近年、デジタル化が進むにつれ、OCR（Optical Character Recognition）技術による書類の読み取りが注目されています。また、最近ではAI技術の進歩により「AI OCR」と呼ばれる高度なOCR技術も登場しています。
そこで本記事では、AI OCRの概要だけでなく、OCRとの違いや活用するメリット・デメリットやAI OCRの導入成功のポイントに至るまで徹底的に解説していきます。
本記事を読んでいただくことで、AI OCRの導入における基礎知識から成功のポイントまで理解でき、企業がより効率的に業務を行って業務効率化やコスト削減を実現していくためのヒントが得られるでしょう。
目次
AI OCRとは？
AI-OCRとは、わかりやすくいえば文字を読み取る技術であるOCR（光学文字認識）に、AI（人工知能）を取り入れたシステムのことで、読み方は「エーアイオーシーアール」です。画像やPDFの文字をテキストデータに変換するOCRに対し、AI-OCRはAIの学習で読み取り精度の向上や任意の箇所の読み取りなどが強化され、より使いやすいものとなっています。
AI OCRは、単に紙文書をスキャンして電子化するだけでなく、文字認識技術によってテキストデータを抽出することが可能になります。そのため、業務の自動化や効率化に役立ち、さまざまな業種や職種で幅広く活用されています。
具体的に活用されているシーンとしては、財務・経理部門の領収書や請求書の処理、医療機関の診療記録の電子化など、さまざまな業務で役立ちます。AI OCRを活用することで、業務の効率化が図れるため、「従業員の負担軽減やコスト削減が期待できる」と導入する企業も増加しているようです。 また、AI OCRは、RPA（Robotic Process Automation）などの自動化技術と組み合わせることで、より高度な業務の自動化が可能になることからも大きな注目を浴びています。
OCRとは？
OCR（Optical Character Recognition）は、印刷物や手書きのテキストデータをデジタル形式に変換するための技術です。デジタイズされたテキストデータは、機械が解釈可能な形式になり、検索や編集、自動処理などが可能となります。
OCRは、以下の主要な手順からなります。
画像の取得: カメラやスキャナなどを用いて、OCR処理の対象となる文書や画像を取得
前処理: 取得した画像に対して、ノイズ除去や画像補正、二値化などの前処理
文字認識: OCRエンジンが画像内の文字を認識
テキスト生成: 認識された文字情報を元に、デジタルテキストを生成
OCRを活用する主な利点は、不備・工数の削減です。大量の文書を手作業で入力する代わりに、OCRを使用することでデータの入力作業を自動化し、正確性の担保や作業時間を大幅に削減できます。 OCRは、さまざまな分野で活用されており、例えば企業では契約書や請求書の自動処理に銀行では手書きの小切手の読み取りに活用されています。さらに、図書館や博物館では貴重な文献の保存や配信などに使用されています。
AI OCRとOCRの違いは？
AI OCRとOCRの違いは、AI技術の有無にあります。OCRは、スキャンした文書をコンピュータで処理し、テキストデータを抽出する技術です。一方、AI OCRはOCRに加えてAI技術を使い、より高度な文字認識や解析を行うことができます。
特に手書き文字の認識精度に課題があったOCRと異なり、手書き文字でも高い精度で識別が可能です。そのため、AI OCRは業務の自動化や効率化に役立ち、特に大量の文書を処理する業務においては非常に有用な技術だといえるでしょう。
AI OCRの種類
汎用×定型フォーマット型
「汎用×定型フォーマット型」は、さまざまな種類の帳票を読み取れる「汎用性」を持ちながら、あらかじめ帳票のフォーマットが「定型化」されています。
帳票のフォーマットを事前に定義することで、「どこに何が書かれているか」を指定し、情報の抽出を行います。フォーマットが「定型化」されているため、文字の抽出精度は高くなるものの、人間がフォーマット定義を行わなければならないため、事前の設定準備に時間が生じるというデメリットがあります。
汎用×非定型フォーマット型
「汎用×非定型フォーマット型」は、読み取る帳票の種別が「汎用」であり、帳票のフォーマットが「非定型」であるタイプのAI OCRを指します。汎用×非定型フォーマット型の場合、AIに帳票のフォーマットを学習させることで、「どこに何が書かれているか」を人間が定義する必要がなくなるメリットがあります。
