OCRとAI OCRの違いを解説!活用事例やメリット・課題まとめ

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OCRとAI OCRの違いを解説!活用事例やメリット・課題まとめ

紙文書のデジタル化に欠かせないのがOCR技術。その技術は日々向上しており、最近ではAI技術を組み込んだAI OCRも注目を集めています。

OCRとAI OCRの違いは、従来のOCR技術にAI(機械学習)技術を加えることで、紙文書のデジタル化を行う際により高い精度で文書の読み取りが可能となる技術のこと。

違いを簡単にお伝えすると、上記のような表現となりますが、実際どのように異なるのか気になる方もいるでしょう。

そこで今回は、

についてご紹介いたします。

社内に紙文書が多く存在しており、OCRまたはAI OCR技術を利用した様々な製品導入を検討されている方の判断の一助になれば幸いです。

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OCRとAI OCRの違い

では早速、従来型のOCR技術と新しいAI OCR技術との違いを詳細に見ていきましょう。

OCRとは

OCRとは、紙文書に手書きや印刷された文字をスキャナで読み取り、コンピュータが扱えるデジタルコードに変換する技術のこと。

スキャンするだけでデジタルな文字情報に変換できるとあって、文字入力にかかる人的または時間的コストを格段に減らすことができ、現在多くのビジネスシーンで活用されています。

しかし、従来のOCR技術にはいくつか弱点がありました。

文字の認識率

従来型のOCRの大きな弱点は文字の認識率です。

特に手書き文字の識字率はどうしても低くなってしまい、結局人が打ち込んだ方が早いという経験を持つ人も少なくありません。 (例)「へ べ ぺ」「持 → 待」など

フォーマットへの対応

従来型のOCRはスキャンする帳票や書類のフォーマットが統一されていることで、文字情報を漏れなくより正確に処理(読み込む)することが可能です。

しかし実際のビジネスシーンにおいて、各企業から発行される帳票や書類のフォーマットは統一されておらず、従来型のOCR技術はこうしたハードルを乗り越えなければなりません。

AI OCRとは

AI OCRとは、従来のOCR技術に加えてAIの技術を活用し、コンピュータ自らが機械学習することで紙文書に書かれた手書きの文字や印刷された文字の認識率を高めた高度な文字認識技術のこと。

近年AIの技術が飛躍的に向上し、こうしたOCR技術への応用も進んでいます。具体的な業務上のメリット(ユースケース)は後述しますが、AI OCRによって入力作業にかける負担を劇的に減らすことができたり、単に紙文書をデジタル化するだけでなく、文字情報をもデジタル化することで、その検索性が高まるといった活用がなされています。

ではもう少し詳細にAI OCRのメリットを見ていきましょう。

AI OCRを利用するメリット

AI OCRの利用メリット

具体的に従来のOCR技術と比較して、AI OCRにはどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは大きく3つのメリットをご紹介します。

1.文字の認識率がOCRより高い
2.異なるフォーマットの帳票でも自動抽出できる
3.既存の業務システムやRPAとの連携が可能

1.文字の認識率がOCRより高い

先ほども少し触れましたが、AI OCRのメリットとして特筆すべきは文字認識率の向上です。

従来のOCR技術では、特に手書きの文字認識に課題がありました。AI OCRはコンピュータに機械学習学習させることで人間が手書きする癖や前後の文脈などを読み取り、文字認識の精度を高めています。

