光学式文字認識 (OCR)とその産業界への影響

近年、デジタルメディアの利用が急増し、文書のデジタル化の必要性が高まっている。文書をデジタルで保管することは、従来の物理的なコピーに比べ、特に保管スペースの削減やセキュリティ対策の強化という点で顕著なメリットがある。

デジタル化プロセスを最適化・自動化するために、多くの企業や組織が光学式文字認識（OCR）技術を利用している。

この技術は、請求書処理の自動化や手書きメモの認識など、業務の正確性と効率性の両方を確保する上で極めて重要です。その結果、OCR AI技術の応用は、文書処理の近代化と合理化を目指す企業にとってますます不可欠なものとなっている。

世界の光学式文字認識（OCR）市場規模は、2022年に104億5,600万米ドルと評価され、2023年には125億6,700万米ドルに達すると予測されている。予測期間中（2023-2031年）には、CAGR 17.7%で2031年までに39,785百万米ドルの評価に達すると予測されている。

光学式文字認識とは？

光学式文字認識（OCR）は、スキャンした文書、画像（バーコードなど）、または画像のみのPDFからデータを抽出し、再利用します。

OCRに使用されるソフトウェアは、画像から文字を抽出し、単語に変換し、元のコンテンツへのアクセスや編集を可能にする文章に変換します。

OCRシステムは、ハードウェア（光学スキャナ）とソフトウェア（高度な処理を行う）を使用して、物理的な印刷文書を機械で読み取り可能なテキストに変換します。OCRプログラムは、静的コンテンツを調整し、データを手動で入力する必要性を排除する。

人工知能(AI)とOCRソフトウェアを融合させることで、より高度な知能文字認識(ICR)手法を実装し、言語や手書きスタイルを識別することができる。

デジタル化が進んだとはいえ、ほとんどの企業では契約書や請求書、スキャンした法的文書などの紙媒体を使用している。紙媒体は場所と時間を取るため、ペーパーレス化が進んでいる。文書をスキャンして画像化するには、手入力が必要なため時間がかかります。

OCRは、画像を他のビジネスソフトウェアで読み取り可能なテキストデータに変換するのに役立ちます。この技術は、時間とコストを節約し、業務を合理化し、分析を行い、プロセスを自動化し、全体的な生産性を向上させます。

ChatGPTは光学認識技術にどのように役立っていますか？

OCRシステムは、ChatGPTの大きなデータセットを選別し、分析する能力を活用することで、画像をテキストに変換し、コンテンツを理解し、これまでにない規模で分類することができるようになりました。

この接続により、研究者や組織は、デジタルテキストから高度なデータマイニング、傾向分析、予測的洞察を可能にすることで、文書アーカイブから意味のある情報をより効果的に抽出することが容易になります。

コンテンツの要約、データ抽出、文書ワークフローの自動化（デジタル化されたテキストに基づくクエリー処理やソートを含む）などのタスクは、この恩恵を大いに受ける。

ChatGPTは、インタラクティブなヘルプと自然言語インターフェースを提供することで、OCRシステムとのユーザーインタラクションを強化し、より幅広いユーザーへのアクセシビリティを向上させます。

さらに、多言語でのテキスト翻訳と認識を容易にし、OCRの使用を新しい言語や地域に拡大します。ChatGPTは、継続的な学習と成長のためのフィードバックを取り入れることで、パーソナライズされたOCRソリューションの創造に貢献します。

ChatGPTは、文書管理およびデジタル化イニシアチブのイノベーションを促進し、OCRアウトプットを向上させるという意義を強調しています。

OCRテクノロジーとChatGPTのパートナーシップは、デジタル文書の精度、検索性、アクセシビリティを向上させ、多業種における業務を最適化する上で、大きな進歩を意味します。

OCRの種類

OCR（テキスト認識技術）は、画像や文書を読み取るだけでなく、ナンバープレートやCAPTCHA、道路標識の読み取りなどのタスクも実行できます。以下はOCRの種類です。