ただし、AIにフォーマットを学習させるためには、学習用のデータを収集する必要があるため、学習に多くの時間が掛かる場合があるでしょう。
業務特化×非定型フォーマット型
「業務特化×非定型フォーマット型」は、読み取る帳票の種別は「特定種別」で、帳票のフォーマットが「非定型」です。たとえば「請求書」や「納品書」のように、対象となる帳票は限られますが、業務に特化することでサービス提供企業はあらかじめAIにフォーマット学習をさせることができます。
AIにフォーマット学習をさせる ことで、ユーザーが事前に学習させる手間が削減されます。
また、業務特化であるため、帳票に記載されている情報だけでなく、会計システムに入力が必要な「部門」や「科目」などの仕訳データもAIで抽出・作成することができます。これにより、OCRで抽出したデータをより簡単かつ効率的に業務システムに連携させることもできるのです。
AI OCRを活用するメリット
文字認識率が優れている
AI OCRは、人間が手書きをしたものや印刷された文字を高い精度で認識できるため、文字の識字率が非常に高いというメリットがあります。この高い精度によって、従来のOCR技術では読み取りにくかった手書き文字や機械的に印刷された文字の読み取りが可能になったことにくわえて、多言語にも対応できるようになります。
そのため、従来の手作業による入力作業を大幅に削減することが可能です。また、精度が高いため、読み取り漏れや誤認識のリスクも低くなるでしょう。
作業時間を大幅に短縮
AI OCRを利用することで、従来の手作業に比べてコストを削減することが可能になります。帳票の読み取りやデータの抽出作業が自動化されるため、従業員が帳票を手動で入力する必要がなくなります。
また、AI OCRを導入することで、誤認識を削減して品質を向上させることができるため、業務の生産性を向上させることができます。
結果、コストを削減できた分をIT投資や設備投資に分配することも可能になり、企業が成長するためのリソースを増加させることができるというメリットもあるでしょう。
RPAとの連携で大幅な業務効率化が期待できる
AI OCRを活用するメリットの1つとして、RPA（Robotic Process Automation）との連携で業務の効率化が期待できる点もあります。RPAは、ルーチンワークや繰り返しのタスクを自動化するための技術です。そのRPAとAI OCRを連携させることで、従来は人が行っていた作業を自動化することができ、業務の生産性を飛躍的に向上させることができるでしょう。
例えば、AI OCRによって帳票の読み取りやデータ抽出が自動化された場合、そのデータをさらに自動的に処理するRPAを導入することで、帳票処理からデータ入力までの作業を完全に自動化することが可能になります。そのため、これまで手動で行ってきた業務の大幅な効率化が期待できるでしょう。
AI OCRを活用するデメリット
導入コストが発生する
AI OCRの導入には、イニシャルコスト（初期費用）やランニングコスト（維持費用）が発生する場合があります。自社運用で使う「オンプレミス型」のAI OCR製品はイニシャルコストが高く、オンラインで使う「クラウド型」は初期費用が低いものが多い傾向です。ランニングコストには、AI OCR製品に対して毎月決まった金額を支払う「月額利用料」や、使用した量に応じた金額を支払う「従量利用料」などが含まれます。これらのコストを考える際は、導入前に“費用対効果”を正しく計算することが重要です。費用対効果を計算するというのは、イニシャルコストとランニングコストを含めた「総コスト」と、導入によって期待できる「コスト削減額」や「効果」を比較します。そうして、導入のメリットがコストを上回るかどうかを冷静に判断しておくのです。
セキュリティ対策が必要
AI OCRが処理するデータが機密情報である場合、セキュリティ上のリスクが発生する可能性があります。そのため、OCRシステムを導入する際には、データの暗号化やアクセス制限、二段階認証などのセキュリティ対策が必要でしょう。また、OCRシステムの運用中にも、定期的なセキュリティチェックや、脆弱性の発見・対策、社内教育などを行い、セキュリティリスクを最小限に抑える必要があります。
AI OCRシステムを導入する場合は、導入するうえでのメリットにばかり目を向けるのではなく、セキュリティリスクに対する適切な対策を講じて、定期的なチェックや教育などを行いましょう。