現在では漢字・かな・カタカナ交じりの手書き文字も、ほぼ正確に読み取れるほど進歩しています。

2.異なるフォーマットの帳票でも自動抽出できる

発注書・仕様書・納品書…など、ビジネスシーンには多種多様なフォーマットの帳票や書類が存在します。

従来のOCR技術においてこうした紙文書に記載された文字情報を正確に読み取るには、事前に項目や読み取りの位置を詳細に設定するなどの手間がかかっていました。

一方でAI OCRは、AIが自動的に項目や位置を抽出し、文字を認識することができます。

細かい設定が不要で、スキャンするだけで文字認識まで可能なため、文字入力の作業にかかる労力を大幅に削減できるのがメリットです。

3.既存の業務システムやRPAとの連携が可能

それまで人間がおこなっていた業務をコンピュータ内のソフトウェアが代行することをRPA(Robotic Process Automation)といいます。

AI OCRとRPAを連携することで、紙帳票からの読み込み・データの抽出・既存の業務システムへの反映といった一連の作業を自動化できるようにもなります。

このように文字情報の入力だけでなく、企業におけるナレッジの蓄積や活用といった側面からも、AI OCRには大きな可能性があるのです。

では次は、具体的なOCRやAI OCRの活用事例(ユースケース)を見ていきましょう。

OCR、AI OCRの活用事例

活用事例

OCRやAI OCRは業態・業種を問わず様々な企業で活用されています。ここでは具体的な活用事例(ユースケース)をいくつかご紹介します。

事例1.サービス業:アルバイト情報登録業務
事例2.縫製業:オーダースーツの採寸情報管理
事例3.食品卸売業:発注伝票の処理
事例4.不動産業:契約書の処理
事例5.経理・会計業務:大量の伝票入力
事例6.外国語書類の翻訳

事例1.サービス業 アルバイト情報登録業務

多くアルバイトを雇用しているサービス業のA社。人数が多い上に入れ替わりも激しく、システムに入力しなければならない履歴書も大量に存在していました。

以前は社員が履歴書を目視・手入力で記録していましたが、入力時間がかかる上にミスも多く非効率な状態でした。
AI OCRの技術を導入すると、人手による作業はスキャンと認識内容のチェックのみとなり、大幅な作業時間と入力ミスを減らすことが出来ました。

またRPAと連携することで、アルバイトの名簿を社内の名簿と一元化。データベースへの取り込みが簡単になっただけでなく、住所変更などへの対応も楽になりました。

事例2.縫製業 個人顧客の採寸情報管理

スーツやシャツのオーダーメイドを扱うB社。以前はスタッフが帳票に書き込んでいた顧客の採寸メモを、一つひとつ手打ちで入力していました。一人の顧客につき数十箇所の採寸をするため、入力データは膨大なものです。

職人でもあるスタッフの貴重な時間を、本来業務ではないデータの入力作業に取られてしまうことに、経営陣もスタッフも大きな疑問を感じていました。

現在はAI OCRの技術を導入し、採寸メモをスキャンするだけで自動でデータ化。入力業務にかかっていた負担を大きく削減することができました。

無駄な単純作業に取られる時間が減ったことで、スタッフの満足度も向上。それがそのまま接客時間やサービスの向上に反映され、好循環を生んでいます。

事例3.食品卸売業 発注伝票の処理

食品卸売業のC社では、取引先からの発注伝票がFAXで届きます。取引先によって伝票の書式(フォーマット)がバラバラな上、取引先に自社商品の正式名称の記載や、略称の統一を依頼することもできませんでした。

そのためC社では、担当者が自身の経験から取引先の注文票を自社商品名にあてはめるなどの属人的な状態が長く続いていました。

電子化を半ば諦めていたC社ですが、AI OCRならば様々な書式の手書き伝票でも読み込めることを知り導入。取引先によって記載が異なる商品の略称を自社の商品コードに変換することで、担当者以外でも注文内容を把握できるようになりました。

事例4.不動産業 契約書の処理

オフィスビルやマンションなどを行う不動産会社D社は、つい最近まで、契約書・請求書・明細書・重要事項説明書などの大量の紙文書をやりとりしていました。

AI OCRを導入した結果、以前は数時間かかっていた契約書の更新にかかる登録業務がたった30分で終了。業務の効率化へと繋がりました。

事例5.経理・会計業務 大量の伝票入力

あらゆる業態/業種の会社でも、経理・会計業務で多くの労力と時間を使うのが請求書や領収書などの処理作業ではないでしょうか。

数年前までE社の経理部では、業務が集中する月末月初は伝票処理のために必ずといっていいほど社員が残業を強いられていました。また入力ミスのために過去をさかのぼって作業したり、データの確認作業に膨大な時間がかかってしまうなどの非効率さも問題視されていました。

E社では手始めに帳票の処理にOCR技術を導入しました。すると、入力作業にかかる時間と労力が大幅に削減できることが分かりました。

その後さらにAI OCRを導入。会計システムと連携することによって、帳票の読み取りと同時に自動的に仕分け作業ができるようになったことから、経理部の社員は月末月初であっても残業ゼロを達成しました。

事例6.外国語書類の翻訳

これはOCR機能の裏ワザ的な使い方かもしれません。下町の町工場として独自技術を磨いてきたF社が、アメリカの企業と直接取引する際に何よりも困ったのが英語でのやりとりでした。

