多くの企業で、紙媒体の書類管理やデータ入力作業は、依然として業務負荷の高い領域です。従来のOCR技術では、手書き文字の認識精度や、請求書のような多様な書式の読み取りに限界があり、十分な効率化が難しいケースも少なくありませんでした。
このような課題を解決する新たな技術として、生成AIを活用したOCRが登場しています。この技術を利用すれば、文字認識の精度を高め、より柔軟にデータを活用することが可能です。
本記事では、生成AIによるOCR処理の基本的な仕組みから、従来のOCRとの違い、導入によって得られる具体的なメリット、そして活用する上での注意点までを分かりやすく解説します。
生成AIによるOCR処理の仕組み
OCR（光学的文字認識）とは、紙媒体の書類や画像データに含まれている文字情報を読み取り、編集可能なテキストデータに変換する技術です。この技術の活用により、従来手作業で行っていたデータ入力の負担を軽減し、紙ベースの情報を効率的に電子化できます。現在では、このOCR処理に生成AIを組み合わせることで、文字認識の精度向上や、より高度な情報抽出が実現可能になってきました。
生成AIは、学習した大量のデータに基づいて文脈を理解し、単に文字を識別するだけでなく、その情報が持つ意味合いまで解釈します。そのため、生成AIを活用したOCR処理は、これまでのOCR技術の可能性を大きく広げるものとして期待されています。
従来のOCRとの違い
従来のOCR技術は、主に画像データの中から事前に定義された文字パターンを識別し、テキストデータに変換する仕組みでした。このため、特定のフォントや定型的なレイアウトの文書では高い精度を発揮する一方で、手書き文字や多様な書式、低品質な画像に対しては誤認識が多くなる傾向がありました。
これに対し、生成AIを活用したOCRは、学習した大量のデータに基づき、文字の形状だけでなく文脈も理解します。この能力により、従来は読み取りが困難だった非定型な文書や複雑な背景を持つ画像からの文字認識精度が向上し、より柔軟なデータ化が可能です。
さらに、抽出した情報を基に要約を作成したり、質問に回答したりするなど、単なる文字起こしにとどまらない高度な処理も実現します。
生成AIによるOCR処理のメリット
生成AIをOCR処理に活用することで、企業は多くの恩恵を受けられます。ここでは、生成AIによるOCR処理のメリットを解説します。
識字率が高い
生成AIを活用したOCRの大きな利点の一つは、文字認識の精度、すなわち識字率の高さです。
従来のOCRでは、印刷された標準的なフォントには強いものの、手書き文字や多様なフォント、あるいは不鮮明な印字に対しては誤認識が少なくありませんでした。しかし、生成AIはディープラーニング（深層学習）によって膨大な量の文字データを学習し、文字の形状だけでなく前後の文脈からも内容を理解しようとします。
このため、人の癖が反映された手書き文字や、多少かすれたり歪んだりした文字であっても、高い精度で正しく読み取ることが可能です。
多様な書式を読み取れる
生成AIを活用したOCRは、請求書や領収書、アンケート用紙といったさまざまな書式の書類に対応できる点も大きなメリットです。
以前までは、異なるレイアウトの帳票を処理する際に、事前に読み取り箇所を指定するなどの設定作業が必要でした。しかし、生成AI搭載のOCRは、AIが文書の構造やレイアウトを自動的に認識し、必要な情報を抽出するため、フォーマットの異なる多種多様な帳票でも効率的にデータ化できます。
これによって、企業は扱う書類の種類ごとに細かな設定をすることなく、幅広い文書のデジタル化をスムーズに進められます。
多言語対応が可能になる
近年はグローバル化が進み、多言語の書類を扱う機会が増えています。生成AIを活用したOCRは、英語や中国語、韓国語をはじめとする多くの言語に対応できる点が強みです。
AIが大量の言語データを学習することで、日本語以外の言語で書かれた文書でも高精度に文字を認識し、テキストデータ化を実現。海外の取引先との契約書やマニュアル、学術論文など、これまで翻訳や内容把握に時間を要していた多言語文書の処理を効率化できます。
ペーパーレス化を図れる
生成AIを活用したOCR処理は、企業が推進するペーパーレス化に大きく寄与します。紙媒体で保管されている契約書や申請書、会議資料などを高精度にデジタルデータへ変換することで、物理的な保管スペースの削減が可能です。これにより、オフィススペースの有効活用や書類管理にかかるコストの低減が期待できます。
さらに、デジタル化されたデータは検索や共有が容易になるため、必要な情報へ迅速にアクセスでき、業務全体のスピードアップにもつながります。
業務効率化につながる
