【最新】生成AI-OCRとは？OCRをはるかに超えた認識率とカスタマイズ性を紹介

生成AI-OCRとは？

生成AI-OCRとは、OCR（光学文字認識 / Optical Character Recognition）に生成AI技術を組み合わせた次世代の文字認識技術です。高度な認識能力とカスタマイズ性が実現されています。

従来のOCR技術は、印字された文字の認識には強みがある一方で、手書き文字や汚損した文書の認識には限界がありました。一方、生成AI-OCRは、生成AIの自然言語処理と画像認識技術を活用することで、読み取り精度を大幅に向上させています。

従来のOCRとの違いは？

生成AI-OCRは、従来のOCRを進化させた技術で、法人業務において多くのメリットを提供します。主な違いとして、以下の3つが挙げられます。

1. 圧倒的な文字認識精度
2. 自動検出機能の強化
3. 学習による進化

1. 圧倒的な文字認識精度

生成AI-OCRは、生成AIの画像認識技術や自然言語処理を活用し、従来のOCRが不得意とした手書き文字やインクの擦れた文字も高精度で読み取ります。スキャンデータや非定型フォーマットの処理が格段に向上します。

2. 自動検出機能の強化

生成AI-OCRでは文字の位置や項目を自動で検出できます。従来のOCRが定型フォーマットに限定されていたのに対し、非定型文書や枠外の文字も正確に処理可能です。

3. 学習による進化

生成AI-OCRは、使用するたびに学習を重ね、精度が向上するのが特徴です。従来のOCRにはなかったこの特性が、長期的な業務効率化に貢献します。

生成AI-OCRの仕組み

生成AI-OCRは、生成AIの技術を活用してOCR機能を大幅に強化したシステムです。その仕組みには以下の特徴があります。

1. 多様なデータを活用した事前学習

生成AIは、大量のテキストや画像データを事前に学習することで、幅広い文書フォーマットや言語パターンを理解します。書籍やWebページから得られるデータを活用することで、手書き文字や複雑なフォントの読み取り精度が向上します。

2. 視覚と言語の統合処理

画像とテキストを組み合わせて学習する「マルチモーダルアプローチ」により、文書全体の構造やコンテキストを理解します。未知のフォーマットや複雑なレイアウトでも適切に処理が可能です。

3. 注意メカニズムによる柔軟な対応

生成AI-OCRでは自然言語処理に使われる深層学習モデルの「トランスフォーマーアーキテクチャ」を活用し、文書内の重要な情報に重点を置いて解析します。これにより長文や複雑な内容を効率的に読み取ることが可能です。

COMITXの生成AI-OCRの特徴

このセクションでは、COMITXによる生成AI-OCRの特徴を紹介します。

高精度認識力と文章構造理解力　画像必要

COMITXの生成AI-OCRは、従来のOCRを超える高精度な文字認識力と文章構造の理解力を持つ点が特徴です。法人が日々直面する複雑な文書処理の効率化を実現します。

1. 高精度認識を支える画像処理技術

COMITXが提供するAI-OCRは、ノイズ除去やコントラスト調整、二値化など、画像の前処理技術を活用します。このプロセスにより、文書内の文字がクリアに抽出され、精度の高い文字認識が可能です。さらに、手書き文字や不鮮明な印刷物も正確に読み取る能力を持ち、スキャンした文書や写真からでも高精度なデータ抽出が実現できます。

2. カスタムトレーニングで特化型学習

特定のフォントや文書形式に対応するカスタムトレーニングが可能です。企業独自の書式や専門用語を含む文書に特化したトレーニングデータを活用することで、特定環境での認識精度を飛躍的に向上させます。柔軟性に富んでいることで、業界や企業ごとの文書処理要件にも最適に対応します。

3. 文脈ベースのポストプロセッシング

文字認識後のポストプロセッシングには、スペルチェックや自然言語処理（NLP）を活用した文脈修正が含まれます。ポストプロセッシングとは、予測モデルの結果を微調整する手法です。

誤認識された単語を適切に修正します。文章全体の一貫性を維持し、専門用語や略語が頻出する業界特化型の文書でも高い精度を発揮します。

4. レイアウト解析による構造理解

文書のレイアウト解析を高度に行います。テキストブロックや表、図表の位置を正確に認識し、文書の構造的な理解に基づいて適切にデータを抽出します。この機能により、帳票や契約書などの複雑な文書からでも、正確かつ効率的に必要な情報を取得できます。

COMITXの生成AI-OCRは、高精度な文字認識と文書処理の最適化を提供し、作業効率の向上を支援します。

画像の前処理で認識率を高める　画像必要

生成AI-OCRの精度を最大限に引き出すには、適切な画像の前処理が重要です。画像の品質を最適化することで、OCRエンジンが文字やレイアウトを正確に認識しやすくなるからです。

