AI-OCRとは?メリットや導入シーンを解説!

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    OCRとは?OCRの特徴について

    まずOCRは事典によると、Optical Character Readerまたは、Optical Character Recognitionの略で、光学文字認識機能のことを指します。

    人は紙にかかれている文字や文書を認識し理解できますが、コンピューターはそれら書類に書かれている意味を簡単に理解し読取ることができません。

    そのため紙に書かれている文字を人の手で入力し、コンピューターへ取り込み、デジタル化しなければいけません。

    この入力作業は膨大なものほど、とにかく時間がかかります。ヒューマンエラーによるミスを減らそうとすると、作業時間以外にチェック時間も確保しなければいけないデメリットもあります。

    上記のような入力作業を人に代わって対応してくれるのがOCRです。伝票や帳票に書かれている文字をスキャナーで読み取り、書かれている文字をデジタル化してくれる仕組みです。

    OCRソフトを利用することで、入力作業に充てていた処理時間を削減できます。その上、データの一元管理やテキストの編集、索引付け、検索なども容易に行うことができます。OCRソフトはビジネスのあらゆる面で活用されています。

    AI-OCRの3つのメリットとは

    OCRは、どのようなものかお伝えしました。AI-OCRとは、OCRにAI技術を搭載したものです。AI-OCRはAI inside株式会社などさまざまな会社で提供しています。

    AIの機械学習により文字や写真などの識別、帳票フォーマットの無設計などが可能になりました。それまでのOCRに比べると、AIが搭載することでさまざまな機能が備わったと言えます。

    AIを搭載したOCRは従来のOCRと比較してどのような点が異なり、どのようなことが可能になったのでしょうか?

    一つずつ確認してみましょう。

    AI-OCRは文字認識率が向上

    今までのOCRは、決められた判断ロジックの中から選択、判断し決められたパターンのみ認識していました。

    そのためパターンから外れてしまったものや、枠外に記載されたものは認識率が低下したり識別できないという欠点も。
    もちろん間違えたものは、また同じ間違いを起こすため、別途カスタマイズする必要性がありました。

    その点AI-OCRは、深層学習と言われるディープラーニングによって認識率を向上させることに成功しました。

    画像や書類の文字認識を間違えても、AIが間違いであると学習を繰り返すことで識別率もアップしたのです。

    その結果、認識率は飛躍的に向上しました。また、膨大な書類をスキャンし取り込むことも可能になりました。

    革命的に進化したAI-OCRは、さまざまな業務で導入され今後も注目されるでしょう。

    さまざまなフォーマットに対応可能

    従来のOCRは帳票を読み取るために、各項目の設定や読み取り位置の詳細定義をしなければなりませんでした。

    AI–OCRはAIが自動で項目や読み取り位置を設定してくれるので、フリーフォーマットでも対応できるツールも開発されています。

    要するにAIが自動抽出してくれるので、PDFなどの資料はもちろんのこと、紙ベースであっても気にせず書類をスキャンすることで文字を認識してくれるのです。

    伝票や請求書、納品書その他レシートのようなものでも、スキャンすることでデジタル化を可能にしました。

    瞬時に読み込み、必要項目を抽出できるので多くの業務で効率化を図ることができます。

    RPAとの連携で業務効率がアップ

    AI-OCRとRPAを連携させることで、業務効率をさらにアップさせることができます。RPAはデータ入力や請求書作成などの定型化された単純作業を得意とします。

    その反面、会社ごとに記載内容が異なるFAXや記載項目に統一がないものを認識し識別することは不得意とされています。RPAはロボットであるため、ルール化された業務で幾分力を発揮しますが、人工知能AIのように自ら学習していくことはできません。

    しかしAI-OCRとRPAを連携させることで、それぞれが得意不得意とするものをお互いに補い合えます。

    AI inside株式会社が提供しているDX suiteをサービス例にあげてみましょう。従来のOCRはAI機能が備わっていないため、それぞれの内容を正確に読み取ることは不可能でした。

    DX suiteは独自開発された文字認識AI-OCRソフトウェアです。手書きの文字や写真の帳票などについても、デジタル化が可能です。高精度でより正確に読み取ることを可能にしました。

    RPAについても、今まで手作業で行ってきた入力作業を人に代わってRPAが対応します。AI-OCRとRPAを連携させることで読み取りデータのスキャンから抽出、そして入力や出力についてもまとめて自動化できるのです。

    AI-OCRとRPAが連携することで業務効率もより向上するでしょう。
    また単純作業から解放され、コア業務に時間をかけることができるようになります。

    これからのAI-OCRとは

    新型コロナウイルスの影響もあり、ここ2~3年で人の生活様式は大きく変化しました。生活が大きく変化したことで、仕事だけでなく生活面においてもAIなどによるIT化が大きく進みました。

    銀行などのデジタル決済やZOOMアプリを利用してのオンライン授業というようにさまざまな分野で急速な変化を遂げています。コロナウイルスの影響が引き続き続くことも考えると、非接触ソリューションは今後も拡大していくでしょう。

    上記に加えAI-OCRは紙に書かれている文字をスキャンし読み取ることでデジタル化してくれます。在宅勤務や業務効率化が叫ばれる世の中であるが故にAI-OCRはさらに飛躍し、効率化へと導くでしょう。

    ただ、AI-OCRを導入する際は注意が必要です。総務省が掲げている働き方改革にあるように、その企業にとって抱えている問題はそれぞれ異なるからです。

    AI-OCRは業務効率化できる可能性を大いに秘めていますが、その企業にとってどの部分で導入すべきか検討が必要です。

    各部門のリーダーが集まって話し合うなど、導入には留意しながら慎重に進めましょう。

    AI-OCRは文字をどう認識しているのか?

