OCR（光学文字認識）とは？
光学文字認識（OCR）は、テキストイメージを機械が読み取れるテキスト形式に変換するプロセスを指します。フォームや領収書をスキャンすると、コンピュータはスキャンされた内容を画像ファイルとして保存します。この時点では、テキストエディタを使って画像内のテキストを直接編集、検索、またはカウントすることはできません。しかし、OCRを使えば、この画像をテキストドキュメントに変換し、テキストデータとして保存することが可能です。
OCRが重要な理由
現代のビジネスワークフローは、情報を取得するために印刷物に依存することが多いです。紙のフォーム、請求書、スキャンされた法的文書、印刷された契約書は、日常の業務プロセスの一部です。このような大量の書類を処理し保存するには、多大な時間とスペースが必要です。ペーパーレスの文書管理がトレンドになっているものの、ドキュメントを画像にスキャンすることは依然として課題です。このプロセスは通常、手動の介入を必要とし、面倒で時間がかかります。さらに、デジタル化の過程で生成される画像ファイルは、普通のワープロソフトがテキストファイルのように効率的に処理できないテキストを隠している可能性があります。
OCR技術はこの問題を解決します。画像内のテキストを他のビジネスソフトウェアが分析できるテキストデータに変換します。企業はそのデータを分析に利用し、業務を最適化し、自動化して効率を向上させることができます。
OCRはどのように機能するのか？
OCRエンジンやソフトウェアは、以下の3つの主要なステップを通じて変換を完了します。
画像取得
まず、スキャナーがドキュメントを読み取り、バイナリデータに変換します。
データ前処理
ほとんどのOCR技術は、スキャンされた画像に一連の処理（サイズ調整、正規化、ノイズ削減など）を行い、入力データの品質を向上させます。
テキスト認識
OCRシステムがテキスト領域を特定すると、それらの特定領域を分解し、個々の文字や単語を認識します。このプロセスで、個々の文字は「グリフ」と呼ばれます。グリフを認識する際に、システムは以前に保存されたグリフと一致させたり、（ループ、クロス、ドットのような）形状の特徴を検出して、ユニークなパターンに基づいて「推測」を行ったりします。手書きの内容を認識することは特に難しいです。
パターンマッチング
システムは文字の画像（グリフとして知られる）を抽出し、それを保存された類似のグリフと比較します。効果的なパターンマッチングは、保存されたグリフが入力文字のフォントやサイズに近い場合にうまく機能します。この方法は、既知のフォントを使用して入力されたスキャンされたドキュメントに理想的です。
特徴抽出
グリフは線、閉ループ、線の方向、交差点などのさまざまな特徴に分解されます。これらの特徴を使って、保存されたグリフの中から一致を見つけます。
後処理
フォントの変異やノイズ、その他の要因により、テキスト認識の過程でエラーが発生する可能性があります。後処理ステップは結果の正確さを向上させることを目的としています。この段階で、OCRシステムはスペルチェックや文法ルールを通じてテキストを修正し、辞書と比較したり、さまざまな単語の頻度をチェックするために統計的方法を使用したりします。同時に、システムは、用途に応じた出力スタイルに合わせて認識されたテキストをフォーマットし、大文字を正規化したり、余分なスペースや句読点を削除したり、特定の方式で日付や数字をフォーマットしたりすることができます。
OCRの種類は何ですか？
データ科学者は、OCR技術をその用途と使用に基づき、いくつかのタイプに分類します。主な例をいくつか紹介します：
単純な光学文字認識ソフトウェア
単純なOCRエンジンは、さまざまなフォントとテキストイメージパターンをテンプレートとして保存します。ソフトウェアは、パターンマッチングアルゴリズムを使用して、テキストイメージと内部データベースを文字ごとに比較します。システムが一致に成功すると、それは光学文字認識と呼ばれます。この方法の制限は、フォントと手書きのスタイルがほぼ無限にあるため、品質と正確性を保証するのが難しいという点です。
インテリジェントキャラクター認識ソフトウェア（ICR）
