請求番号や証券番号、記述内容を自動抽出し、保険金請求やデータエントリー業務の大幅な効率化を実現します。
Parseurで画像からテキストをコピーするには
Parseurは、高度なAI OCR技術により、複雑または画質の低い画像からでも自動で精度の高いデータ抽出を実現します。
Parseurが対応する画像ファイル形式
- GIF（最初のフレームのみ）
- JPEG
- PNG
- TIFF
Parseurで扱える最大画像サイズ
最大20MBまで、幅または高さは10,000ピクセルまでの画像に対応しています。
ステップ 1：Parseurの無料アカウント作成
アカウントを作成し、AI支援型メールボックスを選択すれば、画像ファイルの自動処理を開始できます。
ステップ 2：画像ファイルのアップロード
ドラッグ＆ドロップ、またはメール転送でParseurのメールボックスへ画像を送信します。
ステップ 3：自動画像処理
ParseurのAIエンジンが画像を解析し、指定したデータフィールドに従って必要な情報を自動抽出します。
抽出内容は確認・修正ができ、必要に応じてカスタムテンプレートも作成可能です。
ステップ 4：PNG/JPGデータをExcelなどにエクスポート
抽出データはCSV、Excelなどの形式で簡単にエクスポートでき、CRM等の各種ツールへの連携も可能です。
「データをダウンロード」からJSON, CSV, XLSXなど好みの形式で取得できます。
医療記録の管理や請求書処理など、あらゆる現場で画像データ抽出は時間短縮やミス削減に役立ちます。従来の方法は手軽な一方で、精度やスケーラビリティの課題がありました。
ParseurのようなAI OCRソリューションなら、高精度・高効率・高い安全性を兼ね備えた画像解析が実現できます。
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