    今までのOCRは文字を一つずつ分割して認識していました。そのため、隣同士で文字や数字がくっついていたり、続け字のように書かれていると認識しにくい面がありました。

    AIのディープラーニングは1文字ずつ分けて認識するのではなく、文字列としてとらえます。さらに認識パターンを繰り返し学習することで理解を深めカテゴリー分けも学んでいきます。

    結果、エラーを起こす回数も減少します。

    画像認識にはどんな技術が使われているのか?

    画像認識に使われている技術には、さまざまなものがあります。

    • CNN Convolutional Neural Network(畳込みニューラルネットワーク)
    • RNN Recurrent Neural Network(再帰型ニューラルネットワーク)
    • GAN Generative Adversarial Network(敵対的生成ネットワーク)

    CNNは、手書き文字を画像として認識し処理します。画像の位置から特徴を割り出し、書き手による字の癖は、ディープラーニングを繰り返すことで認識精度をあげていきます。

    RNNは連続した文字列のまとまりを認識します。例えば手書きと活字が混在していても認識できるようになります。

    GANは今まで学習したデータから特徴を抽出し、実在していないデータを新しく作成します。活用例として、モノクロ写真の着色などが挙げられます。

    AI-OCRの画像認識にはディープラーニングの技術が使われ、AIが学習していくことで書き手による癖や特徴を見い出すことで精度を向上していきます。

    AI-OCRの導入で生産性が向上する業務とは

    AI-OCRを導入することで、どのような業務で生産性を向上できるでしょうか。
    生産性の向上が見込める業務についていくつかお伝えします。

    ぜひご参考ください。

    請求書のデータ入力

    さまざまな形式の請求書を手入力でエクセルやシステムに入力している、というケースは多いのではないでしょうか。

    AI-OCRであればスキャンしてアップロードするだけでデータ化されます。さらに異なるフォーマット、すなわち非定型フォーマットの読み取りも問題ありません。

    その上、従来のOCRよりもAI-OCRは認字能力が高く、手書きや外国語にも対応可能です。一度認識を誤ったとしても学習することで間違いを減らしていくことができます。

    そこにRPAロボットによるデータ抽出や集計・PDFやエクセルに変換作業などが加わることで生産性は向上するでしょう。

    申込書のデータ入力

    申込書といってもマーケティングや広告、入会手続き、商品購入の申込というように必要項目は多種多様でしょう。

    もし、業種によって項目を分けたり、手入力が必要になると余計時間を要してしまいます。

    また電気関係など現場での作業が多いものであれば、まだまだ手書き書類で運用している会社も多いでしょう。

    AI-OCRであれば手書きで且つ、手書き文字の上に印鑑が押印してあるものであったとしても問題なく読み込むことが可能です。 

    納品書のデータ入力

    小売やアパレルなど、商品を送付・搬入する業種であれば納品書のやりとりが必要になります。

    場合によっては個人宛や業者宛、また状況に応じて異なるフォーマットが必要になるかもしれません。フォーマットがそれぞれ異なってしまう場合、目視によるチェックや別途手入力が必要になる場合もあるでしょう。

    しかしAI-OCRであれば効率的に読み込み、その後の集計作業も簡単に行うことができます。

    手書きアンケートの集計

    顧客に対して手書きのアンケートを実施し、その集計を手入力で対応しなければならない…という作業はできるだけ避けたいところです。

    というのも膨大なボリュームの集計作業は単調であるが故に、ヒューマンエラーを起こしかねません。その上、多くの時間を費やしてしまいます。

    ほかにも書き手によっては、くせ字やチェック、マークなど判別しにくい可能性もあります。

    AI-OCRであれば読み取り精度も高いため、手書きでも問題なく識別できます。AI-OCRと RPAの導入はさまざまな分野で生産性を向上させるでしょう。

    まとめ

    AI-OCRとは何か、またどのような業務で導入するとAI-OCRの特色を活かすことができるのかお伝えしました。

    AI-OCRは、今後も大きく進化していくでしょう。またRPAと連携することで、より効率化を図ることができます。
    AI-OCRの導入は、単純作業にかけていた時間を削減し、コア業務へ時間を費やすことができます。

    AI-OCRの特徴を理解して、より高い効果を発揮できる業務でAI-OCRを導入するようにしましょう。

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