光学式文字認識（OCR）：タイプライターのテキストを認識しますが、一度に1文字をキャプチャします。
光学式マーク認識（OMR）：紙上のマークやパターンを識別することで、人間からデータを収集する方法。
光学式単語認識（Optical Word Recognition：OWR）： OCRと呼ばれることが多く、アルゴリズムは若干異なるが、タイプライターのテキストを単語ごとにスキャンする。

インテリジェント単語認識（IWR）：手書きや筆記体のテキストを認識。
インテリジェント文字認識（ICR）： 1文字を認識し、その後テキスト全体をピックアップする。OCRモデルは、ディープラーニングによる文字認識によって進化し、正確な結果を提供します。

ディープラーニングとOCRモデル

テキスト認識のためのディープラーニングと機械学習の進歩は、アナログテキストをデジタルフォーマットに変換するための新しいソリューションを導入しました。

ディープラーニングはOCRフレームワークの重要な構成要素であり、ニューラルネットワークをモデルにした一連のアルゴリズムを採用しています。このアプローチは人間の脳操作を模倣し、テキストを効率的に認識・処理する機械の能力を高める。

OCRディープラーニングモデルのステップ

OCRプロセスは入力画像の前処理から始まり、画像を単純化し、重要なエッジを識別し、テキスト文字をアウトライン化する。この基礎となるステップは、あらゆる画像認識タスクにおいて不可欠であり、画像認識技術に関する記事で詳しく説明している。

次の段階はテキスト検出で、画像上の境界ボックス内にテキストをカプセル化することを目標とする。このステップでは、SSD、YOLO（リアルタイム検出）、リージョンベースのアプローチ、スライディングウィンドウ技法、マスクR-CNN、EAST検出器など、確立された様々な手法を用います。

これらの技法については、画像認識モデルに関する考察の中で深く掘り下げられており、テキストが持つ明確な特性のため、標準的な画像認識と比較してOCRが示すユニークな課題についても言及されている。

OCRの最終段階はテキスト認識で、境界ボックス内のテキストが識別されます。このプロセスでは多くの場合、テキストを正確に認識するために、畳み込みニューラルネットワークとリカレント・ニューラル・ネットワークを注意メカニズムとともに組み合わせて利用する。

手書き認識やIDCのような、より複雑なOCRアプリケーションでは、このステップはテキストの解釈も含み、タスクに別の複雑なレイヤーを追加することがあります。

CRNNテクノロジーによるディープラーニングによるOCRの実装

OCRのために画像を前処理した後、この方法は2段階のプロセスを採用する：

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）が画像からテキスト特徴を抽出するために利用される。CNNは特徴抽出に優れているため、OCRテキスト検出に非常に効果的である。画像全体にパターン検出フィルターを再適用することで、アルゴリズムの複雑さを大幅に軽減する畳み込みレイヤーのおかげで、画像内の重要なエッジ、形状、複雑なオブジェクトの識別に優れている。
リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）が続き、テキスト文字の位置と値を予測する。RNNは、音声認識や手書き認識など、可変長のシーケンスを扱う能力で知られており、文字間の関係を分析する。消失勾配の問題に対処するため、Long Short-Term Memory（LSTM）セルが頻繁に組み込まれ、長期間にわたって情報を記憶するモデルの能力を高めている。

OCRアルゴリズムにおける注意機構と変換器

注意メカニズムの統合など、CRNN モデルを強化することで、OCR タスクにおけるテキスト予測の精度を大幅に向上させることができます。

もともとニューラル機械翻訳のために考案されたアテンションメカニズムは、関連性と相互関係に基づいて異なるテキストユニットに重みを割り当てることで、モデルが入力データの特定の部分に集中するのを助けます。