主な方法と効果には下記が挙げられます。

1. ノイズ除去

文書画像に含まれる不要な点や線は、文字認識の妨げとなります。ノイズを除去することで、文字の輪郭が明瞭になり、認識精度が向上します。メディアンフィルタやガウシアンフィルタと呼ばれる、画像解析で一般的に使われる処理することで、効果的にノイズを軽減できます。

2. コントラスト調整

ヒストグラム均等化や自動コントラスト調整を活用します。文字と背景のコントラストが低い場合、OCRエンジンが文字を正確に判別しにくくなるため、文字と背景の差を強調し、認識を容易にします。

3. 傾き補正

画像のエッジ検出やホフ変換を用いると、文書の傾きを正確に検出し、補正することが可能です。スキャン時に文書が傾いている場合、文字認識の精度が大幅に低下します。この処理により、OCRエンジンが正確に文字位置を特定できます。

4. 二値化処理

二値化処理は、画像の各ピクセルを黒か白の2色に変換する手法です。主に、画像のノイズ除去や特徴抽出を目的とし、明確な境界を持つ画像にするために使用されます。

5. AIを活用した歪み補正

InfoDeliverでは従来の手法に加え、AIを活用した歪み補正技術を導入しています。文書画像をグリッドに分割し、各グリッドごとに歪みの変形パラメータを予測します。予測されたパラメータを用いて逆変換を適用することで、文書の形状を高精度に復元するため、複雑なレイアウトの文書にも対応可能です。

これらの前処理を適切に組み合わせることで、InfoDeliver生成AI-OCRの認識率は大幅に向上します。

特定のフォントや文書のトレーニング（深層学習)　画像必要

COMITXの生成AI-OCRは、特定のフォントや文書形式に特化したトレーニングを行うことで、従来のOCRでは実現できなかった高精度な認識を実現します。

一般的なOCRでは、標準的なフォントやフォーマットの認識には対応していますが、複雑なレイアウトや特殊なフォントには限界があります。これに対して、COMITXの生成AI-OCRは深層学習を活用し、特定のフォントや文書形式に最適化されたモデルをトレーニングします。従来のOCRでは難しかった手書き文字や特殊なレイアウトにも対応可能です。

例えば、医療業界の診療明細書など、定型的なフォーマットを持つ文書に特化したトレーニングを行う場合、まずは大量のサンプルデータを収集します。その後、画像のノイズ除去やコントラスト調整などの前処理を行い、トレーニングデータを作成します。

生成AIによってモデルがトレーニングされると、特定のフォントやレイアウトに対して非常に高い認識精度を実現します。

このようなカスタムトレーニングにより、COMITXの生成AI-OCRは特定の文書形式に特化した高精度な認識を提供し、業務の効率化や一貫性を高めます。医療や保険など特定の業界や業務に特化した法人にとって、大きな効果をもたらす技術です。

ポストプロセッシング:自然言語処理(NLP)　画像必要

COMITXの生成AI-OCRは、自然言語処理（NLP）を活用して、文脈に基づく修正を行うことで、誤認識された単語やフレーズを高精度に修正します。OCRの認識精度がさらに向上することで業務の効率化につながります。

従来のOCRでは、単語単位での認識精度は高くても、文脈に沿った修正が不十分でした。自然言語処理技術により単語の文脈や意味を理解し、誤認識を自動で修正することが可能となります。

例えば、医療分野の文書認識において、特定の医療用語や略語はしばしば誤認識されます。「RX」などの略語が誤って認識される場合、NLPツールはその文脈を解析し、「処方」のような適切な単語に自動修正します。

同様に、請求書の解析では「合計」が「合針」と誤認識されるケースがありますが、文脈を解析して正しい単語に修正します。ポストプロセッシングにより、業務の一貫性が保たれ、手作業での確認や修正が削減されます。

文脈ベースの修正は、生成AI-OCRは誤認識の削減や精度向上、一貫性の強化などを実現します。業務の効率化が求められる法人にとって、NLPによるポストプロセッシングは非常に有用な機能となります。

独自ノウハウで文章構造理解力をアップ　画像必要

COMITXの生成AI-OCRは、独自の技術を活用して文章構造の理解力を大幅に向上させています。この仕組みには、論理的な位置予測や高度な特徴抽出、カスケード回帰フレームワークなど、複数の先進技術が含まれています。

1. 論理的な位置予測の導入

従来のOCRでは空間的な文字位置の認識が主でしたが、COMITXの生成AI-OCRでは「論理位置回帰」のアプローチを採用しています。単に文字を読み取るだけではなく、文書全体の論理構造を理解することが可能です。例えば、テーブルデータではセルの物理的な配置とその関係性を同時に把握し、正確な構造認識を実現します。

2. 特徴抽出の高度化

キーポイントセグメンテーションネットワークを活用し、文書画像から重要な特徴点を効率的に検出します。画像のゆがみやレイアウトの複雑さに関係なく高精度なデータ抽出を実現可能です。特に、文書中の見出しやリスト形式、表の解析において強みを発揮します。

