AI-OCR とは？

帳票などの紙文書に、手書きや印刷された文字を読み取ってデジタル化する技術が、OCR（光学文字認識機能）です。

最近では技術が進み、OCRにAI（人工知能）技術を組み込んで文字認識率を高める「AI-OCR」が登場しています。これを企業などが導入することで、データ入力作業の手間をカットして自動化でき、業務効率化につながります。

ここでは、AI-OCRについて、OCRとの違いと導入メリットについて解説します。

OCR（Optical Character RecognitionまたはReader）とは、紙の書類や帳票に手書きまたはプリントされた文字をスキャナやデジタルカメラで読み取り、コンピュータで使えるデジタル文字コードに変換する技術です。

そして、これまでのOCR技術にAIの技術をプラスし、機械学習によって文字認識率を上げた高度な技術が、AI-OCRです。

AIを使うと、深層学習（ディープランニング）により機械が自動で学習をしていくので、文字の誤認識を減らすことができます。さらに、認識結果をRPAにも活用し、これまで手作業だった仕事を機械化できるので、業務を効率化できます。

そのため、OCRの活用効果をさらにアップさせたい様々な企業に、AI-OCRは注目されています。

AI-OCRとOCRは、次の2つの点が異なっているため、業務効率化にも差が出てきます。

【文字の認識精度が高い】

従来のOCRの文字識別は、決められたロジック内のパターンでしかできません。そのため、文字認識率が低く、テキストデータに変換した後、人間の目で再確認する手間が発生していました。

例えば、OCRでは読み取りが困難だった、手書きの文字、特に崩れた文字や罫線からはみ出た文字、区切りの罫線がない紙上への手書き文字、識別が難しいカタカナの「ソ」と「ン」などの識別が、AI-OCRではできるようになっています。

AI-OCRは、たくさん使って多くのデータが集まるほど、文字認識の精度が上がります。すべての文字を必ず100%読み取れるわけではありませんが、精度が高いと手間のカットだけでなく、自動化できる作業も増えるでしょう。

【フォーマットが異なる書類（伝票・帳票など）に対応できる】

金融機関では銀行口座開設申込書、振込依頼書、口座振替依頼書など、様々なフォーマットの書類があります。

従来のOCRでは、異なる形式の書類の場合、読み取る場所などを設定する必要がありました。

AI-OCRでは、読み取る場所や項目をAIが自動抽出するため、書類ごとの設定の手間を省けます。

AI-OCRには次の3種類があり、それぞれ特徴が異なるので解説します。用途別に、自社に適した種類のAI-OCRを選んでください。

【汎用×定型フォーマット型】

「汎用」のため、様々な種類の帳票を読み取れます。しかし、フォーマットが「定型」なので、フォーマットの定義やどこに書かれているかの文字列指定などの作業が発生します。

抽出精度は高いですが、多くのフォーマットを扱うほど、そのぶん人手での設定作業が必要です。

【汎用×非定型フォーマット型】

こちらも様々な種類の帳票を読み取れる「汎用」ですが、フォーマットが「非定型」なので、AIがフォーマットを学習します。そのため、人手でのフォーマット設定作業がありません。

デメリットは、学習するまでに時間がかかる、未学習のフォーマットがあると読み取り精度が下がる点です。

【業務特化×非定型フォーマット型】

特定の業務に特化した帳票の場合、フォーマットが「非定型」でも、AIがフォーマットを学習済みのため、設定不要ですぐに読み取れます。

例えば、申込書のみといった、決まった帳票の作業が大量にある場合におすすめです。他システムとの連携もしやすくなっています。

最近では次のような理由から、AI-OCRへの関心が高まっています。

【働き方改革とテレワークの普及】

政府が推し進める働き方改革の関連法が2019年4月から施行され、その重要部分である「業務効率化」に、経理などの事務業務を機械で代用できるAI-OCRの導入が効果的なため、注目されました。

そして、2020年に新型コロナウイルスが流行し、感染予防のためテレワークを開始しようとする企業や団体が増えたことも関係しています。

テレワークでは、紙で管理していたデータをデジタル上で確認できるようにする必要があります。紙上の内容をデジタル化してペーパーレス化を実現するために、AI-OCRの導入を検討する組織が多くなっているのです。

