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AI-OCRとは?OCRとの違いや価格に対する効果について解説

監修 前田 昂平(まえだ こうへい) 公認会計士・税理士

AI-OCRとは?OCRとの違いや価格に対する効果について解説

AI-OCRとは、紙に書かれた文字を自動で読み取り、文字列や数値をテキストデータとして抽出できるOCR(Optical Character Recognition/Reader)に、AIを搭載したツールです。AI-OCRは、これまでのOCRでは対応できなかった手書き文字や、異なるフォーマットの読み取り・項目の抽出を可能としました。AI-OCRは自治体をはじめとする各現場での導入が進められており、活用によって書類処理作業の大幅な業務効率化が期待されています。

本記事では、AI-OCRの概要や従来型のOCRとの違い、AI-OCRの機能やメリット、AI-OCR導入成功事例などを解説します。

目次

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AI-OCRとは

AI-OCRとは、従来のOCR(光学的文字認識)にAI(人工知能)を搭載し、さらに高度な文字認識精度を実現する技術です。

書類処理の現場では、紙の証憑書類、手書きの申請書、FAXなどの紙媒体のものを、パソコンなどデジタルデバイスへの手入力作業によってデータ化する作業が発生していました。しかし、手入力だと入力作業の負担が生じたり、打ち間違いや変換ミスといったヒューマンエラーが発生したりするリスクがあります。

これらの書類処理に関する課題を解決する技術として、AI-OCRがあります。OCRとは、紙に記載された文字を読み取り、その文字列や数値をテキストデータとして抽出できるツールです。AI-OCRは、OCRにAIを搭載することによって、これまでOCRでは対応できなかった手書き文字や、異なるフォーマットの読み取り・項目の抽出を可能としました。

OCRは、あくまで決められたルールに基づいた文字列やフォーマットの認識にしか対応できませんでした。手書きの申請書・帳票やクセのある文字など、イレギュラー要素が多い文書は苦手とされていたのです。特に日本語は、英語などと比較して膨大な量の文字種(漢字・カタカナ・ひらがな)の識別が求められます。これらにも対応できるのが、AI-OCRの強みです。

AI-OCRは金融業や製造業などの各業界に加え、国・自治体などの公的機関でも導入が進んでいます。そのほか、現在は家庭でも使える家計簿アプリのレシート読み取り機能などでも、AI-OCRが活用されています。

AI-OCRとOCRの違い

AI-OCRと従来型のOCRの大きな違いは、手書き文字・雑文字といった「定形外の文字の読み取り能力」です。

OCRは、事前に指定したロジックの範囲外の対応は難しいとされています。その点、AI-OCRはAI技術による画像解析力・読み取り能力の向上によって、詳細な読み取り・解析を実現しているのです。

AI-OCRでは、次のようなことができます。

AI-OCRでできること

  • 文字の読み取りミスが発生しても、間違ったデータを学習し文字認識率を向上できる
  • 深層学習による読み取り精度の向上により、個性的な手書き文字や難解な用語などの認識力を高められる
  • 膨大な量の文字・筆跡データを学習することで、文脈や語句の規則性なども識別できるようになる

以下の表で、AI-OCRとOCRの比較をまとめました。

AI-OCROCR
読み取り能力可能専門用語など一部用語は読み取り不可
精度筆跡パターンなどを分析・学習して読み取りが可能文字のクセが強すぎると読み取りが不可
機能読み取った文字の修正、項目の自動抽出、データベースとの連携など、付加的な機能がある基本的な読み取り機能のみ
コストOCRよりも高価比較的安価
導入効果作業効率化、人件費削減、データ化の迅速化手入力作業の削減

AI-OCRはOCRよりもさらに業務効率化が可能

AI-OCRはAI技術によって、OCRよりも大量の文書・書類を高速かつ正確に処理できます。目視確認からの手入力にかかる労力や時間の大幅短縮が見込まれるため、業務効率化による生産性向上を実現できます。

書類処理の作業負荷を軽減できれば、その分だけ戦略立案、企画、開発といった付加価値の高い業務へ工数を割くことが可能です。また、業務効率が上がった分だけ、帳票の集計結果や数値などのデータ・傾向をすぐに把握できるため、企業の意思決定スピードの向上にも寄与するでしょう。

さらに近年では、生成AIとAI-OCRを組み合わせて、テキストの自動追加や補完・要約・編集などの実施・精度向上の試みも進められています。将来的には、より高度なAI-OCRの登場が期待できるでしょう。

AI-OCRの種類

AI-OCRは、サービスをリリースしている企業やタイプごとに得意分野や搭載機能が異なります。自社が求める特徴をもつAI-OCRを選択できれば、業務効率をより効果的に上げることが可能です。