小さな町工場であるF社に英語の堪能な社員はおらず、新たに雇い入れる余裕はもちろん、都度翻訳会社に依頼する予算もありません。

そこでF社では、先方から郵便やFAXで送られてきた書類をOCRで読み取り、英語を認識させたあとにGoogleの翻訳機能を使って日本語に訳し、大意を掴むことにしました。

契約書などの重要文書はさすがに有料の翻訳会社に依頼しますが、普段のやりとり程度なら問題なく意思の疎通ができています。

このようにOCR・AI OCRの技術は、多くのビジネスシーンにおいてその実力を発揮します。きっと想定していなかったユースケースもあると思うので、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

AI OCRの課題

課題

AI OCRは様々なビジネスシーンにおいて活躍する高い技術ですが、まだまだ残された課題が存在するのも事実です。

それは読み込みにかかる時間や精度といったパフォーマンスです。日々その精度は少しずつ上がっているとはいえ、AI OCRは1文書あたり数秒〜数十秒かかると言われています。

OCRにかけたい紙文書が大量に存在する場合、全て文字データ化するのは現実的ではなく、対象とする範囲の取捨選択をしなければなりません。

また読み込み精度においても、AI技術によって進歩いているとはいえ、まだまだ制度としては完璧ではありません。(感覚的には50〜70%程度の精度)

導入のコストと目的と照らし合わせて見ると、今すぐに導入すべきかどうか悩ましい側面もあるでしょう。

では最後にAI OCRについて、技術的な補足(AI OCRの種類)をして終わりたいと思います。

AI OCR 3つの種類

AI OCRには現在、大きく以下の3種類のフォーマットがあります。それぞれの特徴やメリット・デメリットについて簡単に解説します。

1. 汎用×定型フォーマット型
2. 汎用×非定型フォーマット型
3. 業務特化×非定型フォーマット型

1. 汎用×定型フォーマット型

一つ目は、帳票の種類は問わない「汎用」タイプです。指定された「定型フォーマット」を読み取り、情報を抽出します。
帳票ごとに人間が「どこに何が書かれているか」を定義し、情報を抽出する際にAIによって文字を読み取ります。

手書きの顧客アンケート、フォーマットの決まった注文書の受付など、どこに何を書くかが決まっている帳票の入力に威力を発揮します。

メリット

・情報の場所さえ指定すれば多様な種別の帳票に対応可能できる
・フォーマットが「定型」のため手書き文字でも抽出精度が高い

デメリット

・決まったフォーマットの帳票しにしか対応できない
・入力したい帳票のフォーマットごとに定義が必要

2. 汎用×非定型フォーマット型

AIに事前学習をさせることで、帳票の種類に関わりなく「非定型のフォーマット」を読み取る技術です。人間が帳票ごとに情報の記載場所を定義しなくても「どこに何が書かれているのか」をAIが自動で判定して情報を抽出することができます。

複数の取引先からそれぞれのフォーマットで送られてくる請求書や納品書といった、非定型かつある程度「何が書いてあるか」が決まっている帳票の読み取りに強いという特徴があります。

メリット

・人の手によるフォーマット定義作業が不要
・多種多様なフォーマットの帳票に対応できる

デメリット

・AIの事前学習に多くの時間がかかる
・事前学習がされていないまったく新規の帳票は、読み取り精度が低い(または読み取れない)

3. 業務特化×非定型フォーマット型

自社の特定の業務で導入することを目的として、AIの事前学習を済ませてあるタイプです。自社の仕様に沿った形で業務システムと連携すれば、作業効率を飛躍的にアップさせることが可能で、大量の作業が発生する業務の効率化に適しています。

メリット

・自社のフォーマットに対応しているので事前学習が不要
・業務システムと連携させることで事務作業の効率化

デメリット

・汎用性がない(自社業務に特化した帳票にしか対応できない)

それぞれの技術によって、費用も変わってきますが、自社課題に適したフォーマットの選択を行う際の参考にしてみてください。

まとめ

今回は、社内の紙文書のデジタル化に欠かせないOCR技術とAI OCRの違い。さらに各技術のメリットや活用事例をお伝えしました。

紙文書を電子化することで、検索性が高まり、社内のナレッジとして社員の共有財産となります。それをどのように生かしていくのか、デジタル化の先を見据えての戦略が求められているのではないでしょうか。

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