「OCR」で業務効率化は実現できる？最新のAI技術や導入のメリット・デメリットを紹介！

近年、業務効率化の有力な手段として、OCR（光学的文字認識）技術が注目されています。

特に、AIを搭載したOCRは、手書き文字や複雑なレイアウトの文字認識にも対応できるなど、目覚ましい進化を遂げています。しかし、例えば「0（ゼロ）」と「O（オー）」などの似た文字を誤認識するようなケースもあり、読み取り精度のリスクは依然として存在します。

本記事では、OCRの基礎知識やメリット・デメリットを解説します。記事後半ではOCRの技術特性を考慮したうえで、読み取り結果とデザインデータを効率的に比較できる便利なツールも紹介します。

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OCR（Optical Character Recognition／Reader：光学的文字認識）は、手書きや印刷された文字を、スキャナーやカメラで読み取り、コンピューターが使えるテキストデータに変換する技術です。

今まで、紙に書かれた文字情報をコンピューターで扱うには、人間が目で見て内容を判断し、キーボードなどで入力（データ入力）をする必要がありました。

OCRを導入すれば、データ入力作業を自動化し、業務を大幅に効率化できます。

AI OCRとは、従来のOCR（光学的文字認識）技術にAI（人工知能）を組み合わせた、次世代の文字認識技術です。

従来のOCRは、人が設定したルールに基づいて文字を認識していましたが、AI OCRは、読み取った文字の特徴やパターンをAIが学習し、自ら認識ルールを最適化します。従来は読み取りが難しかった手書き文字や崩れた文字にも対応できる点が、両者の大きな違いです。

AI OCRは学習を重ねることで、様々な文字やフォーマットに対応可能となり、認識精度が向上します。さらに、以下のような業務システムとの連携により、さらに活用の幅が広がっていきます。

• クラウドサービス

• RPA（ロボットによって業務を自動化するシステム）

AI OCRをクラウドサービスで利用すると、OCRサーバーの構築やメンテナンスが不要となり、コストを抑えて導入することができます。

また、RPAと連携すると、文字認識からデータ入力までをワンストップで行えます。RPAとは、ロボットによってパソコン上の業務を自動化するシステムのことです。データ入力のRPAと連携をすれば、AI OCRで認識した情報をRPAを使って自動でデータ入力することが可能になります。

OCRの基本的な流れは以下の通りです。

1. 画像として取り込む

2. レイアウトを解析する

3. 行や文字を切り出す

4. フォーマット出力する

伝票や資料、新聞、雑誌など、OCR処理を行う対象の書類を、スキャナーやカメラで画像データ化します。
書類のシワや汚れを可能な限り取り除いておくことで、文字認識の精度が向上します。

OCRのレイアウト解析とは、画像データ内の文字や罫線、写真などの配置を把握し、文字認識の順序を自動決定する処理のことです。特に、新聞や雑誌のように段組みやコラム、表、図が複雑に配置された文書では重要な処理となります。

一方、例えば毎月記載内容が変わる請求書のようにレイアウトが毎回異なる文書は非定型書類にあたるため、レイアウトの解析処理の精度が重要となります。

文字がある領域を1行ずつ、さらに1文字ずつに分解します。個々の文字の形を分析し、どのような線で構成されているか特徴を捉え、候補となる文字と照合します。

最後に、前後の文字とのつながりや、単語の情報などを参考に、最もふさわしい文字を決定する仕組みです。

従来のOCRは主に個々の文字を認識していましたが、AI OCRでは文字列をまとめて認識するなど、より高度な技術で精度を高めています。

ただし、OCRで読み取ったデータは、あくまでOCRが認識したデータで判断されます。100％の精度ではないため、最終的には人の目による確認が必須です。

OCRは、書類をデータ化した後、様々なファイル形式で出力することが可能です。
Excel形式での出力が一般的ですが、他にもテキストデータやPDF、Word形式など、用途に応じた形式を選択できます。

OCRを導入する主なメリットは以下の通りです。

• データ入力作業の負担が軽減される

• 保存データの検索効率が向上する

• 自由自在に編集できる

• 管理コストと保管スペースが削減される

手作業でのデータ入力には、様々な課題があります。細かい伝票入力作業は時間がかかります。長時間の作業は集中力の低下を招き、入力ミスのリスクが高くなり、二重チェックが必要になる可能性もあります。入力する資料が多いほど、作業者の負担は大きくなりやすいです。

OCRなら、スキャンした書類を自動でテキストデータ化するため、データ入力の時間を大幅に削減することが可能です。大量の帳票（請求書・納品書など）もスピーディーに処理できます。