AI-OCRは、以下のような種類があります。

AI-OCRの種類

  • 汎用AI-OCR
  • 専門分野向けAI-OCR
  • ハンドライトOCR
  • クラウドベースOCR
  • オンプレミスOCR

汎用AI-OCR

汎用AI-OCRは、幅広い言語・書体の認識や読み込み機能を搭載したタイプのAI-OCRです。業界・企業問わず、さまざまな場面で活用できます。

専門分野向けAI-OCR

専門分野向けAI-OCRは、特定の分野の専門用語や特定のフォーマットの認識に特化した性能をもつタイプのAI-OCRです。医療や法律、金融、教育、経理などの得意分野と合致する専門分野で活用できれば、汎用AI-OCRでもカバーできない文脈の認識や専門用語の抽出が可能となります。

ハンドライトOCR

ハンドライトOCRは、スマートフォンやタブレットなど、自分の手で持ちながら手軽に操作できるものでの使用に最適化されたタイプのAI-OCRです。代表例として、家計簿アプリのレシート読み取り機能などが挙げられます。

クラウドベースOCR

クラウドベースOCRとは、プラットフォームがクラウド環境のOCRです。クラウド側に膨大なデータを共有できるため、大規模なデータ処理に高速で対応できます。ほかにも管理者側でのメンテナンス対応、導入コストの削減といったメリットがあります。

オンプレミスOCR

オンプレミスOCRは、主にローカルのサーバーやコンピュータにインストールして使用します。重要機密情報の取扱いや高いセキュリティ機能、プライバシーへの配慮などを求める場合は、クラウドベースOCRよりもオンプレミスOCRが適しています。

AI-OCRの機能

AI-OCRは従来型のOCRと比較すると、読み取り機能の精度の高さに加えて文脈の判断能力に優れている傾向があります。

精度の高い読み取り機能

AI-OCRはAIの学習機能によって、個人差が激しく出る筆跡や修正文字なども高精度で認識できます。また、画像認識によって文字列以外の部分の判別も可能です。

AI-OCRで認識できるものの例としては、以下のようなものがあります。

AI-OCRで認識できるもの

  • 手書き特有の歪みや傾き、誤りがある文字(クセ字、誤字、はみだし文字など)
  • 日本語特有の類似文字や記号(「ソ」と「ン」、「日」と「目」、「一(いち)」と「‐(ハイフン)」など)
  • 印鑑修正、選択式回答、レ印

最初は認識・識別ができなくても、AIが学習を繰り返せば、いずれ自社に最適なAI-OCRとして機能するようになるでしょう。

文脈を判断する機能

AI-OCRは、認識した文字の前後や意味、規則性、関連性などを読み取ることで、文脈に沿った認識や修正を可能としています。

たとえば「語時脱字」と記載があった場合、これまで蓄積されたデータの規則性や前後の文脈を踏まえて、「誤字脱字」と自動的に変換してくれます。

データベースの情報を読み取る機能

AI-OCRの中にはWebデータベースと組み合わせることで、登録済みのデータベース情報から、認識した文字に関連する情報を自動的に取得できるタイプが存在します。

たとえば特定のコードをAI-OCRが読み取ることで、特定のコードに対応した取引先の名称を選出し反映できるなどが挙げられます。

AI-OCRの導入メリット

優れた機能をもつAI-OCRなら、これまで紙媒体に記載されていた情報を目視して手入力していた作業を、大幅に改善できます。

AI-OCRの導入メリット

  • 作業負担の削減と業務効率化の推進
  • 異なるフォーマットの帳票にも対応している

作業負担の削減と業務効率化の推進

高い認識精度をもつAI-OCRを活用すれば、目視時の認識ミスや集中力低下などが要因となって発生するようなヒューマンエラーを減らせます。AIが正しく学習すれば、同じミスを繰り返すこともありません。

またAI-OCRの機能の中には、これまでの学習内容や設定をもとに、読み取った情報の分類や取捨選択、関連情報の取得などに対応したものもあります。

こうしたAI-OCRの高度な機能なら、書類処理作業の負担削減や業務効率化の推進につながるでしょう。

さらに近年では、RPA(Robotic Process Automation)を組み合わせることで、より作業負担を削減する試みも行われています。

RPAとは、パソコンで行っている事務作業を自動化し、人の代行・代替を可能としたソフトウェアロボット技術です。たとえば、記録された人間のマウス操作やキーボード入力の手順を記録し、正確に実行するといった対応ができます。

RPAを組み合わせれば、「AI-OCRが読み取ったデータをRPAが自動で入力する」といったプロセスも実行可能です。

AI-OCRの導入には、相応のコストがかかります。しかし、導入によって膨大な書類処理にかかる人件費の削減、付加価値の高い業務への配置転換、ペーパーレス化などが実現すれば、高い費用対効果を得られる可能性があります。

