AI OCRとは?導入のメリットや業務効率化できる活用方法を紹介

2024.12.3

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。

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。

AI OCRとは?

AI-OCRとは、人工知能(AI)技術を活用した光学文字認識(OCR)技術のことを指します。従来のOCR技術は、印刷された文字をスキャンしてテキストデータに変換する技術ですが、AI OCRは機械学習やディープラーニングを用いて、手書き文字や非定型フォーマットの文書の認識精度を向上させた進化版の技術です。

AI-OCRは 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、紙文書をスキャンして電子化するだけでなく、文字認識技術を使用してテキストデータを抽出することも可能です。この技術は業務の自動化や効率化をサポートするため、さまざまな業種や職種で利用されています。

例えば、財務・経理部門での領収書や請求書の処理、医療機関での診療記録の電子化などにも用いられています。AI OCRを活用することで業務の効率化が期待されており、従業員の負担軽減やコスト削減を目的として導入する企業が増加しています 。

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 、よりスムーズに正確に文字を認識できるようになったことで 大きな注目を浴びています。

OCRとは?

OCR(Optical Character Recognition)とは、画像や紙媒体に印刷された文字をスキャンし、デジタルデータとして抽出する技術です。主に、

 • 印刷物のテキスト化
 • 書類の電子化
 • データ入力の自動化

などに活用され、企業のペーパーレス化や業務効率化に貢献しています。しかし、従来のOCR技術にはフォントの種類や手書き文字の認識に限界があり、誤認識のリスクが高いという課題がありました。

AI OCRとOCRの違いは?

AI OCRとOCRの違いは、以下になります。

項目OCRAI OCR
認識技術ルールベース機械学習・ディープラーニング
精度フォント依存手書き・非定型フォーマットにも対応
学習機能なしあり(使用するほど精度向上)
柔軟性低い高い(画像の歪みや背景ノイズにも対応)

AI OCRは、従来のOCRが苦手としていた手書き文字や複雑なレイアウトの書類でも高精度でデータ化できる点が特徴です。

AI OCRの種類

AI OCRには、以下のような種類があります。

手書き対応 AI OCR

手書き文字を高精度で認識するAI OCR。従来のOCRでは難しかった崩れた文字や筆跡の違いにも対応。

クラウド型 AI OCR

クラウド上でOCR処理を行うタイプ。インターネット経由で利用可能で、導入コストが低いのが特徴。

オンプレミス型 AI OCR

自社サーバー内で動作するタイプ。機密情報を扱う企業に適している。

特定業務向け AI OCR

請求書、領収書、契約書など、特定の業務に特化したAI OCR。

AI OCRを活用するメリット

高精度な文字認識

AI OCRは、手書きや印刷された文字を高い精度で認識できます。手書き文字の認識制度が上がったことで、従来のOCR技術では読み取りが難しかった手書き文字や機械印字の文字を認識することができるのはもちろん、多言語の文字認識にも対応可能となりました。

結果、従来の手作業による入力作業を大幅に削減できます。また、高い精度により、読み取り漏れや誤認識のリスクも低くなります。

作業時間の短縮

AI OCRの利用により、従来の手作業と比較してコスト削減が可能となります。帳票の読み取りおよびデータ抽出作業が自動化されることで、従業員による手動入力作業を不要にすることも可能です。

さらに、AI OCRの導入により誤認識の低減および品質向上が期待できるため、業務効率の向上が見込まれます。結果、削減されたコスト分をIT投資や設備投資に充当することが可能となり、企業の成長を促進するためのリソースの増加も期待できるでしょう。

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ひとつ 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技術です。RPAとAI OCRを組み合わせることで、従来人が行っていた作業を自動化し、生産性を大幅に向上させることができます。

例えば、AI OCRで帳票の読み取りやデータ抽出を自動化し、そのデータをRPAで処理すれば、帳票処理からデータ入力までを完全に自動化できます。データ入力までの自動化することで、手動で行っていた業務を大幅に効率化できます 。

AI OCRを活用するデメリット

初期導入コスト

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。

これらのコストを検討する際には、導入前に「費用対効果」を計算することが重要です。費用対効果を計算するためには、初期費用と運用費用を含めた「総コスト」と、導入によって期待される「コスト削減額」や「効果」を比較します。そして、導入のメリットがコストを上回るかどうかを判断します。

セキュリティ対策が必要

AI OCRによって処理されるデータが機密情報である場合、情報漏洩のリスクが発生する可能性があります。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、二要素認証といったセキュリティ対策の実装が不可欠です。

また、社内でOCRシステムを運用中は、定期的なセキュリティチェックや、脆弱性の発見・対策、社内教育などが必要です。 社内でセキュリティのリテラシーを高めることで、セキュリティリスクを最小限に抑えることができます 。

AI OCRシステムを導入する場合は、導入後の メリットにとらわれず 、定期的にセキュリティ対策や情報漏洩の対策や教育などを行いましょう。

精度のばらつき

手書き文字の読み取り精度は、字の書き方や筆圧、形状が一人一人異なるため、100%正確に認識するのは非常に難しいです。

また、PCからの出力文字と比較しても多様性があるため、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であると言えます。

