画像から文字データを読み取るOCRとは？仕組みをわかりやすく解説

ペーパーレスを進めるにあたって、紙媒体のデータ化は避けて通ることはできません。しかし、紙媒体を画像にしてデジタルデータとして保管するだけでは、広い保管場所が必要ないだけです。せっかくデジタルデータにするわけですから、いちいち内容を確認しなくても検索してすぐに取り出したいと考えるでしょう。デジタルデータに変換時、文字を認識するにはOCR機能が必要です。本記事では、OCRの仕組みや活用事例などを紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

文字をデジタルデータ化するのに必須！OCRとは

OCRとは、スキャナーやカメラで読み取った画像から文字を認識し、Excelなどでも利用できるデジタルデータに変換する技術です。ただ取り込んだだけではコンピューターは「文字」として認識することができないため、文字のデジタルデータに変換し記録します。人間では見ただけでわかることも、コンピューターでは1つずつプロセスを経る必要があるのです。

LINEやGoogleドキュメントなどにも最近ではOCRが組み込まれているため、撮った写真や送られてきたPDFから文字データに変換し、ほかのメッセージにコピペしたりわからない単語を検索して調べたりすることができます。

OCRの仕組みをカンタンに解説

文字の入った画像はOCRを通さないとデータ化できないのですが、その仕組みはどうなっているのでしょうか。紙媒体を例にカンタンに解説します。

1．紙の書類を画像として取り込む

文書や帳票といった紙の書類をスキャナーやカメラでパソコンに取り込みます。最近ではスマートフォンのカメラも性能が良くきれいに撮影が可能です。OCRが動く環境にデータを保存する必要があります。

2.文字の入った個所を指定・解析

指定した個所の画像を文字として認識させるため、場所を指定します。指定はする際は、文字の入った個所を複数行まとめて指定することができます。

3.文字として認識

文字と認識した画像を1文字ずつ切り出し、どの文字かを判別。最近ではAIと組み合わせたOCRもあるため、前後の単語や文章単位で認識することも可能になってきました。

4.文字のデータ化

認識した文字をパソコンやスマートフォンなどで使用できるように、データ化し出力します。すべてが正確に出力されるわけではないので、人の手で修正が必要な場合もあり注意が必要です。

メリットも多いOCRの活用事例

昨今では高速に処理されるOCRも増えていて、さらにはAIの発展により文字の認識率も高くなっています。実際にどのように活用すればよいか、いくつか事例を紹介します。

過去の紙書類をデータ化

多くの企業では、過去の紙書類が膨大に保管されているのではないでしょうか？保存年が決められている書類もいくつかあり、保管するスペースに困ることはもちろん、そこから必要な書類を探し出すのも一苦労です。OCRを利用してこれまでの紙書類をデータ化することで、検索が容易になります。また保管場所が離れていても、手元でデータとして内容を確認できるため、移動する手間が省けてスピーディに仕事を進められるでしょう。

取引先データを共有化しやすい

営業の際に交換した名刺をデータ化することで、企業名や担当者、連絡先をリスト化しやすくなります。リストにしておくと名刺を交換した以外の人も連絡をとりやすく、自社からのお知らせを別の従業員から送信するといったことも可能です。社内で共有することで、事業ごとの営業もしやすくなるのではないでしょうか。

RPAを使用して作業を自動化し業務効率を上げる

毎月郵送されてくる請求書や受注伝票を、社内のシステムに転記するのは結構時間がかかります。量が多い場合は、転記ミスをしかねません。こういった書類もOCRでデータ化しておくと転記ミスが減るでしょう。必ず決まったところから書類が来るのであれば、繰り返し作業を自動で行うRPAと連携させておくことで作業効率がグッと上がります。

OCRとRPAの機能が一つのソフトで利用可能なAI JIMY Paperbot

まとめ

OCRの登場により紙の情報をデータ化して活用できるシーンが増えてきました。ただし、完璧にデータ化するというわけではないので多少の人の手を入れる必要があります。とは言え、業務効率やデータの取扱い方に大きな変化をもたらしているのは変わりません。すべてを理解する必要はありませんが、ある程度の仕組みを知っておくと今後も仕事や生活に取り入れていきやすいのではないでしょうか。気になった技術は、ぜひ今後も調べてみてください。