ITトレンドがおすすめする製品・サービス
- ■読み取り方式別
- テンプレートやキーワード指定で読み取りたい：ApeosPlus™ desola、AIスキャンロボ®
- 非定型帳票から項目を自動で抽出したい：DX Suite、OPTiM 文書管理 with AI-OCR、SmartRead、PATPOST、WAN-RECORD Plus、route-D AIデータ入力、RECERQA Scan
- 手書き文字の読み取りを重視したい：DX Suite、OPTiM 文書管理 with AI-OCR、SmartRead、Tegaki、ReiWorQAI-OCR
- 生成AIで読み取りや項目抽出を支援したい：OPTiM 文書管理 with AI-OCR、PATPOST、AISpect、WAN-RECORD Plus、ApeosPlus™ desola、RECERQA Scan
AI-OCRの前身となるOCRの歴史
AI-OCRの歴史をたどるには、その土台となるOCRの歩みを知ることが近道です。OCR（光学文字認識）とは、紙に書かれた文字を光学的に読み取り、コンピューターで扱える文字データに変換する技術です。日本でOCRが広がったきっかけと、従来の技術が抱えていた課題を紹介します。
郵便番号の読み取りで広がったOCR
日本でOCRが身近な技術になったきっかけの一つが、郵便番号制度です。郵便番号制度は1968年7月に始まり、郵便番号を機械で読み取って郵便物を仕分ける区分機が使われるようになりました。
郵便物の仕分けでは、大量の郵便物を短時間で処理する必要があります。人の手による仕分けを機械に置き換える取り組みのなかで、数字を読み取る技術が磨かれていきました。1998年2月からは郵便番号が現在の7桁となり、読み取る桁数も増えています。
帳票向けOCRと手書き文字の壁
郵便以外でも、OCRは帳票の読み取りに使われるようになりました。ただし、従来のOCRは、あらかじめ決められた書体の文字を、決められた位置から読み取ることを前提にした技術でした。
そのため、専用の記入枠を印刷した帳票を用意する、決められた形で数字を書いてもらうといった工夫が必要でした。人によって形が異なる手書き文字や、枠からはみ出した文字、続けて書かれた文字の読み取りには限界があり、読み取れなかった文字を人が直す手間が残っていました。この「手書き文字の壁」を越える技術として登場したのが、AI-OCRです。
AI-OCRの歴史が始まった背景
従来のOCRが抱えていた課題を変えたのは、AI技術の進歩でした。2010年代に深層学習が画像認識の分野で成果を上げたことで、文字の読み取り方も大きく変わりました。AI-OCRが広まった技術面と業務面の背景を見ていきましょう。
深層学習による文字認識の変化
深層学習とは、人間の脳の神経回路をまねた仕組みを何層にも重ね、大量のデータから特徴を学ばせるAIの手法です。2010年代に入り、この手法が画像の認識で高い成果を示したことから、文字の読み取りにも応用されるようになりました。
従来のOCRは、文字を1文字ずつ切り出して、登録された形と照らし合わせる方法が中心でした。深層学習を使うと、手書き文字を写した大量の画像から、文字ごとの特徴を学習できるため、くせのある文字や、複数の文字がつながった部分の読み取りも工夫できるようになりました。こうした技術を取り入れたOCRが、AI-OCRと呼ばれるようになっています。
RPAと組み合わせた業務自動化の広がり
AI-OCRが業務の現場に広がった背景には、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の普及もあります。RPAは、パソコン上の定型的な操作をソフトウェアのロボットに任せる仕組みで、日本では2016年ごろから導入が進みました。
RPAが得意とするのは電子データの入力や転記で、紙の帳票の文字を読み取る役割は担えません。そこで、AI-OCRで紙の帳票をデータにし、そのデータをRPAで業務システムに入力するという組み合わせが注目されました。紙の受け取りからシステムへの登録までを自動化できる手段として、2010年代後半からAI-OCRの導入が広がっていきました。
市場データに見るAI-OCRの成長
AI-OCRの広がりは、調査会社が公表している市場データからも読み取れます。ここでは、AI-OCRが急速に伸びた時期の調査結果を取り上げます。あわせて、市場データを読み解く際に押さえておきたい注意点も確認しておきましょう。
OCR市場のなかで伸びたAI-OCR
ミック経済研究所は、2020年2月にレポート「AI OCRで拡大するOCRソリューションの市場動向 2020年度版」を発刊しました。このレポートでは、2019年度の対前年度比成長率を、汎用OCRの100.8％に対し、AI OCRは約276％と見込んでいます。
