AI-OCRとは？
メリットや導入事例、選び方のポイントをわかりやすく解説

更新 : 2024.01.26（公開： 2021.11.26）

企業のデジタルシフトや働き方改革を妨げる一因となっている “紙の書類”をデジタルデータ化するAI-OCR技術。業務効率を向上させ、生産性を高める解決策の一つとして注目を集めています。AI-OCRとは何か、OCRとの違い、メリットやデメリット、導入事例から自社に合う選び方まで詳しく解説します。

AI-OCRとは？

AI-OCR（エーアイ・オーシーアール）とは、紙の書類をスキャナーなどで取り込みテキストデータ化する「OCR」に、「AI」を融合させた技術のことをいいます。AIを組み合わせたことにより、文字の認識精度が大きく高まりました。

あらゆる企業において、デジタル技術を駆使し生産性を高めていくことが求められている中、多くの現場を悩ませているのが、FAXで送られてきた注文書などを人力でデジタルデータ化する作業の効率化です。その解決法の1つとして「AI-OCR」が注目されています。

OCRとAI-OCRの違い

OCRとは「Optical Character Recognition（またはReader）」の略で、直訳すると光学文字認識のことをいいます。スキャナーあるいはカメラで取り込んだ（画像データ化した）紙の書類を解析し、テキストデータ化する技術です。この解析部分にAIの力を駆使し、劇的に認識精度を高めたのが「AI-OCR」。

つまり、OCRとAI-OCRの違いは、認識精度の高さにあるということになります。

AI-OCRでは印字されたビジネス帳票（請求書や発注書などの帳票）のほか、これまでのOCRが苦手としていた手書き文字もかなりの精度で読み取ることができます。

また、一部のAI-OCRでは、帳票のレイアウト・キーワードなどの設定情報を元に、抽出したい項目を探してくれます。例えば、請求書の場合は「発行日」で請求書の発行日を、「支払期日」で支払予定日を抽出してくれるのです。AI-OCRは書類や送信元によってレイアウトが異なる準定型帳票にも対応してきています。

AI-OCR導入が進んだ背景

AI-OCRが待ち望まれていた背景には、多くの企業で生産性の向上が求められていることがあります。多くの業界では労働力不足が課題となっており、アナログ（紙）からデジタル（データ）への変換作業に人手を割きたくないのは当然のことです。そうした中、従来のOCRと比べて読み取り精度が高く、しかも活用しやすい形にデータを整えてくれるAI-OCRは、待ちに待った存在だったといえるでしょう。

AI-OCRの種類

AI-OCRは3種類に分けられます。それぞれの詳細は以下の通りです。

種類	概要
定型フォーマット型	事前に帳票のフォーマットを定義して使用するタイプです。
準定型フォーマット型	事前に帳票のフォーマットを定義しないタイプですが、特定の業務などジャンルを設定しておくことである程度の学習をさせています。
非定型フォーマット型	事前に帳票のフォーマットを定義せず、AIで様々な帳票を学習させながら精度を高めていくタイプです。

どんな資料を読み込むかによってそれぞれの種類が使い分けられます。読み込む種類がほぼ決まっており、内容が違うだけ（アンケートなど）なら定型フォーマット型がおすすめです。

読み込む資料のフォーマットが決まっていない場合には、非定型フォーマット型が最適です。フォーマットは決まっていないものの、ある程度のジャンルや内容が絞れる場合には準定型フォーマット型が良いでしょう。

定型フォーマット型

読み取る帳票のフォーマットが決まっている場合におすすめのタイプです。事前にフォーマットを定義してから読み込みを開始するため、抽出精度が高くなります。ただし、他のフォーマットの帳票が読み取れない点には注意が必要です。

しかも、定義する際は手動で行わなければいけないため、手間がかかります。アンケートなどのように、読み取る書面のフォーマットが確定している場合に利用するのが良いでしょう。

準定型フォーマット型

事前に定義する帳票のフォーマットは決まっていないが、読み取る書面のジャンルが統一されている場合におすすめのタイプです。アンケートのようにフォーマットが確定していなくても、請求書や領収書などのように読み取る書面のジャンルが同じ場合には、その旨を定義することで抽出精度が上がります。

経理部門、営業部門、といったように部門ごとに使用する場合には高いパフォーマンスを発揮するでしょう。

非定型フォーマット型

非定型フォーマット型は、その名の通り定義するフォーマットが確定していない場合に使用するタイプです。定型フォーマット型のように定義して抽出精度を高めることはできませんが、様々な資料に対応させることができます。