現代のOCRシステムは、インテリジェントキャラクター認識技術を採用し、機械が人間のようにテキストを読み取れるようにします。これらのシステムは機械学習を利用し、複雑なアルゴリズムを使って機械にテキストを理解し解析することを教えます。ニューラルネットワークシステムとして知られており、複数のレベルでテキストを分解し解析し、すべての解析結果を組み合わせて最終的な回答を提供します。ICRは通常、1文字ずつ処理しますが、それでも非常に効率的であり、数秒以内に結果を生み出すことができます。
インテリジェントワード認識
このシステムはICRと同様に機能しますが、1文字ずつではなく、全体のテキストイメージを処理します。
光学マーク認識
光学マーク認識は、主にドキュメント内のマークや透かし、他のテキストシンボルを認識するために使用されます。
OCRの利点
OCR技術を使用することには、多くの重要な利点があります：
1.検索可能なテキスト: 企業は、既存および新しいドキュメントを完全に検索可能な知識アーカイブに変換できます。データ分析ソフトウェアを使用すると、テキストデータベースは自動的に処理され、深い知識の抽出と処理が行えます。
2.業務効率: OCRソフトウェアは、企業内の文書ワークフローをデジタルワークフローと統合するのに役立ち、効率を大幅に改善できます。
3.人工知能ソリューション: OCRは、企業が実装する他の人工知能ソリューションの一部であることが多いです。たとえば、自動運転車でナンバープレートや道路標識をスキャンして読み取ったり、ソーシャルメディア投稿でブランドロゴを検出したり、広告画像での製品パッケージを認識したりするために使用できます。これらのAI技術は、企業がより良いマーケティングと運営の決断を下すのを助け、コストを削減し、顧客体験を向上させます。
ディープラーニングOCRの利点
ディープラーニングOCRシステムは、大規模な機械学習のすべての利点を組み合わせています。大量のデータを効率的に処理し、強力なスケーラビリティを持ち、特に大量のドキュメントを持つ組織に適しています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とリカレントニューラルネットワーク（RNN）を組み合わせることで、テキストの文脈をよりよく理解し、複雑なシナリオでも精度を向上させることができます。
強化されたデータ分析
ディープラーニングOCRはリアルタイムで処理を行うことができ、テキストの即時認識と抽出を可能にし、迅速なデータ処理を必要とするシナリオに最適です。抽出されたデータはさらに分析や意思決定のプロセスに統合され、貴重な洞察を得てリアルタイムのビジネスインテリジェンスを促進します。
手動データ入力の削減
ディープラーニングOCRシステムは、前処理から後処理まで必要なすべてのステップを1つのアーキテクチャでカバーし、手動によるデータ入力への依存を大幅に削減します。手動入力プロセスは通常、時間がかかり、エラーが発生しやすく、コストが高いです。ドキュメントからのテキストを自動的に抽出することにより、人間の介入が大幅に減少し、データ処理が加速されます。
よくある質問
OCRと機械学習の違いは何ですか？
OCRは、機械学習の応用例の一つです。機械学習モデルは、OCRソリューションの技術の基盤を支えており、機械学習の適用範囲はOCRをはるかに超えています。
OCRは人工知能と見なされますか？
はい、OCRは人工知能技術の一形態です。しかし、すべてのOCRソリューションがAIと見なされるわけではありません。いくつかのOCRソリューションはルールベースであり、より古いアルゴリズムを利用していますが、高度なバージョンのOCRはAI技術を活用して、より迅速で正確な結果を提供します。
結論
技術の進歩に伴い、OCRはますます知的になり、企業が効率を向上させ、手作業の負担を軽減するのを助けています。さらに、OCRは人工知能やディープラーニングと組み合わせることで、情報の正確性とリアルタイム処理を significativamente向上させます。ビジネス運営、文書処理、またはデータ分析において、OCRは大きな可能性を示しています。この技術の継続的な進歩により、さらなる革新と新たな適用シナリオの出現が期待されます。XXAIは、スキャンされたPDFなどの文書から自動的にテキスト、手書き、およびデータを抽出することによって、OCRをビジネスに実装するのを助けます。