同じレポートでは、OCR製品・サービス市場全体について、2018年度の実績を392億円、2019年度の見込みを420億円としています。従来のOCRがほぼ横ばいで推移するなか、AI-OCRが市場の伸びを支える存在として位置づけられていたことがわかります。RPAとの組み合わせによる需要の高まりが、こうした成長の背景にあると考えられます。
市場データを読むときの注意点
AI-OCRの市場データを見る際は、調査ごとに対象の範囲や定義が異なる点に注意が必要です。例えば、AI-OCRの製品だけを数えるのか、導入支援やシステム構築などのサービスを含めるのかで、金額は変わります。
また、紹介した数値は2020年に公表されたもので、見込みや予測を含みます。実際の市場の推移は、公表後の景気や技術の変化によって異なる可能性があります。最新の動向を確かめたい場合は、各調査会社が公表している最新の資料を確認しましょう。数値を引用する際は、調査名と公表時期をあわせて示すと誤解を防げます。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料請求して、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でAI-OCRの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
法制度の変化とAI-OCRの役割
AI-OCRの歴史は、紙の書類の電子化を認める法制度の変化とも関わっています。紙の書類をデータで保存できる範囲が広がるにつれて、紙の内容をデータにする技術の必要性も高まりました。代表的な2つの制度の流れを紹介します。
電子帳簿保存法とスキャナ保存の広がり
電子帳簿保存法は1998年に施行されました。当初は、最初から電子データで作成した帳簿や書類が対象で、紙で受け取った書類をスキャンして保存することは認められていませんでした。
2005年のe-文書法の施行にあわせて、紙の書類をスキャンして保存するスキャナ保存の制度が設けられました。その後も要件の緩和が重ねられ、2016年度の税制改正では、スマートフォンなどで撮影した画像も保存に使えるようになりました。紙の書類を画像で保存する機会が増えたことで、画像から日付や金額を読み取るAI-OCRが活用される場面も広がりました。
インボイス制度と請求書処理の見直し
2023年10月には、消費税のインボイス制度（適格請求書等保存方式）が始まりました。仕入税額控除を受けるには、受け取った請求書に登録番号などの必要な事項が記載されているかを確認する必要があります。
確認する項目が増えたことで、請求書の処理を見直す企業が出てきました。AI-OCRで請求書から登録番号や税率ごとの金額を読み取れば、確認作業の負担を減らす手段になり得ます。ただし、読み取った結果が正しいかは人が確かめる必要があり、制度の詳しい取り扱いは国税庁の情報で確認することが大切です。
生成AIの登場で変わるAI-OCRの姿
AI-OCRの歴史は、現在も続いています。2020年代に入り、文章を理解して生成する生成AIが広く使われるようになり、AI-OCRにも取り入れる動きが見られます。生成AIによる変化と、変わらずに残る課題を整理します。
読み取り位置を指定しない項目抽出への広がり
AI-OCRの初期は、帳票ごとに読み取る位置を設定する定型帳票の処理が中心でした。その後、様式が異なる請求書などから、必要な項目を自動で探して読み取る非定型帳票への対応が進みました。
生成AI、特に大量の文章を学習した大規模言語モデルを取り入れると、帳票の文字を読むだけでなく、文脈から「どれが請求金額か」を判断する使い方も考えられます。製品によっては、読み取った内容の要約や分類に生成AIを使うものも出てきています。どこまで生成AIを使っているかは製品ごとに異なるため、提供会社の説明で確認しましょう。
人による確認が引き続き必要な理由
AI-OCRの精度が向上しても、読み取り結果に誤りが含まれる可能性はなくなりません。帳票の汚れや文字のくせに加え、生成AIを使う場合は、帳票に書かれていない内容をもっともらしく出力する誤りが起こる可能性もあります。
金額や口座番号など、誤りの影響が大きい項目は、人が元の画像と見比べて確認する工程を残しておきましょう。AI-OCRの歴史は、人の作業をなくす歩みというより、人が確認に集中できるよう負担を減らしてきた歩みと捉えると、導入後の運用も考えやすくなります。
読み取り方式で比べるAI-OCRの一覧