3. カスケード回帰フレームワークの採用

COMITXの生成AI-OCRは、基本回帰器とスタッキング回帰器の2段階構成を採用しています。この手法により、セル間やセル内の依存関係を正確にモデル化し、文書の一貫性と整合性を保ちながらデータを解析します。このアプローチにより、従来手法では難しかった複雑な文書構造にも柔軟に対応できます。

4. 効率的な推論プロセス

COMITXの生成AI-OCRは、複雑な後処理や逐次デコードを必要としない設計となっており、高速かつ効率的な推論を実現します。この効率性により、法人が扱う大量のデジタル文書の処理速度を大幅に向上させることが可能です。

5. 少量データでも高精度を実現

少ないトレーニングデータでも優れたパフォーマンスを発揮する設計となっており、ノイズの多いデータ環境でも精度を維持します。この特性は、学習データが限定される場面や新しいフォーマットに対応する際に大きなメリットをもたらします。

これらの技術を組み合わせることで、COMITXの生成AI-OCRは文章構造を深く理解し、法人業務の効率化と精度向上を実現します。

COMITXの生成AI-OCRの導入事例

実際にCOMITXの生成AI-OCRを導入した事例を紹介しましょう。

1. 損害保険会社：事故受付業務の効率化

損害保険会社のケースでは、事故受付票のデータエントリー業務に生成AI-OCRを導入し、大幅な業務効率化を実現しました。

損害保険会社の業務は、保険加入者や代理店から送られる事故受付票をデータ化し、保険金支払いの査定に活用する重要なプロセスです。年間約12万件の帳票処理が必要であり、以前は手作業で1件あたり平均30分を要していました。

課題として、事故受付票の到着量が日によって大きく変動することや、広域災害時には通常の数倍の受付票が届く点が挙げられました。また、迅速な処理が難しく、コストやオペレーションの柔軟性にも課題がありました。

COMITXの生成AI-OCRを導入後、複数のAI-OCRエンジンを自動選択・適用する仕組みを構築し、帳票の特性に応じて最適な処理を行うほか、独自のマスタロジック補正機能を活用し精度を向上しています。

また、BPOサービスを併用することで、広域災害時でも他拠点からの人員調達を迅速化し、平均処理時間を30分から5分に短縮し、28%のコスト削減を達成しました。

2. 食品卸売会社：経理業務のデジタル化

食品卸売会社のケースでは、経理業務の効率化とテレワーク対応を目指して生成AI-OCRを採用しました。同社の経理部門では、年間10万件以上の伝票を手作業でデータ化し、仕入先や得意先単位での最終清算処理を行っていました。

しかし、紙ベースの作業が多く、人件費の増加やヒューマンエラーの発生、テレワーク環境の非対応が問題でした。

COMITXの生成AI-OCRを導入することで、商品伝票のデータ化プロセスを完全自動化。AIによる高精度のデータ抽出とエントリーサポート機能により、品質向上と効率化を同時に実現しました。さらに、BPMSを組み合わせることで、データ化と業務進捗の可視化を行い、生産性を向上させました。

この結果、同社では28%のコスト削減を達成し、紙の利用を廃止。さらに、セキュリティリスクの低減やロケーションフリーの業務環境の実現に成功しました。例えば、テレワーク導入後も従来と同水準の生産性を維持しています。

COMITXの事例から、生成AI-OCRは複雑な業務プロセスを簡略化し、柔軟性を高めることで、企業の生産性向上に大きく貢献するといえるでしょう。

まとめ

生成AI-OCRは、単なる文字認識技術にとどまらず、企業の業務プロセスの最適化やデータの一元管理、進捗の可視化といったメリットを持ちます。業務効率が飛躍的に向上し、企業全体の生産性向上が実現可能です。特に、非定型帳票の多い業務においては、その効果が顕著といえるでしょう。

COMITXの生成AI-OCRは、さまざまな非定型帳票を正確に読み取り、内容や条件を瞬時に理解し判断する能力を備えています。業務におけるデータの転記作業が自動化され、大幅な工数削減を実現し、従量課金制や無償POC（Proof of Concept）の提供など、企業のニーズに合わせた柔軟な対応を行っており、導入ハードルが低い点も大きな魅力です。

また、COMITXの生成AI-OCRは、すでに国内大手損害保険会社に提供を開始し、火災保険や自動車保険、少額短期保険、生命保険分野にも展開しています。保険や金融の分野においても、AI-OCRが保険金算定や請求業務の効率化を支援し、迅速な支払いを実現することで、業務負担を大幅に軽減します。

各保険分野に特化した機能を提供することで、業務プロセスの細部にまで対応し、保険業界全体での業務効率化を推進しています。

今後は、商社における契約書や輸出入関連書類の自動化、クレジットカード会社での審査業務の迅速化や不正利用の早期発見、リース会社での契約書の自動判別やスケジュール管理、さらには建設業界での工事進捗管理や見積書処理の最適化など、幅広い業種や業務に応用シーンを拡大していきます。

業務に特化したAI-OCRの導入をお考えの企業様は、ぜひCOMITXのサービスをご検討ください。