今まで書面をテキストデータ化せず、様々な資料が企業内に溜まってしまっているのなら採用すべきタイプと言えるでしょう。

AI-OCR導入により効率向上が見込める業務

トータルではメリットがデメリットを大きく上回るAI-OCR。特に経理・会計業務のような大量の細かな数字を取り扱う業務、注文書や納品書など日々膨大な「紙」のやり取りが発生する業務、過去資料など紙や手書き資料のデータ化を求められる業務では、大幅な業務効率が見込めるでしょう。

【AI-OCR導入により効率向上が見込める業務例】

業界	効率向上が見込める業務の例
流通業	送り状や受領書など配送する製品の数だけ書面が発生する流通業。日々溜まっていく書面は膨大な量となるため、AI-OCRを導入することで、書面をまとめる手間を効率化できる。
金融業	融資書類など様々な書面が発生する金融業。書面での保管は紛失等の原因となるため、データでの保管が好ましい。AI-OCRを導入することで、日々の重要書面をテキストデータで保管できるだけでなく、検索性能も高められる。
製造業	作業日報などの書面が日々発行される製造業。製造する製品の数だけ毎日書面が発行されるため、それらを適切に保管することが求められる。AI-OCRを導入することで、テキストデータ化できるだけでなく、製品別ファイルに分別することも容易となり、管理効率の大幅な向上が見込める。

膨大な量の書面が日々発行される、発行した後の書面を効率よく管理することが求められる、こういった場合にはAI-OCRが最適です。

AI-OCRのメリット

業務フローにAI-OCRを採用した際の主なメリットは次の4つです。

【AI-OCRのメリット】

• データ入力の作業時間を大幅削減できる
• ミスが軽減でき品質向上につながる
• データ管理や検索が容易になる
• ペーパーレス化につながる

紙書類をデータ化する際の手間が大幅に削減されるのが最も大きなメリットです。また、フォーマットが決まっていれば、手入力で紙媒体の情報を打ち込む手間も削減できますし、しかもAI-OCRなら自動で読み込むので入力ミスが発生することもほぼありません。

「読み込ませる」という手間自体は負担ですが、それさえ乗り越えれば様々なメリットを得られるのがAI-OCRです。

データ入力の作業時間を大幅削減できる

AI-OCRによるデータ化（読み取り処理）は、1枚あたり数秒〜数十秒というわずかな時間で完了します。データ化することで、RPA（Robotic Process Automation）等によるシステムへの入力がしやすくなり、時短効果は絶大です。特に毎月数千枚、数万枚の書類を扱う部署では作業時間の大幅削減が期待できます。

そもそも大前提として、データ入力作業自体は直接的にお金を生み出す作業ではありません。そのため、いかにしてテキストデータ化にかける時間を短縮できるかが重要で、AI-OCRはその時間短縮に貢献します。結果的に、時間短縮で浮いた時間はその他の生産性を高める業務に使えるため、企業の売上貢献にもつなげられるでしょう。

ミスが軽減でき品質向上につながる

これまでのように担当者が紙の文書を見ながらデータ入力していく方法では、見間違えや打ち間違えなどの入力ミスが避けられず、品質を確保するためにダブルチェックが欠かせませんでした。

AI-OCRでも誤認識は避けられないのですが、担当者が誤認識の確認・修正に注力できることもあり、ミスを未然に防ぐ可能性が高まります。入力ミスの発生率がAI-OCRによって下がれば、確認・修正にかかる時間自体も削減できるでしょう。

入力するデータの種類にもよりますが、後から照合する可能性のある書面をテキスト化する場合には、ミスの発生が致命的な問題となります。AI-OCRならそういった書面をデータ化する際のミスを削減できるため、企業が管理する情報の正確性を向上させるだけでなく、その後の運用に対する信頼性の向上にもつながるでしょう。

データ管理や検索が容易になる

AI-OCRと電子ファイリングソフトを組み合わせることによりビジネス帳票をデジタルデータ化することで、データ管理や検索が容易になるというメリットも生まれます。

従来は過去の文書を探し出すために、膨大な書類の束の中から必要な1枚を探し出さなければならず、多大な手間がかかっていました。ところが読み取り後のデジタルデータであれば、検索することで瞬時に見つかります。