これによってモデルは、CRNN や LSTM が単独では苦手とする、データ内の長距離の依存関係を扱うことができる。

注意メカニズムがどのように機能するかについての詳細な説明と例については、このテーマに関する専用のチュートリアルを調べることを検討してください。

さらに、複数の注意プロセスを並行して実行するマルチヘッド注意の適用により、モデルは長期的関係と短期的関係を区別するなど、様々な依存関係を評価することができる。このプロセスにより、OCRモデルの精度を高める複合出力が得られる。

トランスフォーマーは、OCRモデルのパフォーマンスを向上させるもう1つの手段を提供する。

RNNとは異なり、トランスフォーマーは入力データを非連続的に処理するため、OCRモデルの学習時間が大幅に短縮されます。BERTやGPT-4のような著名なNLPトランスフォーマーモデルは、このアプローチの有効性を実証しています。

RAMとDRAM：ディープラーニング・アテンション・モデルによるOCRの進歩

生物学的な脳の構造にインスパイアされたニューラルネットワークは、リカレント・アテンション・モデル（RAM）に類似性を見出しました。OCRの視覚的注意の段階では、画像は「垣間見」に分割され、それぞれが重要な特徴を抽出するために分析される。

これらの特徴は、次にどの画像セグメントを検査するかを決定するためにRNNが評価するグリンプスベクトルにまとめられる。得られたデータの精度は、バックプロパゲーションによって改善される。

RAMのコンセプトを発展させたDeep Recurrent Attention Model（DRAM）は、デュアルRNNシステムを組み込んでおり、OCRテキスト処理の効率を高めている。

1つ目のRNNは後続のチラ見位置を特定することを目標とし、2つ目のRNNは分類に焦点を当て、画像内のテキスト文字にラベルを割り当てる。

この二分割されたアプローチにより、OCRタスクにおいてより正確な処理と分類が可能になる。

2024年のベストOCRソフトウェア

OCR技術やプラットフォームには、いくつかの有力なものがあり、今後も進化していくことが予想されます。ここでは、精度、効率、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、一貫して革新とアップデートを続けているプラットフォームをいくつか紹介します。

OCRの応用

OCRテクノロジーは、デジタルコミュニケーション、銀行業務、保険処理、法的文書管理、医療データ管理、観光サービス、小売顧客エンゲージメントなどの効率性とアクセシビリティを向上させ、さまざまな分野で大きな進歩を遂げています。ここでは、これらの業界におけるOCRの変革的な影響について、拡大した見解を示します：

デジタル・コミュニケーションにおけるOCR

OCRは、文字コンテンツのデジタル化を可能にすることで、デジタル・コミュニケーションに革命をもたらし、言語の壁を越えて情報にアクセスしやすくしています。

Google翻訳のOCR機能のようなサービスは、ユーザーが印刷物を瞬時に好みの言語に翻訳することを可能にし、グローバルなつながりと理解を促進することで、これを例証しています。

小売業におけるOCR

小売分野では、OCRは、顧客がモバイルでシリアルコードをスキャンすることで、クーポン券を素早く利用できるようにし、ショッピング体験を一変させる。この技術革新により、消費者はプロモーションをより利用しやすくなり、利用プロセスも合理化されるため、顧客満足度とエンゲージメントが向上します。

