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近年、多業種で「AI-OCR」が注目されていますが、どのようなものであるかを知らない人も少なくありません。この記事では、AI-OCRの基本的な情報からOCRとの違い、導入するメリット・デメリットなどを解説します。
AI-OCRとは
AI-OCRとは、AI技術を用いた最先端のOCR（光学的文字認識）技術です。機械学習やディープラーニングといった、AIの特徴を用いることにより、文字の補正結果を学習したり、文字認識率を高めたりできます。
また、AIが変換したテキストデータの意味を読み取り、文脈に合わせた処理も可能です。従来のOCRでは認識が難しかった手書きの文字や非定型フォーマット文書も認識できます。
AI-OCRとOCRとの違い
AI-OCRとOCRとの違いは、AI技術を用いているか否かです。AIによる学習機能の有無により、読み取り精度に差が生じます。従来のOCRはルールやフォーマットに従って変換するため、読み取りが難しいケースがありました。
特に、書体やフォーマットが異なる文書や手書きのテキスト、画像の歪みやノイズがある場合、精度の差が顕著でした。一方、AI-OCRであれば、AIの技術を組み合わせることで、複雑な文字であっても認識が可能です。
AI-OCRを導入するメリット
AI-OCRの導入により、どのようなメリットが期待できるのでしょうか。ここでは3つのメリットについて解説します。
文字認識率が高くなる
AI-OCRでは、読み取った文字がデータとして蓄積されます。蓄積したデータを用いて学習していくことで、徐々に文字の認識率を高められます。従来のOCRはAIを用いておらず、あらかじめ設定された範囲でなければ文字を識別できませんでした。
その点AI-OCRが間違った認識をした場合、「間違った結果」を学習し、2回目以降の文字認識に活かします。そのため、従来のOCRより修正作業の工程を減らすことができます。
異なるフォーマットの帳票にも対応できる
AI-OCRであれば、フォーマットの異なる帳票にも対応可能です。紙の資料をスキャンするだけで簡単に文字を認識できるため、取引先ごとに異なる請求書のフォーマットを使用していても、必要な情報を正確に抽出できるでしょう。
請求書や納品書、発注書などさまざまなフォーマットの帳票においても、スキャンするだけで項目の抽出ができるため、担当者の負担軽減につながります。
RPAやシステムとの連携で業務を効率化できる
RPAとは、Robotic Process Automationの略語で、人が手作業で行っていたコンピューター上の作業を代行する技術です。このRPAとAI-OCRを連携させると、業務を大幅に効率化できます。
AI-OCRでデータを読み取ったのち、抽出・ファイル作成・データ転記といった一連の業務をRPAが代行し、定型業務の作業を自動化できます。従来のOCRでは、抽出したデータの業務システムへの入力はできませんでした。この作業にAI-OCRを導入することで、効率化・自動化を実現できます。
AI-OCRのデメリット
AI-OCRの導入にはメリットだけではなく、デメリットもあります。ここでは、3つのデメリットについて解説します。
コストがかかる
AI-OCRの導入における最大のデメリットは、導入コストがかかることです。導入には、ソフトウェアの購入費用、設定や運用開始までのトレーニングコストなど、初期費用がかかります。
初期費用は、ベンダーや料金プランにより異なりますが、数万円から数十万円でしょう。さらに運用コストとして、毎月決まった金額を払う「月額利用料」や使用量に応じた金額を払う「従量利用料」などがかかります。導入前には、費用対効果を計算しましょう。
文字認識率は100％ではない
AI-OCRは高性能であるものの、文字認識率が100％ではありません。AIを用いても誤認識が生じる可能性があります。そのため、AI-OCRを利用する際には、出力されたデータについて、手作業での最終チェックや訂正作業をしなければなりません。
たとえば医療現場において、数字の誤認識は投薬ミスにつながります。また、保険業界では、請求書処理で金額や日付のミスが発生することがあります。そのため、手作業での確認作業は欠かせません。
セキュリティ対策が必要になる