手書きの文字認識は完全ではない
手書きの文字の読み取り精度について、100％の精度を得ることが難しい場合があります。手書きの文字は人間が書いたものなのでどうしても個人差があり、同じ文字でも書き方や筆圧、形状が異なる場合があるためです。PCからの出力文字と比較しても多様であるため、OCRシステムがすべての手書き文字を正確に認識することは困難といえるでしょう。
手書き文字の読み取り精度を上げるためには、膨大なデータセットを用いた学習が必要になります。さらに、「人間によるチェック」や「手書き文字の書き方のルールを統一する」ことも、精度向上のためには有効な手段になるでしょう。
AI OCRを活用するデメリット
導入前にトライアルを実施する
AI OCRの導入を検討するうえで最も重要なポイントのひとつが「読み取り精度が実運用に耐えられるか」ということです。手書き文字の認識など、OCRシステムが正確にデータを読み取れない場合、導入効果が得られず、むしろ業務効率を悪化させてしまうリスクもあります。
そのため、AI OCRシステムの読み取り精度を確認するには、事前にAI OCRシステムのデモンストレーションやトライアルを受けてみることが望ましいでしょう。
また、実際のデータを用いた「精度テスト」を行うことで、OCRシステムが実際の運用に耐えられるかどうかを確認することができます。
AI OCR製品の操作性を確認する
AI OCRの導入を成功させるためには、「操作や設定が簡単にできるかどうか」も見ることが大切です。特に、AI OCRシステムを利用するユーザーが多い場合は、システムの使い勝手が良いことや簡単な操作性が必要不可欠といえるでしょう。
例えば、AI OCRシステムの設定画面が複雑で分かりにくい場合、ユーザーが正しく設定できずにエラーが発生してしまう可能性もあります。また、ファイルのアップロードの手順が複雑な場合、OCRシステムを利用するユーザーが大きなストレスを感じてしまう可能性もあるでしょう。
そのため、AI OCRシステムを導入する前に、「システムの使い勝手」や「操作性」についても確認する必要があるのです。
サポート体制が充実しているかを確認する
AI OCR製品に対するサポート体制が充実しているかを確認しておくことも重要です。AI OCRシステムは、多くの場合、専門的な知識やスキルが必要であり、システムの運用に不具合や問題が発生した場合には、迅速な対応が求められます。
そのため、導入前にAI OCRシステムのベンダーが提供している「サポート体制」について確認しておくことが必要です。
例えば、サポート窓口が存在するかどうか、サポート体制が24時間体制かなどを確認し、対応時間が限られている場合にはサポートを受けられる時間帯を確認しておくことが必要です。
AI OCRの活用方法
ビジネス文書の自動化と効率化
従来の手作業で行われていた文書の整理やデータ入力、分類などの作業は、AI OCRを活用することで劇的に改善できます。
例えば、膨大な数の書類をスキャンし、OCR技術によってテキストデータへと変換することで、人的工数を大幅に削減することが可能です。
書類は紙保管ではなくなるため、テキストデータは検索や分析に活用でき、文書管理の迅速化と正確性の向上をもたらします。また、形式の異なる文書でも高い認識精度を持つため、さまざまなフォーマットの書類を自動的に処理できます。さらに、重要な情報の抽出にも活用されます。例えば、請求書から各項目の金額や日付を抽出、契約書から必要な項目や条件を自動的に抽出することができます。これにより、手作業による入力ミスを減らし、正確かつ迅速な情報の処理が可能です。
ビジネス文書の自動化と効率化においてAI OCRの活用で、作業のスピードと正確性の向上が実現でき、繁雑な文書管理作業やデータ入力の負担を軽減・従業員の生産性向上にもつながります。AI OCRの活用は、ビジネスプロセスの効率化と競争力の向上に大きく貢献できるでしょう。
レシートや請求書の処理・データ抽出
従来、レシートや請求書などの書類は手作業で情報を入力する必要があったため、長時間かかるうえにヒューマンエラーも発生しやすい作業でした。
しかし、AI OCRの導入によりこのプロセスの効率化を実現できます。