OCRから生成AIの活用へと進んできた流れに沿って、読み取り方式の違いが分かるよう、紹介するAI-OCRの特徴を表にまとめました。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| DX Suite | 手書き・活字・傾いた画像や非定型帳票に対応。AIエージェントによる前後工程の自動化も支援 |
| OPTiM 文書管理 with AI-OCR | LLMで座標指定なしに非定型・手書き帳票から項目を抽出。台帳保管や全文検索にも対応 |
| SmartRead | AIが複数文書を自動仕分けして読み取り。確認修正機能を備え、APIやRPAとの連携に対応 |
| PATPOST | 生成AI-OCRとストレージが一体。手書き・非定型文書から必要項目を抽出し、CSV出力や文書管理に対応 |
| AISpect | 生成AIを活用して図面・注文書・手書き書類などを読み取り。ファイル名の変更や指定フォルダへの自動保存に対応 |
| WAN-RECORD Plus | 生成AI-OCRに文章で抽出項目を指示。仕分け・判定・要約の自動化や全文検索にも対応 |
| route-D AIデータ入力 | 受発注書類を事前設定なしでデータ化。専任コンシェルジュによる支援や業務ルールの学習、マスタ変換に対応 |
| ApeosPlus™ desola | AI-OCRと生成AIを組み合わせ、キーワードによる項目設定から読み取り・データ整形まで支援 |
| Tegaki | 手書き文字の認識に特化したAI-OCR。申込書やアンケートなどに対応し、クラウドとオンプレミスから選べる |
| AIスキャンロボ® | 帳票のテンプレート設定を代行。AIが適切なテンプレートを判別し、読み取り結果をCSVなどに出力 |
| ReiWorQAI-OCR | 深層学習で手書き・活字を読み取り。文書や項目ごとに人によるチェックの有無を設定可能 |
| RECERQA Scan | 生成AI-OCRで非定型・多言語文書を読み取り。日本語による項目指示や要約・翻訳・自動仕分けに対応 |
進化の流れで見るAI-OCRの製品
テンプレートで読み取る方式から、生成AIで項目を抽出する方式まで、AI-OCRの進化をふまえて検討しやすい製品を紹介します。
DX Suite
- 手書き､活字､傾いた画像など､様々な文字を高い精度で読み取り
- あらゆる書類に対応しフォーマットが異なる書類でも読み取り可能
- 標準搭載のAIエージェントが前後の業務プロセスも一括で自動化
AI inside 株式会社が提供する「DX Suite」は、手書きや活字、傾いた画像など、さまざまな文字を高精度に読み取るAI-OCRサービスです。フォーマットの異なる非定型帳票にも対応し、必要な情報を抽出してデータ化できます。また、標準搭載のAIエージェントにより、読み取り前後の業務プロセスの自動化も支援します。クラウド型とオンプレミス型から選べるため、手書き帳票の入力負担を減らしながら、後続業務まで効率化したい企業に適しています。
OPTiM 文書管理 with AI-OCR
- 座標指定・事前定義が一切不要！LLMが項目を自動抽出
- 口語指示で簡単設定！手書き・非定型も高精度読取
- 出力だけじゃない！台帳保管や全文検索でデータ活用を促進！
株式会社オプティムが提供する「OPTiM 文書管理 with AI-OCR」は、LLM（大規模言語モデル）を活用して帳票から必要な情報を抽出するクラウド型のAI-OCRです。読み取り位置の座標指定や事前定義が不要で、非定型帳票や手書き文字、表形式の書類にも対応しています。自然な言葉で読み取り項目を指示でき、データ化した文書の台帳保管や全文検索も可能です。帳票ごとの設定作業を減らしながら、読み取り後の文書管理まで効率化したい企業の候補です。
SmartRead
- AI OCRで自動仕分け,高精度読取り,確認修正機能で作業時間を削減
- 初期費用＆月額システム料不要で、利用料は月額3万円～ ※年払い
- APIやRPAを通して業務システム等に連携でき、データ活用を推進
株式会社Cogent Labsが提供する「SmartRead」は、独自開発のAIを活用して文書の仕分けから読み取りまでを自動化するAI-OCRです。複数の文書をAIが自動で分類し、活字や手書き文字を読み取ってデータ化します。認識結果の確認・修正機能を備え、APIやRPAを通じた業務システムとの連携にも対応しています。クラウド型とオンプレミス型から選べるため、異なる種類の書類をまとめて処理し、後続業務につなげたい企業に向いています。
PATPOST
- 非定型の手書き文書も認識。生成AI-OCRで読み取り精度を向上
- フォーマットが異なる文書から目的の項目を抽出・CSV出力
- 直感的な操作性×権限管理×法令対応の三拍子
