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OCRとは?そのメリットや活用事例を紹介

目次

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近年、さまざまな場所でOCR技術が活用されています。そこでこちらの記事では、OCRとは何か?という点から導入によるメリットや活用事例、導入にあたっての注意点などをまとめています。OCRについて知りたい方や導入を検討されている方は、ぜひこちらの内容を参考にしてみてください。

OCR技術の基本と進化

OCRは、現在文書電子化や業務データの管理、文字検索などにおいてさまざまな分野で活用されている技術です。その歴史は古く、1920年代のはじめから研究や技術開発が行われてきました。現在のOCRの基礎となる技術としては、1928年にオーストラリアで文字を読み取るためのOCRが、翌年の1929年にはアメリカで数字とアルファベットを読み取るOCRの特許が出願されています。また、日本におけるOCR開発においては1968年に国産初となるOCRが東芝から製品化されています。

1990年以降はOCRの小型化が進み、ソフトウェアの単体販売も一般化。現在は、スマートフォンやタブレットと連動したOCR端末や、スマートフォンカメラを使用して読み取りを行えるアプリなどさまざまなものが登場しています。さらに、オンラインで利用できるOCRサービスなどの提供も行われています。

OCRとは何か

「OCR(Optical Character Recognition)」とは、「光学文字認識」と訳され、画像化された文字情報を解析した上でデジタルデータに変換する技術です。例えば、手書きの文字や印刷された文書の読み取りを行い、編集や検索を行えるデジタルデータに変換することが目的となっています。OCRの基本的な仕組みは下記の通りです。

  1. 画像を取得する
    スキャナーやデジタルカメラで紙の文書を画像として読み取ります。近年では、スマートフォンのカメラを使用した画像取得も一般的になってきました。
  2. 画像前の処理を行う
    取得画像に対し、前処理を行います。ここで行われる処理は、ノイズの除去、コントラストの調整、歪みの補正など。この作業によって、文字認識の精度を向上させます。
  3. 文字領域を抽出する
    画像の中から文字が含まれている領域の抽出を行います。ここでは、背景と文字を区別する技術が使われています。
  4. 文字の認識を行う
    文字領域の解析を行い、それぞれの文字をデジタルデータに変換します。これまでのOCR技術においては、「パターンマッチング」や「特徴抽出技術」が用いられていましたが、近年ではAI技術の一要素である深層学習(ディープラーニング)を用いたニューラルネットワークが用いられることが主流になっています。
  5. 後処理
    認識された文字データに対し、スペルチェックなどの後処理を実施します。この作業によって誤認識を減らしてデータの正確性を高めていきます。

AI-OCRによる認識精度の向上

上記でも少し紹介していますが、深層学習(ディープラーニング)を活用してOCR技術の精度を向上させたものがAI-OCRです。

OCRは、読み取りたい項目の場所・範囲を特定する「文字検出(レイアウト識別)」と、文字そのものの判別を行う「文字認識」という2種類の技術要素から構成されています。この2つを深層学習によって強化したものがAI-OCRであり、例えば人の目で見ても判断が難しい手書き文字も認識可能な精度を実現しています。

AI-OCRの精度を上げるには、正解を含む学習データを用いることによって未知の情報に対する「教師あり学習」を行っていきます。AI-OCRは非常に高い文字認識の精度を実現しており、近年では一般的に正読率は97〜98%ともいわれています。また、非定型帳票の読み取りを行った場合でも高い正読率を実現しているのもAI-OCRの特徴です。

OCRを活用したデジタル化のメリット

OCRを活用して書類や文書をデジタル化することで、さまざまなメリットが期待できます。ここでは「作業効率と生産性の向上」「ペーパーレス化とコスト削減」の2つのメリットについてまとめました。

作業効率と生産性の向上

OCRの活用によって、作業効率と生産性を向上させられます。例えば文書の読み取りを行うことによって従業員はテキストデータを手作業で行う必要がなくなり、読み取った後のテキストデータの確認と修正のみの作業を行えば良くなりますので、作業にかかる時間と手間の大幅削減が可能となり、入力ミスなども削減できるようになります。

データへの変換によって全文検索ができるため、大量のデータがある場合にもすぐに必要な内容を見つけることが可能です。内容の更新や変更、修正を行う必要がある場合でも、テキストデータに変換しておくことによって作業が楽になります。

ペーパーレス化とコスト削減

紙の帳票を保管する場合にはスペースが必要となるため、場合によってはオフィスを圧迫するケースがあります。しかし、OCRでのデジタル化によって、保管スペースを用意する必要がなくなりコストの削減にも繋げられます

さらに、デジタル化したファイルをサーバーに格納し、関係者に共有することで、オフィス以外の場所からでも書類内容の確認ができるようになるなどのメリットもあります。

OCR自炊代行の具体的な活用事例

OCR自炊代行サービスはさまざまなところで活用されています。ここでは、教育機関と医療機関における活用事例について紹介しますので、参考にしてみてください。

教育機関での資料デジタル化

教育機関ではさまざまな紙の資料が用いられますが、このような資料をデジタル化して活用することが可能です。

大学などでも古い論文や資料、文献や研究資料が増えてしまい保管スペースが圧迫される場合があります。このようなケースについてもデジタル化によって保管スペースを取られることがなくなる上に、情報の検索がしやすくなるため必要な情報へのアクセスが格段にスピードアップできるなどのメリットが得られます。また、その情報を必要なところへ共有しやすくなるといった面もあります。

医療業界でのカルテ管理

医療業界でも、カルテの管理を効率化するためにOCR技術が活用されています。このことによって管理スペースの削減が可能となりますし、患者の氏名を入力するだけで必要なカルテのピックアップができるなどデータの閲覧や検索を行いやすくなります。さらに、スタッフ同士での情報共有がしやすくなるという面もあり、例えば診療室にいる医師がその場で患者の情報を確認することも可能になりますので、業務の効率化も期待できます。

OCR導入時の注意点と課題

ここまで、OCR導入のメリットや事例などをご紹介してきました。文書などのデジタル化によってさまざまなメリットが期待できますが、OCRを導入する場合には注意しておくべき点がいくつかあります。ここでは、「認識制度とフォーマット対応」と「データセキュリティの配慮」という2点について解説していきます。どのような点に注意が必要なのか、導入前に確認しておきましょう。

認識精度とフォーマット対応

まず、認識精度が100%ではない点に注意する必要があります。そのため、読み取りを行った後は認識した結果が正しいかどうかを人の目で確認することが大切です。

加えて、現時点で必要なフォーマットの帳票読み取りに対応できるかをあらかじめ確認しておくことも必要となります。

データセキュリティへの配慮

OCRで読み取るデータには個人情報や重要な情報などが含まれるケースもあります。そのため、セキュリティ対策が大切です。例えばアクセス制御や暗号化によって、大切なデータへの不正アクセスや漏洩を防ぐことが必要になってきます。

また、インターネット経由で情報をやり取りするケースもあることから、さまざまなセキュリティリスクからデータを守るためにも定期的なセキュリティパッチの適用やアップデートなどを行うことで、システムの安全性を高められます。

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