【AI技術の発展】

AI-OCRよりも読み取り精度の低いこれまでのOCRでは、手書きや非定型文書が多いと実用的でなく、導入されない原因になっていました。

しかし、時代は進み、AIのディープランニング分野でのパターン認識技術が向上しました。現在では、これを活用したAI-OCRが登場し、識字率だけでなく認識範囲特定のためのレイアウト認識の精度も上がり、業務効率化により効果的となったことで注目を集めています。

AI-OCRは、主に次のような3つのメリットがあります。

【データ入力の作業時間の削減】

デスクワーク作業の中でも、大量の紙上の文字を1文字ずつ確認しながら人の手でパソコンに打ち込むデータ入力作業は、人によって入力する速さも違い、他の人によるチェックも必要で時間がかかります。疲労やストレスからミスも起きやすく、効率的ではありません。

AI-OCRでは、これまでのOCRよりも高精度でデータを作成できます。さらに、読み取り処理は1枚あたり数秒～十数秒ほどなのでスピーディーです。

AI-OCRの利用で、時短と同時にミスを減らしてデータの品質を上げながら、今までデータ入力に使っていた時間を他の業務にあてられ、結果的に会社の利益アップや人件費削減につながることも期待できます。

【データの検索や共有が容易になる】

紙での情報管理は、欲しい内容を人の目で探さなければならないので時間がかかります。

また、テレワークで従業員同士が離れた場所で働く場合は、紙上の情報をネット利用できるようにしないと、データのやり取りができません。保管場所まで行かなければ見られないとなると、そのぶん業務時間が削られてしまいます。

書類は、保管するスペースの問題もあります。さらに、紙は劣化するので、破れや文字の薄れなどで過去の重要資料が読めなくなるのは大きな損失です。

AI-OCRで文字をデジタル化すると、一瞬で検索ができ、クリック1つでデータを送受信できるため、時短になります。保管の問題もなくなり、コストカットにもつながります。

紙での保存が必須な書類もありますが、電子帳簿保存法やe-文書法によりデータ保存できる場合もあります。ペーパーレス化は進むと予想されるので、AI-OCRのメリットは今後も増えるでしょう。

【RPAとの連携で大幅な業務効率化を図れる】

RPA（Robotic Process Automation）とは、人手によるこれまでのパソコン作業を、コンピュータシステムが代行・自動化する技術のことです。

これまでのOCRでは、読み取った文字の意味の認識までは不可能だったため、読み取ったデータの業務システムへの入力作業などを、人の手で行っていました。

そこで、RPAとAI-OCRを連携すると、AI-OCRで読み取ったデータの抽出やファイル作成・コピーなど、どのデータを業務システムのどの部分に使うかが自動判別でき、さらなる業務効率化につながります。

高精度が特徴のAI-OCRですが、課題もあります。存在する課題についても知っておき、導入時の参考にしてください。

【文字認識率の精度は100％ではない】

AIは人間と同じく、間違えるごとに学習して読み取り精度が上がっていきますが、ミスを100％なくすことはできません。

手書き文字は様々なクセがあるので、高精度とはいえ完璧な識別は難しく、将来的にも実現はできないと言われています。認識率は約96％とされており、その文字が人の目で判別できるかどうかが、AIの判別範囲でもあります。

そのため、人間の目によるチェックも必要です。特に、データ比較などをシステムで自動化できない場合は、目視の工程が必須になります。

ただ、その手間は、手作業＞OCR＞AI-OCRともっとも少なく、目視での確認に集中できるので、導入効果は高いです。

【対応できないフォーマットがある】

製品ごとに対応できるフォーマットが違うため、自社に合うAI-OCRを選ぶのが重要です。

例えば、非定型フォーマットに非対応の製品では、形式によっては認識率が下がることがあります。様々なフォーマットの書類の処理がある場合は、非定型フォーマットへの対応について確認しておきます。

AI-OCRの効果をより発揮するために、社内で必要な業務を洗い出しましょう。

AI-OCRについて、OCRとの違いや導入メリットについて解説しました。

テレワークの広がりもあり、電子化が進む昨今でも、申請書、請求書、アンケート用紙など、紙の書類はまだまだ多いのが現状です。

高精度の文字認識システムの導入で、業務効率がアップすると、残業が減る・事務作業の時間を他の業務にあてられるなど、従業員の働きやすさにも好影響となり、業績や売上アップにつながる可能性があります。