データ管理や検索が容易となれば、過去のデータ照合が容易となるため、傾向分析などをする際に必要な資料をピックアップしやすくなります。企業の運営方針を決める際には、過去の分析が欠かせないため、このような時にデータ化されていると、分析にかける時間を最小限で済ますことが可能です。

ペーパーレス化につながる

取引先から送られてくるFAXを印刷せずにファイルサーバーへ蓄積し、AI-OCRでデータ化するシステムを構築すれば、オフィスのペーパーレス化につながります。FAX等の書面は、データで確認すれば事足りるものも少なくないため、ペーパーレス化が実現すれば紙媒体の発行にかかるインク代や紙代を削減することが可能です。

特に製品の受注を紙媒体で受け付けている企業の場合には、その恩恵は大きなものとなるでしょう。

AI-OCRのデメリット

AI-OCRにはデメリットもあります。こうした弱点をきちんと把握した上で導入することも、AI-OCRを上手に活用していく秘訣です。

【AI-OCRのデメリット】

• 文字認識率は100%ではない
• 対応できないフォーマットも存在する

AI-OCRはAIが搭載されていると言っても完璧なシステムではありません。抽出精度を高めることはできても、読み取る字が乱雑な場合には認識ミスを起こす可能性もあるでしょう。

文字認識率は100%ではない

AI技術の導入によって劇的に認識精度が向上しているAI-OCRですが、人間の目がそうであるように認識度は100%ではありません。そのため、実際の業務フローに組み込む際は、突合するデータをシステム的に用意しチェックを自動化できない場合、必ず目視で確認するフェーズが必要です。

対応できないフォーマットも存在する

AI-OCRには、準定型や非定型フォーマットの書類に対応していない製品もあります。送られてくるビジネス帳票がすべて対応した定型フォーマットである場合は問題になりませんが、さまざまなフォーマットのビジネス帳票に対応しなければならない場合は注意が必要です。

圧倒的に業務効率が向上した
AI-OCR導入事例

ここではAI-OCRを利用することで、実際に業務効率を大きく改善した導入事例を2件紹介します。

事例①【経理業務】請求書の入力作業を大幅削減、RPA連携で締め日を半分に短縮

ファッション通販の大手企業A社では、請求書の処理にAI-OCRを組み込んだ請求書自動処理ソリューションを導入しました。同社ではそれまでさまざまな形式で送られてくる請求書を一元管理するため、メールなどで送られてきた請求書も一旦印刷した上で、入力・保管する方法を採っていました。

そこで業務の効率化とペーパーレス化を目的に、請求書処理のデジタル化を決意。郵送で送られてきた紙の請求書をAI-OCRでデータ化し、さらにRPAと連携することによって、請求書業務の自動化に成功しました。結果として、締め日に要していた日数が7営業日から3.5営業日へ約半分に短縮できたといいます。

事例②【受発注業務】注文書読み取り業務で3割以上の工数を削減

メーカー向けに受注処理プロセスのBPO（Business Process Outsourcing/ビジネス・プロセス・アウトソーシング）サービスを提供するB社では、お客様各社が受け取る手書き注文書の処理にAI-OCRを導入。FAXで受け取った注文書について、AI-OCRでデジタルデータ化する仕組みを新たに提供しました。

これにより、この企業のBPOサービスを導入した大手食品メーカーでは、人力で毎月2万枚以上の注文書を処理していた受発注業務が劇的に効率化。従来に比べ３割以上の工数削減が実現できたそうです。

AI-OCRを選ぶ際のポイント

先の導入事例のように、大幅な業務効率化が期待できるAI-OCR。しかしながら、AI-OCRにはさまざまな製品が存在し、その機能は一様ではありません。AI-OCRによる業務効率化を実現するためには、自社の業務に合った製品を選ぶことが重要です。以下に、そのチェックポイントをまとめました。

【AI-OCRを選ぶ際のポイント】

• 文字認識の精度
• 手書き文字・印字への対応
• 対応している帳票の種類
• 運用のしやすさ
• 料金
• RPAに連携が可能か

文字認識の精度

AI-OCRの文字認識精度は製品によって異なります。認識率は開発メーカー各社が公開しています。印字されたドキュメントを対象としたAI-OCRの場合、90%台後半のものが多いようです。