生成AI-OCRの導入は、データ入力作業の自動化を通じて、企業全体の業務効率化を実現します。
従来、手作業で行っていた請求書やアンケート結果などの情報をシステムへ入力する時間は大幅に削減され、従業員はより付加価値の高い業務に集中できます。また、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と連携させることで、データ抽出からシステムへの登録、さらにはその後の処理まで一連の業務フローを自動化することも可能です。
生成AIの種類
生成AIを活用したOCRは、その特性や対応できる帳票の種類によって、いくつかのタイプに分類できます。
汎用・定型フォーマットタイプ
汎用・定型フォーマットタイプの生成AI-OCRは、さまざまな種類の帳票に対応できる柔軟性があります。なおかつ、読み取る帳票の書式があらかじめ決まっている場合にも有効な方法です。
このタイプの場合、事前に帳票のどの部分にどのような情報が記載されているかを定義しておくことで、AIが文字を高精度で認識し、抽出します。例えば、フォーマットが統一された申込書やアンケート用紙、特定の注文書など、記載項目や位置が固定されている書類のデータ化に適しています。事前にフォーマットの定義が必要となるものの、一度設定すれば一定の精度で読み取れる点が特徴です。
汎用・非定型フォーマットタイプ
請求書や納品書のように、企業や取引先によって書式が異なる書類の処理に強みを発揮するのが、汎用・非定型フォーマットタイプの生成AI-OCRです。AIが多様なレイアウトの帳票を学習することで、事前に細かなフォーマット定義をしなくても、記載されている項目とその位置を自動で認識し、必要な情報を抽出できます。
従来のOCRでは、書類の種類ごとに読み取り範囲や項目を細かく設定する必要がありましたが、生成AI-OCRならさまざまな形式の書類を柔軟にデータ化することが可能です。これにより、設定にかかる手間を大幅に削減するとともに、業務効率の向上も目指せます。
業務特化・非定型フォーマットタイプ
業務特化・非定型フォーマットタイプの生成AI-OCRは、特定の業種や業務で扱われる、書式が統一されていない帳票の処理に特化しています。例えば、医療機関における処方箋や診断書、金融機関における申込書など、専門的な内容を含む多様なフォーマットの書類に対応することが可能です。
業務特化・非定型フォーマットタイプは、あらかじめ特定業務の帳票データをAIが学習しています。そのため、ユーザー企業側で個別にフォーマットを設定する手間が少なく、導入後すぐに高い精度で利用できる点が大きなメリットです。
生成AIによるOCR処理の注意点
生成AIを活用したOCR処理は多くのメリットをもたらしますが、導入や運用に当たってはいくつかの注意点を理解しておくことが大切です。
誤認識に注意する
生成AIを活用したOCRは高い識字率を誇りますが、それでも100%の精度で文字を認識できるわけではありません。特に、極端に崩れた手書き文字や印字品質が著しく低い場合、あるいは複雑な背景に文字が紛れているケースなどでは、誤認識が発生する可能性があります。
機密性の高い情報や、誤りが許されない重要なデータを扱う際は、最終的に人の目で確認しましょう。
縦書きを読み取れないケースもある
日本の文書には、新聞や書籍、公的な書類の一部など、依然として縦書きのものが存在します。生成AI-OCRの技術は進化しており、多くの製品で縦書き文書の読み取りに対応してきていますが、製品によっては横書きに比べて精度が劣る、あるいは対応していない場合も考えられます。
縦書きの書類を頻繁に扱う業務で生成AI-OCRの導入を検討する際は、事前にその製品が縦書きに対応しているか、どの程度の精度で読み取れるのかをしっかり確認することが重要です。
生成AIを活用したOCRで業務を効率化しよう！
生成AIを活用したOCRは、従来の技術を大きく進化させ、高い識字率や多様な書式への対応、多言語処理能力によって、企業のデジタルトランスフォーメーションを力強く後押しします。
ペーパーレス化の推進や、データ入力作業の自動化による大幅な業務効率化が期待できる一方で、誤認識の可能性や縦書き文書への対応状況など、導入前に確認すべき点も存在します。これらの特性を理解し、自社の課題や目的に合うタイプを選択することが、生成AI-OCRを有効活用する重要なポイントです。
株式会社SPでは、「現場に寄り添ったデジタル化」をモットーに、お客様の潜在的なニーズまで汲み取り、適切な生成AI-OCRの活用法をご提案します。PoC（概念実証）からの段階的な導入も可能で、DX経験の少ない中小企業様でも業務効率化に取り組んでいただけます。まずはお気軽にご相談ください。