AI OCRは、レシートや請求書をスキャンし、テキストや数字を自動的に抽出することが可能です。近年ではOCR技術の高度な光学文字認識機能により、文字の認識精度が向上や高速でデータを処理できるようになり、大幅な工数削減をすることができるようになりました。また、抽出したデータを他のシステムやデータベースに自動的に統合できるため、情報の一貫性と正確性も向上します。データ抽出機能により、会計処理や経費精算、請求書管理などの業務プロセスが迅速かつ効率的に行われるようになります。
例えば、従業員が多数のレシートをアプリにアップロードすると、AI OCRは自動的に必要な情報を抽出し、金額や日付、販売店、商品名などのデータをデータベースに集約します。このデータベースを活用することで経費報告書の作成や税務処理が容易になります。また、請求書の処理でも同様の効果が得られます。AI OCRは請求書から必要な情報を抽出し、支払い期限や金額などをデータベースに自動入力します。各書類の情報を正確に抽出・入力ができるようになることで、請求書の処理ミスや遅延を防ぎ、正確な支払い管理を実現できます。
AI OCRを利用することで、レシートや請求書の処理業務における効率性と正確性が向上し、従業員の工数を削減するだけではなく、ビジネスプロセス全体の品質を向上させることができます。
契約書や証明書のデータ入力・抽出
契約書や証明書は一般に複数の項目や特定のフォーマットに従って作成されます。AI OCRは文書をスキャンし、テキストや数字を自動的に認識、その後識別されたデータはデータベースに集約されます。必要に応じて法的な文書や公的な証明書などの情報を効率的に抽出し、業務処理システムに反映可能です。契約書の場合、顧客情報や契約条件、期間などの重要な要素が含まれています。AI OCRを使用すると、大量の契約書から情報を迅速かつ正確に抽出し、契約の進行や遵守の管理が可能です。また、証明書の場合、個人の身元証明書や業務上の資格証明書などもAI OCRを使用して手動入力やコピーをせずにデジタル化できます。
契約書や証明書の自動データ入力により、煩雑な手作業を削減し、正確な情報を効率的に取り込むことができ、生産性を向上させ、よりスムーズな業務プロセスを実現できるでしょう。
手書きメモのデジタル化
AI OCRは、手書きメモをスキャンしてデジタルデータに変換することもできます。
AI OCRによって手書きメモが文字データに変換されると、データの検索や分析が容易になります。従来の手書きメモは、内容の特定やキーワードの検索が困難でしたが、AI OCRを活用することで、関連する情報を素早く見つけ出すことができます。これにより、重要な情報を見落とすことなく活用できます。さらに、AI OCRの精度は高くなっており、手書き文字の筆跡の特徴を認識してデータに反映することができます。そのため、AI OCRを使うことで手書きで表現された個別の感情や意図をより正確に伝えることができます。
また、文字の太さや傾斜などの書き方の特徴も保持されるため、手書きの個性が大切な場合でも、その特徴を損なわずにデジタル化できます。
AI OCRの将来展望について
今後も、AI OCRは機械学習とディープラーニングの進化によりさらなる進展を遂げる可能性があると言われています。また、技術の発展によりAIはさらに高い精度と柔軟性を持つ文書認識機能として成長することが見込まれています。
機械学習アルゴリズムの改善により、AI OCRはさまざまなテキストフォーマットの認識をより正確に行えるようにました。例えば、手書きのメモや古い書籍、パステルペーパーへの適応性が向上することで、より広範な文書データの取り込みを可能になるでしょう。
また、ディープラーニングの進歩で今後はさらに高度な特徴抽出やパターン認識を行えるようになることが期待されており、より複雑な文書に対しても高い精度で文字認識を行うことができるようになると言われています。
現在はAI OCRで対応できていない業務も、今後AI OCRが成長していくことにともなって自動化が進んでいくと、負担のかかる手作業のリソースが大幅に削減されて、幅広いビジネスの生産性向上がされていきます。
ビジネス文書の自動化や契約書やレシートのデジタル変換、法的文書の分析など、AI OCRはさまざまな分野で効果を発揮していくことでしょう。
AI OCRが進化を遂げることで、ビジネスプロセスの自動化と効率化を推進することが期待されています。
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