ただし、認識率は保証されていませんので、あらかじめ実際に確認するようにしましょう。

手書き文字・印字への対応

印字と手書き文字のどちらに対応するのか、あるいは両方に対応しているのかもあらかじめ確認しておくべき要素です。製品によって対応の可否がありますので、自社の用途に最適なものを選択してください。

また、特定の専門用語に強いなどといった特長を持つものや英語に対応している製品などもあります。

対応している帳票の種類

定型・準定型・非定型のどの形式に対応しているか、事前に確認が必要です。型式の他にも、全てのページが同じレイアウトになっている固定レイアウトの帳票や、明細行の行数など印字内容によりレイアウトが変わる可変レイアウトの帳票といった分類もあります。

そのような観点でAI-OCRを選択することが必要で、例えば、同じ請求書でもA社から受領したものとB社から受領したものでは異なるAI-OCRを使うという選択肢もあります。

運用のしやすさ

AI-OCRを今まで利用したことのない企業にとっては、運用のしやすさが大きなポイントです。いざ導入しても、有効に活用できなければ本末転倒です。

運用のしやすさは、操作性や導入後のサポート体制を意識すると良いでしょう。初心者がいかに簡単に使えるツールなのかを確認し、合わせてメーカーのサポート体制が充実しているかもチェックしてください。特にAI-OCRの稼働が止まることで、大幅に業務効率が低下する見込みがある企業については、運用のしやすさを重視しないと売上減少にまでつながる可能性も考えられます。

料金

AI-OCRツールは様々なメーカーから販売されています。料金もそれぞれ異なるため、導入する際はいくつかのツールの料金を比較したうえで検討してください。

ただ安ければ良いという訳では無く、ツールごとに抽出精度やサポート体制、操作性も異なるため、それらの機能を踏まえた上で料金が割安かどうか確認します。複数のAI-OCRを比較しないと料金に関する最適解は出せないため、導入する際は比較検討を欠かさないようにしてください。

RPAに連携が可能か

先に紹介した事例にあったように、AI-OCRはRPAと連携させることで、さらに作業効率がアップします。こうした活用を前提とする場合は、AI-OCRがRPAとの連携事例があるか、連携しやすい構造（APIを持っているか等）になっているか、あらかじめ確認しておく必要があります。

また、上記のポイントに加え、事前に実際の帳票を用いて検証(PoC)することが重要です。AI-OCRを本格導入する前には必ず検証を行い、自社で取り扱う帳票でどの程度の認識精度を実現できるかを確認するようにしましょう。

RPA連携と内製化を視野に入れよう

AI-OCRを利用したビジネス帳票のデジタルデータ化は、RPA連携を視野に入れることでそのメリットを最大限に生かすことが可能です。

RPAを連携させることで、AI-OCRで読み取ったデジタルデータをシステム上のフォーマットに入力、保存といった次に続く業務フローが自動化できます。

たとえば紙の請求書の読み取りから振り込み処理まで、発注書の読み取りから納品処理まで、などといった業務の自動化が可能です。AI-OCRとRPAの組み合わせによって業務プロセス全体が加速します。

また、自社業務へのさらなる最適化や適用する業務範囲を広げていくことなど考えると、内製化も視野に入れると良いでしょう。自社で開発すれば、より現場のニーズが反映されやすくなります。初期段階では難しい場合でも、本格導入し定着するまでのステップを見据えて検討してみましょう。

AI-OCRの導入を検討しているなら
NEC AI-OCR 導入支援ソリューション

AI-OCRの導入を検討しているなら、『NEC AI-OCR 導入支援ソリューション』がおすすめです。操作性やサポート体制、料金などを踏まえての判断に悩んでいる場合には、ぜひ検討してみていただきたいソリューションの一つになります。

『NEC AI-OCR 導入支援ソリューション』は、特定のツールを1つ準備しているわけではなく、すでにピックアップした8種類のAI-OCRの中から最適なものを一つ選びます。そのため、様々な業種の方に対応できるのが強みです。また、8種類のAI-OCRは以下の通りです。

• AIスキャンロボ：ネットスマイル
• SmartRead：Cogent Labs
• DX Suite：AI inside
• スマートOCR：インフォディオ
• AI手書き文字認識サービス：京都電子計算株式会社
• FlexiCapture12：ABBYYジャパン
• DynaEye10：PFU
• FormOCR：NTTデータNJK

AI-OCRごとに得手不得手があります。これらを加味したうえで企業様に最適なものをピックアップするため、満足のいく導入が実現するはずです。