そして、人的資源の有効活用にもつながります。単純な入力作業から解放され、クリエイティブな業務やマネジメント業務などの時間のかかる業務により注力することが可能です。データ入力にかかる人件費などのコスト削減も実現します。

情報を電子データに変換することで、紙の資料に比べて保管や情報の検索が簡単になります。OCR処理を施すことでテキストデータ化され、「〇〇株式会社」「契約書」など特定のキーワードで検索できるようになり、目的の書類をすぐに見つけ出せます。

また、AI OCRの技術革新により、これまで読み取りが困難だった手書きの書類や帳票も、高精度で文字認識できるようになりました。しかし、現在の技術段階では精度100%の読み取りは実現しておらず、最終的には人の目での確認が必要です。

OCRは、書類のデジタル化だけでなく、その後のデータ活用でも役立ちます。

紙の書類の場合、修正時に大幅なレイアウト調整や再印刷が必要となることがありますが、デジタルデータなら、ピンポイントで修正が可能です。段落のずれは自動的に調整され、画像の位置もドラッグ＆ドロップで簡単に変更できます。

契約書の更新業務では、以前の契約書をOCRでWordやExcel形式に変換しておけば、日付や金額など、変更が必要な部分のみを修正するだけで済みます。過去の類似案件の書類を複製し、必要な部分を編集して提出することも可能です。

従来、紙の書類はファイリングして保管する必要があったため、場所を取り、管理にも手間がかかっていました。

紙で保管していた書類をOCRで書類をデータ化することで、物理的な保管スペースは不要となり、ファイルサーバーやクラウド上での一元管理に移行できます。

キャビネットやファイルなどの購入費用、書類を探す手間などの人的コストの削減にもつながるだけでなく、紙の書類で問題となる紛失のリスクも回避することが可能です。

また、OCRによるテキスト化は、ファイルサイズを大幅に縮小するため、ストレージ容量の節約にもなります。

OCRには、メリットだけではなく、以下のデメリットもあります。

• 100％の精度ではない

• 読み取りにくい書類もある

現在はAI OCRが主流であり、初期のOCRと比較すると読み取り精度は向上しています。AIの機械学習や深層学習によって複雑な文字などを見分けやすくなったためです。しかし、OCRの技術が発展した現在でも依然として誤認識は発生しています。

OCRでは、例えばスキャンデータやアウトライン化された版下データからでも、画像化された文字を読み取れますが、100％正確な認識は難しく、一度認識を誤ったものは再度OCR処理をしても正されることはほぼありません。正確に確認するには人による最終チェックが必要です。

OCRによる文字認識は、数値的な特徴に基づいて行われるため、類似文字の識別が難しいことがあります。例えば、数字の「0」（ゼロ）とアルファベットの「O」（オー）、「1」（イチ）と「I」（アイ）や「l」（エル）、「5」（ゴ）と「S」（エス）などは、誤認識が発生しやすい代表的な例です。

特に、以下の書類や画像では、読み取りエラーが発生しやすいため、注意が必要です。

• 汚れ、シミなど、文字以外の情報（ノイズ）が多いもの

• 解像度が低く、文字が不鮮明な画像（スキャンの設定、または元々の印刷品質による）

• 縦書き・横書きの混在、特殊フォントの使用など、複雑なレイアウトのもの

また、AI技術の活用によって、近い形状の文字があった際により統計的につながりが自然な文字であることを優先して答えを出してしまうことも、誤認識が発生する原因の一つです。

読み取り精度向上のためには、高解像度でのスキャンや、適切なスキャン設定、前処理（ノイズ除去など）の検討をおすすめします。

OCRは、紙の書類や画像から文字を読み取り、デジタルデータに変換する「入力代行」において能力を発揮します。大量の情報を効率的に処理できる点が強みです。

一方、読み取ったデータが正しいかを確認する「チェック代行」には、やや不向きです。OCRの文字認識精度は100％ではなく、類似文字の誤認識や、画像の状態（汚れ、かすれ、低解像度など）による読み取りエラーが避けられないためです。

人による目視チェックが必要になり、業務効率化の妨げとなる場合があります。特に、パッケージ表示においては、わずかな誤りでもそのまま流通してしまうと自主回収（リコール）のリスクがあります。OCRの精度に依存したチェック体制では、自主回収（リコール）リスクを完全に排除することは難しいでしょう。

同時に、エラーが発生する前提では自動化された範囲を再度人の目で追認する工程も必要となるため業務効率化の実現ハードルも高いものとなります。

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OCRとは、手書きや印刷された文字をスキャナーやカメラで読み取り、コンピューターで利用可能な文字データに変換する技術です。

紙の書類などをデジタルデータ化する入力作業には有効ですが、読み取った内容が元の原稿や指示と合っているかを確認する作業には不向きです。

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