手書き文字の読み取り精度を向上させるためには、膨大なデータセットを用いた機械学習が不可欠です。さらに、「人間による監視」や「手書き文字の書き方の標準化」も、精度向上に有効といえます。

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の導入を検討するにあたり、最も重視すべきポイントのひとつは「読み取り精度が実際の運用に適応できるか」という点です。特に手書き文字の認識などにおいて、OCRシステムがデータを正確に読み取れない場合、導入の効果が得られず、逆に業務効率の低下を招くリスクがあります。

AI OCR システムの読み取り精度を確認するためには、事前にデモンストレーションやトライアルを受けることもおすすめです。実際のデータで「精度テスト」を行うことで、OCR が社内のシステムが運用に適しているかどうかを判断できます 。

AI OCR製品の操作性を確認する

AI OCRを導入後に活用するためには、「操作や設定が簡単にできるか」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、ユーザーが設定を適切に行えず、エラーが発生する可能性があります。さらに、ファイルアップロードの手順が複雑な獅子テムを選んでしまうとOCRシステム利用者のリソースが多大になる可能性もあります。

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ります。

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時間体制かを確認しましょう。 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た後も、OCR技術を使うことで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。

書類は紙ではなくデジタル形式で保管されるため、テキストデータの検索が容易になります。また、分析活用が可能になることで効率的かつ正確に文書管理の実現が可能です。さらに、異なる形式の文書でも高い認識精度を持ち、多様なフォーマットの書類を自動的に処理できます。重要な情報の抽出にも利用されます。

例えば、請求書をAIOCR技術により処理し、各項目の金額や日付を正確に抽出することが可能です。また、契約書から必要な項目や条件を自動化されたプロセスで抽出することもできます。請求書の処理を自動化することで、手作業による入力ミスのリスクを軽減し、正確かつ迅速な情報処理を実現します。

AI OCRを活用することで、ビジネス文書の自動化と効率化が可能となり、作業のスピードと正確性が向上します。複雑な文書管理作業やデータ入力の負担を軽減し、従業員の生産性向上に繋がるのもメリットです。

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の導入すると 、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てテキストや数字を自動的に抽出する技術です。近年、OCR技術の光学文字認識機能が向上し、文字の認識精度の向上やデータ処理の高速化が進んでいます。データを効率よくスキャンして入力できるようになったことで、作業時間を大幅に削減することが可能になりました。

データ抽出機能により、他のシステムやデータベースに自動統合されるため、情報の一貫性と正確性が向上します。データ抽出昨日は会計処理は経費精算、請求書管理が迅速かつ効率的に行いたい企業におすすめです。

例えば、従業員がレシートをアプリにアップロードすると、AI OCRが金額や日付、販売店、商品名などを自動で抽出し、データベースに集約します。データを集約することで、経費報告書の作成や税務処理が容易になります。

また、AI OCRは請求書から支払い期限や金額を抽出し、データベースに自動入力します。これにより、処理ミスや遅延を防ぎ、正確な支払い管理が可能です。

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

通常、契約書や証明書は複数の項目や社内で決まったフォーマットに沿って作成されます。AI OCRを使うと文書をスキャンした後テキストや数字を自動的に認識し、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。必要に応じて法的文書や公的証明書などの情報を効率的に抽出できるため、手早く業務処理システムに反映することが可能です。

例えば、契約書には、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を使用することで、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、証明書についても、個人の身元証明書や業務上の資格証明書などをデジタル化する際に、手動入力やコピーをせずに処理できます。

自動契約書や証明書のデータ入力できることで手作業を削減できるだけではなく、正確かつ効率的に情報を取り込むことで生産性が向上することで、より業務がスムーズになるでしょう。

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技術です。

AI OCRで手書きメモを文字データに変換することで、より効率よくデータの検索や分析ができるようになります。従来の手書きメモを読み込むだけでは内容の特定・キーワードの検索が困難でした。しかし、AI OCRを活用することで関連情報を迅速に特定することが可能となり、重要な情報を見落とすことなく効率的に活用できます。

さらに、AI OCRの精度は向上しており、手書き文字の筆跡の特徴を正確に認識して、データに反映することができます。そのため、手書きで表現された感情や意図をより忠実に伝えることが可能です。また、文字の太さや傾斜などの書き方の特徴も保持されます。手書きの個性が重視される場合でも、文字特徴を損なうとなく、デジタル化が実現するのもメリットです。

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。

近年では、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がより正確に行えるようになりました。例えば、パステルペーパーや手書きのメモ、古い書籍への適応性が向上すると、より広範な文書データの取り込みが可能になります。

また、今後はディープラーニングの進歩により、今後は高度な特徴抽出やパターン認識が可能となります。より複雑な文書に対しても高精度で文字認識が行えるようになるでしょう。

現在はAI OCRでカバーできていない業務も、今後AI OCRが発展することで、手作業のリソースが削減される可能性があることから、ビジネスの生産性向上が期待されています。

AI OCRは、ビジネス文書の自動化やレシートのデジタル変換、契約書や法的文書の分析など、幅広い分野で役立つと考えられています。AI OCRの技術が進化することで、作業リソースが削減し、自動化と効率化が促進されることが見込まれています。

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