異なるフォーマットの帳票にも対応

AI-OCRは、AIが自動的に紙媒体の読取位置や項目を抽出します。一方でOCRは、読取位置や読取データの反映などについて、事前に帳票ごとの詳細定義が必要でした。

AI-OCRなら、フォーマットごとに自動判別・抽出してくれるので、異なるフォーマットの読取にも対応しやすいメリットがあります。

たとえば、請求書や見積書、納品書、発注書などの違いを、AI-OCRならスキャンするだけで判別し、適切な項目を抽出してくれます。複数の帳票が紛れ込んでいても。帳票を仕分ける手間を省くことが可能です。

AI-OCRの取り扱い注意点

AI-OCRは優れたツールではあるものの、万能ではありません。100%に限りなく近い文字認識率を実現できても、すべての手書き文字を100%正しく認識することは非常に難しいのが実情です。

特に日本語の場合、「ソ」と「ン」や、漢字の「工」とカタカナの「エ」など、ほんの少しの書き方の違いやクセで判別が困難になる文字が多数存在します。人間が読み取るときはこれまでの経験則や使用シーンなどから判別できますが、AIがそこまで判断するのは現段階では困難でしょう。

文脈から読み取って自動修正できるAI-OCRだったとしても、読み取り対象が手書きである限り、今後も誤認識が発生するのは避けられません。また、AIが苦手なレイアウト(行数の可変、囲いや罫線なしなど)や帳票の汚れ・ズレにも弱いという弱点が存在します。

AI-OCRを導入するときは、必ず人間の目による確認と、手による修正作業が発生すると理解しておきましょう。100%の文字認識率は不可能だと捉えたうえで、100%の精度に近づけるための物理的・システム的工夫を凝らすことが大切です。

具体的には、以下のようなアプローチが挙げられます。

  • 紙媒体のスキャンを高解像度で行えるようにする
  • スキャンする紙媒体はカラーで読み込ませる
  • 辞書テーブルとのマッチングで読取結果を補正する
  • AIの読み取り間違いのクセを見つけ出し、修正する
  • 帳票のレイアウトを見直す
  • 帳票の汚れやズレが発生しないようにする

AI-OCRが適している業種・業務

AI-OCRによって効率化できる業務のうち、代表的なものは書類処理や帳票、FAX、申請書のチェックなどの事務処理です。事務担当以外にも、従業員が自身で受け取った経費のレシート内容を申請書に転記するなどの作業が発生する企業なら、全従業員の作業負担を軽減できます。

AI-OCRで効率化できる業務例を以下にまとめています。

項目内容
金融機関顧客情報の入力、融資審査、事務処理など
小売業レシート処理、在庫管理、顧客情報管理など
製造業検査結果の記録、発注書処理、生産管理など
医療機関カルテ作成、診療報酬請求、検査結果の管理など
公務員書類審査、統計処理、住民情報管理など

AI-OCR導入のポイント

自社が自動化・効率化したい作業(読み取り特化か、確認・修正作業にも強みがあるかなど)や、自社が読み込ませたいフォーマットによって、選ぶべきAI-OCRは変わります。

AI-OCRの導入前に、以下のようなポイントを押さえておきましょう。

AI-OCR導入のポイント

  • 自社のニーズに合ったAI-OCRを選ぶ
  • 導入前にしっかりと検討する
  • データの品質を確保する

自社のニーズに合ったAI-OCRを選ぶ

AI-OCRの読み取り機能は、タイプごとに得意分野が存在します。

具体的には、以下のようなものが挙げられます。

AI-OCRのタイプ例

  • 活字(印刷文字)が得意
  • 手書き文字に特化
  • 特定業界の専門用語に強い
  • 非定型帳票に対応

AI-OCRを選ぶときは、自社が扱うことが多い文字や定型を確認し、自社ニーズに合致するかを見るのがポイントです。定型とは、手書き文字が多いのか、経理関係の帳票が多いのかなどといった自社の傾向のことです。幅広い機能をカバーしたいなら、汎用AI-OCRが選択肢として挙げられます。

導入前にしっかりと検討する

導入コスト、導入期間、導入後の運用方法などをしっかりと検討する必要があります。ほかの業務システムと連携できるAI-OCRなら、AI-OCRだけでは対応できない範囲の自動化や業務効率化の実現が可能となります。RPAやほかの業務システムとの連携ができるのか、開発によって連携が可能になるのかなどを、事前にメーカーへ問い合わせてみてください。

データの品質を確保する

読み取り精度を向上させるためには、学習データの品質が重要です。自社の業務が求める品質に見合ったものであるか確認の上、導入を進めましょう。

AI-OCRの導入成功事例

AI-OCRの導入は、民間企業だけでなく国や自治体でも進んでいます。

総務省の調査データによると、AI・RPAの導入状況は都道府県94%、指定都市100%、そのほかの市区町村36%であり、2022年度時点での地方自治体の「AI-OCR等が該当する文字認識」の導入件数は533件と、音声認識599件に次ぐ多さでした。

