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OCR(Optical Character Recognition)
OCRとは光学的文字認識であり、「Optical Character Recognition/Reader」の略です。
一般的にはスキャナーでDMS(ドキュメント管理ソフトウェア)を活用する際、紙ベースの文書をパソコンへ取り込み、OCRによってデジタル文書化する手順が取られます。
OCRを用いることで、紙などの印刷物を中心とした物理的な文字を、データ化・デジタル文書化できます。
AI-OCR(ICR)|OCRとの違い
ICRとは「Intelligent Character Recognition」の略で、一般的にテキスト認識精度が向上した高度な形式のOCRを指します。AIを搭載したOCRという意味で「AI-OCR」とも呼ばれます。具体的に以下の観点がOCRとの違いです。
- 文字の認識精度が高く、人が手書きで書いた文章も精度良く認識できる。
- 多様なフォーマットの帳票に対応が可能。
- AIやRPA技術と並列して用いられることが多いため、純粋なOCRと比べて費用高になりやすい。
OCRの導入メリット
OCRの導入メリットについていくつか事例をご紹介します。
手入力作業の手間を無くすと同時に、ペーパーレス・帳票レス推進
OCRによって紙媒体を電子データ化できるため、わざわざPC等に文字をて入力する必要がなくなります。さらに、文書管理は紙ではなく、デジタル文書としての管理が一般化されるため、ペーパーレス、帳票レス実現にも期待できます。
例えば、現在OCRが活用用途として注目されているのが、「身分証明書照合による本人確認」です。
以前は身分証明書の印刷物を受け取り、事前に入力されたデータとの整合性を手動で実施していました。しかし現在では、OCRを用いてアップロードされた身分証明書は、住所・年齢等の情報をデジタル文書として抽出され、本人確認の自動化までできるようになりました。わざわざ印刷物を受け取り、人手を介して処理する必要がなくなったわけです。
情報管理を容易化・データ加工性向上
OCRをもとに電子データ化することでデータの加工性は劇的に改善されるでしょう。紙データの場合は取り扱いが難しく、データ集計等に多大な労力を費やすことになります。
例えば、紙媒体のアンケート結果を集計する際、アンケート1つ1つをPCに入力する作業が発生します。あらかじめアンケート用紙のテンプレートを作成し、OCRで読み込めるようにすれば、データ集計・加工が容易化できます。
業務自動化のもと労働力の強い味方に
前述した内容と近しいですが、データ入力作業は非常に手間がかかります。近年ではOCRとRPA(Robotic Process Automation)を組み合わせにより、OCRで読み込んだデジタル文書をRPAで自動管理するワークフローが採用されています。これにより、データ利用における作業を自動化し、労働力不足改善にも貢献できるようになりました。
OCRの活用事例
活用事例を見ていきましょう。OCRは具体的に以下のようなユースケースを考慮し活用されます。
- アンケート用紙など紙媒体を対象とした容易なデータ収集の実現
- 身分証明書等を対象とした自動本人確認の実現
- 請求書・取引明細書を対象とした会計・経理業務の効率化
最後に
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