AI-OCRを利用して機密情報のデータを処理する場合は、セキュリティ上のリスクが発生します。OCRを導入する際は、データの暗号化やアクセス制限、二段階認証などのセキュリティ対策が必須です。
またOCRの運用中も、定期的なセキュリティチェックや安全性が弱まっている箇所の発見や対策が必要です。社内教育や研修を実施して、セキュリティリスクを最小限に抑えましょう。
AI-OCRの種類
AI-OCRには、いくつかの種類があります。ここでは、主な3つの種類について解説します。
汎用×定型フォーマット型
汎用×定型フォーマット型は、多様な種類の帳票を読み取れる汎用性を備えているものの、帳票のフォーマットは定型化されたタイプです。あらかじめ帳票のフォーマットを定義し、「どこに何が記されているか」を指定することで、情報を抽出します。
フォーマットが定型化されており、文字の抽出精度が高いことはメリットです。ただし、フォーマットを定義するために、手作業で事前準備をする必要があり、時間を要することがデメリットです。
汎用×非定型フォーマット型
汎用×非定型フォーマット型は、多様な種類の帳票を読み取れる汎用性を持ち、帳票のフォーマットは非定型のタイプです。帳票のフォーマットをAIに学習させることにより、「どこに何が記されているか」を定義する手間を抑えられます。
ただし、AIにフォーマットを学習させる際にはデータの収集が必須で、学習させるためには多くの時間が必要です。新たなフォーマットに対応していない場合もあり、精度が低くなる可能性もあります。
業務特化×非定型フォーマット型
業務特化×非定型フォーマットは、読み取る帳票の種類が「特定種別」で、帳票のフォーマットが「非定型」のタイプです。「請求書」や「納品書」など、対象の帳票は限られますが、業務に特化しているため、あらかじめAIにフォーマットを学習させることができます。
また、業務特化であることから、帳票に記載された情報だけではなく、会計システムに入力が必要な「部門」や「科目」などの仕訳データも、AIでの抽出・作成が可能です。
AI-OCRを導入する際のポイント
AI-OCRを導入する際に、あらかじめ確認すべき4つのポイントについて解説します。
実際に使用して精度を確かめる
AI-OCRの導入において重要なポイントは、読み取り精度が実用に耐えられるかどうかです。OCRが手書き文字を認識したり、正確にデータを読み取れたりしなければ、手作業での修正が必要になります。
そのため、AI-OCRシステムの読み取り精度を確かめるためのデモンストレーションやトライアルを、導入する前に実施しましょう。実際に使用する書類を読み取るテストで、精度を確認できます。
操作がしやすいか確認する
AI-OCRを導入する際は、操作や設定のしやすさも重要です。OCRの精度が高くても、設定やアップロードの操作が難しいと、運用までに断念してしまう可能性があります。
また、設定画面が複雑でわかりにくいと、ユーザーが正しく設定できず、エラーが発生することも考えられます。そのため、AI-OCRを導入する前に、使い勝手や操作性を確認しておきましょう。
導入後のサポートの有無を確認する
導入した製品に対するサポート体制も重要なポイントです。AI-OCRシステムは、多くのケースで専門的な知識やスキルが必要で、システム運用に不具合や問題が起きた場合は、迅速に対応してもらわなければなりません。
そのため、サポート窓口の有無、サポート体制が24時間体制であるかなど、AI-OCRのベンダーによるサポート体制が整っているかを導入前に確認しましょう。
対応言語を確認する
AI-OCR製品は対応言語が異なります。導入する業務において、どの言語が使われているのかを確認しましょう。国内のみでのやり取りであれば、日本語に対応している製品で問題ありません。
海外に事業展開をしている場合や、取引先がグローバル企業である場合は、多言語対応の製品が必要です。どの言語に対応しているのかを確認したうえで比較することで、自社の業務に最適な製品を導入できるでしょう。
まとめ
AI技術を用いたAI-OCRは、従来のOCRと比較して、処理能力や文字の読み取り精度の向上が見込めます。フォーマットが異なる帳票であっても対応可能であるため、業務の効率化に役立つでしょう。
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