銀行業界におけるOCR

銀行業界では、OCRはモバイル小切手入金や顧客データ確認などのプロセスを自動化する、画期的な技術です。

この技術は、取引処理をスピードアップするだけでなく、機密性の高い金融情報のセキュリティと正確性を確保し、顧客の信頼と業務効率を高めます。

ヘルスケアにおけるOCR

ヘルスケアにおいて、OCRテクノロジーは患者記録、診断レポート、治療履歴のデジタル化において重要な役割を果たしています。

これにより、医療関係者が患者情報に容易にアクセスできるようになり、医療の質と治療成績が向上することで、医療提供の改善に貢献します。

保険業界におけるOCR

OCRテクノロジーは、保険金請求処理を自動化し、より迅速で正確な取引処理につなげることで、保険業界に大きな影響を与えています。

この自動化により、ワークフローが合理化され、手作業によるミスが減少し、保険金請求決済における全体的な顧客体験が向上します。

観光業におけるOCR

OCRテクノロジーは、ホテルのウェブサイトやモバイル・アプリケーション上でパスポートをスキャンするだけで、自動チェックインを可能にし、観光体験を向上させます。

この合理化されたプロセスは、ホスピタリティ・プロバイダーの業務効率を改善し、観光客により便利で楽しい旅行体験を提供します。

法律業務におけるOCR

法律事務所はOCRを活用して、宣誓供述書、判決、法的提出書類などの重要文書をデジタル化しています。

このデジタル化により、法律文書の整理、検索性、アクセシビリティが向上し、より効果的かつ効率的に記録を管理できるようになります。

結論

OCRと機械学習技術の統合は、ビジネスの自動化を推進し、データキャプチャプロセスを最適化し、さまざまな業界にわたってOCRのアプリケーションを拡張しています。

機械学習が進化するにつれて、OCR機能が強化され、効率的で安全な、ユーザー中心のデータ管理ソリューションの革新的な可能性の世界が広がります。

BERT と OCR – どちらが優れていますか?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) と OCR (Optical Character Recognition) は、コンピューターサイエンスとデータ処理の分野でさまざまな目的に使用される 2 つの異なるテクノロジーです。

BERT は、文章内の単語の意味とコンテキストを理解するモデルを生成し、高度な NLP アプリケーションの基礎を築きます。

通常、このプロセスの出力は、入力テキストを高次元空間で表すことによって言語の微妙な点を捉える行列で構成されます。

一方、OCR は文書や写真から抽出されたテキストを生成します。入力画像の品質と、文字を識別してテキストに変換する OCR アルゴリズムの能力によって、OCR が成功するかどうかが決まります。

特徴	BERT	OCR
主な目的	NLP タスクのテキスト内の単語のコンテキストを理解します。	テキストの画像を編集可能、検索可能なデジタルテキストに変換します。
アプリケーション	テキストの要約、感情分析、質問応答、言語翻訳。	印刷されたテキストを編集、検索、オンライン表示できるようにデジタル化します。
技術基盤	自然言語理解に焦点を当てた、トランスフォーマーアーキテクチャによるディープラーニング。	パターン認識、人工知能、文字認識のための機械学習。
出力	言語のコンテキストとニュアンスを表すベクトル。	画像や文書から抽出されたプレーンテキスト。
使用例	検索エンジンを強化し、会話型 AI を強化し、言語翻訳の精度を向上させます。	文書のデジタル化、データ入力の自動化、印刷された情報にデジタルでアクセスできるようにします。

よくある質問

OCRはどのように機能するのですか？

基本的なOCRエンジンは、テキスト画像のパターンとフォントの包括的なライブラリをテンプレートとして保持することで機能します。OCRエンジンは、パターンマッチング技術を使用してテキスト画像を文字ごとに分析し、内部コレクションと比較します。

システムがテキストを単語単位で識別する場合、このプロセスは光学式単語認識と呼ばれます。

OCRソフトウェアは、どんな画像でもテキストに変換できるのですか？

OCR技術は、テキスト画像を機械が読み取り可能な形式に変換することを目的としていますが、その効率は、低品質画像、複雑な文書レイアウト、非標準フォントなどの課題によって妨げられる可能性があります。

しかし、OCR機能の進歩により、正確に処理できる画像の範囲は徐々に広がっています。

OCRは異なる言語でも機能しますか？

はい。OCRテクノロジーは、多様な分野の多言語文書からのデータ抽出を容易にし、効率性、正確性、生産性を向上させ、データ処理、管理、分析を強化します。

AIはどのようにOCRに使用されますか？

機械学習アルゴリズムは、AI主導のOCRシステムに力を与え、テキスト認識の精度と効率を著しく向上させます。ディープラーニングの手法を活用することで、これらの高度なOCRソリューションは、複雑な文字を正確に認識し、解釈することができます。