オリックス株式会社が提供する「PATPOST」は、生成AI搭載のOCRとストレージを組み合わせたクラウド型の文書管理サービスです。手書きや非定型の文書から必要な項目を自動抽出し、CSV形式で出力できます。読み取った文書を一元管理できるほか、検索やアクセス権限の設定にも対応しています。紙の帳票をデータ化するだけでなく、保管した文書の検索や共有まで一つの仕組みで行いたい企業に適しています。
AISpect
- 自社の課題解決から誕生。ゆえに驚くほどの高精度
- 生成AIを活用することで様々な帳票に対応
- リネームや指定フォルダへの自動保存にも対応
株式会社 ASAHI Accounting Robot 研究所が提供する「AISpect」は、生成AIを活用してさまざまな書類を読み取るAI-OCRです。図面や注文書、手書き書類、レシート、ラベルなどに対応し、直感的な操作画面でデータ化を進められます。読み取り後のファイル名の変更や、指定フォルダへの自動保存にも対応。クラウドやパッケージソフト、SaaSとして提供されており、帳票の種類が多く、データ化とファイル整理をまとめて効率化したい企業の候補です。
WAN-RECORD Plus
- 非定型や手書き文書も生成AI-OCRが解析し項目抽出。ＣＳＶ出力。
- プロンプトで柔軟に抽出指示し読取精度向上。無料トライアル可能
- 仕分け・判定・要約も自動化。文書管理・全文検索機能も搭載
株式会社ＮＸワンビシアーカイブズが提供する「WAN-RECORD Plus」は、生成AI-OCRを活用して非定型や手書きの文書から必要な情報を抽出するサービスです。読み取り位置の座標を指定する必要がなく、文章による指示で抽出する項目を設定できます。データの仕分けや演算・加工、判定・要約などの処理にも対応し、文書管理や全文検索の機能も搭載。クラウド型とオンプレミス型を選べるため、読み取りから文書の整理・活用まで効率化したい企業に向いています。
route-D AIデータ入力
- 非定型書類対応 - 異なる書式でも事前設定なく自動データ化
- 短期に精度向上 - 独自の業務ルールもroute-Dが一括で学習
- 高精度なマスタ変換 - 手入力時と同様のコード検索が可能
株式会社route-Dが提供する「route-D AIデータ入力」は、製造業や物流業などの受発注書類をAI-OCRでデータ化するサービスです。異なる書式の非定型帳票も事前設定なしで処理でき、独自の業務ルールの学習にも対応しています。さらに、専任コンシェルジュが導入や運用を支援し、品目コードなどを検索・変換するマスタ照合も可能です。取引先ごとに様式が異なる注文書などを扱い、データ入力とコード変換の負担を減らしたい企業に適しています。
ApeosPlus™ desola
- 多様な帳票をキーワードで読み取り設定
- 文書の取込からOCR処理まで自動化
- 読み替えやチェックでデータ整形
富士フイルムビジネスイノベーション株式会社が提供する「ApeosPlus™ desola」は、AI-OCRと生成AIを組み合わせてデータ入力業務を支援するクラウドサービスです。帳票に記載されたキーワードをもとに読み取り項目を設定でき、文書の取り込みからOCR処理までを自動化します。読み取ったデータの読み替えやチェック、整形にも対応しており、後続業務で扱いやすい形に整理できます。帳票ごとの入力作業を減らし、データの読み取りから整形まで効率化したい企業の候補です。
Tegaki （株式会社Cogent Labs）
- 独自OCRによって認識率99%超えを達成
- クラウド・オンプレミスに対応で導入環境を整えやすい
- 誰でも使いやすいシンプルなインターフェース
AIスキャンロボ® （ネットスマイル株式会社）
- テンプレート代行で複雑な帳票もスムーズに読取可能。
- AIが最適テンプレートを自動判別し多様な形式に対応。
- クラウド提供と充実のサポートで導入・運用が安心。
ReiWorQAI-OCR （スターティアテクノス株式会社）
- DL搭載で手書き・活字を高精度認識
- システム不慣れでも簡単操作・設定可能なUI
- ドキュメント・項目別に人によるチェック有無を選択可能
RECERQA Scan （株式会社リチェルカ）
- 非定型帳票も座標不要で高精度にデータ化。
- 日本語で項目指示するだけで即日利用可能
- 多言語対応と業務自動化
まとめ
AI-OCRは、郵便番号の読み取りなどで広がったOCRの技術に、深層学習などのAIを組み合わせて生まれました。RPAとの組み合わせや電子帳簿保存法、インボイス制度などの変化を背景に導入が広がり、調査会社のデータでも急速な伸びが示されています。現在は生成AIを取り入れる動きも見られます。読み取り方式の違いを踏まえて自社にあうAI-OCRを比べるために、まずは資料請求してみてください。