近年では、2022年1月よりスタートした電子帳簿保存法におけるスキャナ保存に対応する足がかりとして、AI-OCR導入を行う民間企業・自治体も見られます。このように、AI-OCRの導入事例は確実に増加しているといえるでしょう。

以下では、AI-OCRの導入成功事例を解説します。
出典:総務省「自治体におけるAI・RPA活用促進(令和5年6月30日版)」

【関連記事】
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入力業務の自動化での導入ケース

入力業務においては、災害に対する緊急的な支援策や需要の高いサービスへの申し込みなどで、大量の手書きの申請書を処理するケースが存在します。しかし、マンパワーだけで対応すると多大な労力・時間が必要となり、申請書の内容の転載ミス・確認ミスなどの恐れも出てきます。

そこでAI-OCRとRPAを導入すれば、手書きで読みづらい申請書を複合機などでスキャンして読み取り、電子データ化したものを目視&手直しするだけで業務が遂行できます。

たとえば東京都の武蔵野市では、特別定額給付金給付事務にてAI-OCR・RPAを活用したことで、1日最大約 6,000 件、合計約 7万4,000 件の申請情報入力業務の効率化を実現しました。


出典:武蔵野市「特別定額給付金給付事務におけるAI-OCR、RPAの活用による業務効率化の実現と今後の展開」

帳簿処理の自動化への導入ケース

税理士法人や会計事務所では、クライアントに関する帳簿処理が日々発生します。しかし、帳簿処理に時間を取られすぎると、税務相談や監査業務、クライアントへのコンサルティングといった付加価値の高い業務に人員と時間を割けなくなります。

AI-OCRやRPAを導入することで、通帳や法定調書の読み取りと電子データ化の効率化が可能になり、帳簿処理業務の短縮が可能です。

ある税理士法人では、通帳1冊あたりの処理に約54分かかっていたのが約10分になり、44分の短縮につながったという実績もあります。また作業や管理、処理にかかっていた工数の削減にも成功しています。

そのほか、AI-OCRは、税務行政DXの一環として国税庁でも活用されています。


出典:国税庁「税務行政DX~構想の実現に向けた工程表~」

職員の稼働時間削減を目的としたケース

AI-OCRを導入すれば、書類の読み取り作業や文字の修正作業の効率化により、ひとりあたりの稼働時間の削減を見込めます。

実際に茨城県つくば市や福岡県福岡市などの自治体では、職員の減少といった課題を解決するために、紙帳票入力業務やデータ入力などにAI-OCRの活用が検討されています。

AI-OCRを提供する企業との共同研究などによって、議事録作成時間の削減やそのほか定型業務の自動化を目指しています。


出典:つくば市「AI-OCR、行政文書で約9割の読取効果を確認」
出典:福岡市「データ活用に係る主要施策の実施状況(令和2年度)」

まとめ

AI-OCRは、従来型のOCRへAI技術を搭載することで、学習機能による文字認識率の向上や項目の自動抽出を可能としたツールです。AI-OCRなら、これまで認識が難しかったクセのある手書き文字や異なるフォーマットを正しく抽出し、より精度高く、適切なテキストデータとして読み取ることができます。

AI-OCR導入による効果的な業務効率を目指すなら、自社ニーズに合うAI-OCRの選択と、AI-OCRの機能に頼りすぎない工夫が必要です。実際に導入事例も増えつつあるAI-OCRなら、費用対効果に見合った成果を期待できるでしょう。

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よくある質問

AI-OCRとは?

AI-OCRとは、OCR(光学文字認識機能)にAIを搭載して学習させることで、手書き文字や異なるフォーマットの認識・抽出精度を大幅に向上させたツールです。クセの強い手書き文字や書類ごとのフォーマットの違いなどを適切に認識し、電子データとして正確に反映してくれます。

詳しくは記事内「AI-OCRとは」で解説しています。

AI-OCRを導入するメリットは?

AI-OCRを導入することで、これまで難しかった手書き文字の書類のスキャンと処理や、複数の異なるフォーマットの帳票の同時処理が可能になりました。作業負担の軽減、業務効率化の推進などが期待できます。

詳しくは記事内「AI-OCRの導入メリット」で解説しています。

監修 前田 昂平(まえだ こうへい)

2013年公認会計士試験合格後、新日本有限責任監査法人に入所し、法定監査やIPO支援業務に従事。2018年より会計事務所で法人・個人への税務顧問業務に従事。2020年9月より非営利法人専門の監査法人で公益法人・一般法人の会計監査、コンサルティング業務に従事。2022年9月に独立開業し現在に至る。

前田 昂平

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