OCR (光学文字認識) とは何ですか?

OCR テクノロジーの主な利点は次のとおりです:

検索可能なテキスト

企業は、既存および新規のドキュメントを完全に検索可能なナレッジアーカイブに変換できます。また、データ分析ソフトウェアを使用してテキストデータベースを自動的に処理し、知識処理をさらに行うこともできます。

運用効率

OCR ソフトウェアを使用して、ビジネス内でドキュメントワークフローとデジタルワークフローを自動的に統合することにより、効率を向上させることができます。OCR ソフトウェアでできることの例を次に示します。

• 手で記入したフォームをスキャンして、自動検証、レビュー、編集、分析を行います。これにより、手動のドキュメント処理とデータ入力に必要な時間を節約できます。
• ボックス内のファイルを手動でソートする必要がないように、データベースで用語をすばやく検索して、必要なドキュメントを見つけます。
• 手書きのメモを編集可能なテキストやドキュメントに変換します。
   

人工知能ソリューション

OCR は、多くの場合、企業が実装する可能性のある他の人工知能ソリューションの一部です。例えば、自動運転車のナンバープレートや道路標識をスキャンして読み取ったり、ソーシャルメディアの投稿でブランドのロゴを検出したり、広告画像で製品のパッケージを識別したりします。このような人工知能テクノロジーは、企業が経費を削減し、カスタマーエクスペリエンスを向上させる、より良いマーケティングと運用上の意思決定を行うのに役立ちます。

OCR は、企業のドキュメント処理ワークフローに不可欠な要素です。次のユースケースを検討してください。

ドキュメントアーカイブのインテリジェント検索

OCR テクノロジーは、画像ベースおよび PDF ドキュメントからテキストを抽出することで、検索可能なデジタルアーカイブの作成を可能にします。テキストが認識されると、インデックスが作成され、AI を活用した検索システムで使用できます。ユーザーは、追加のドキュメント分類を行うことなく、大量のファイルから関連するファイルを迅速かつ正確に検索できます。例えば、特定の顧客名を検索すると、元々は書類として提出されたすべての支払指示書、請求書、およびフォームが返されます。

企業は、既存および新規の印刷された文書を完全に検索可能なナレッジアーカイブに変換できます。また、データ分析ソフトウェアを使用してテキストデータベースを自動的に処理し、知識処理をさらに行うこともできます。

自然言語処理

OCR は、単語、行、または表のセルレベルでテキストを認識および抽出します。これにより、ドキュメント分類、要約、感情分析、トピックモデリング、エンティティ認識などの下流の自然言語処理 (NLP) タスクのためのコンテンツの準備方法をより細かく制御できます。例えば、要約には段落単位のテキスト抽出が必要ですが、エンティティ認識では JSON ファイルなどの key-value ペアでのテキスト抽出が適している場合があります。

データ標準化

ドキュメントワークフローでは、多くの場合、さまざまな形式や業界の非構造化データを取り扱います。OCR は、財務諸表、臨床記録、技術レポートなど、多様なドキュメントタイプからテキストと表の両方を抽出することで、このデータを正規化するのに役立ちます。これにより、システム間でより高速な処理と、より一貫性のあるデータ処理が可能になります。

フォーム処理の自動化

OCR テクノロジーは、フォーム処理の自動化において重要な役割を果たします。OCR は、さまざまな種類のフォームからフィールドを識別し、構造化された情報を抽出できるため、企業は手作業で入力することなく、このデータをデータベースに直接統合できます。

アプリケーション機能

OCR 機能をビジネスアプリケーションに直接組み込むことで、ユーザー自身でリアルタイムのテキスト抽出を実行できます。これにより、データがソースで適切に収集されるため、分析ワークロードが軽減されます。

OCR エンジンまたは OCR ソフトウェアは、次の手順で動作します:

画像取得

スキャナーがドキュメントを読み取り、バイナリデータに変換します。OCR ソフトウェアはスキャンされた画像を分析し、明るい領域を背景として分類し、暗い領域をテキストとして分類します。

前処理

OCR ソフトウェアは、最初に画像をクリーンアップし、エラーを削除して読み取りの準備をします。以下は、そのクリーニング技術の一部です。

• スキャン中の位置ずれを修正するため、スキャンしたドキュメントの傾きや歪みを補正します。
• デジタル画像の斑点を取り除くか削除するか、テキスト画像のエッジを滑らかにします。
• 画像内のボックスと線をクリーンアップします。
• 多言語 OCR テクノロジーのスクリプト認識

テキスト認識

OCR ソフトウェアがテキスト認識に使用する 2 つの主要なタイプの OCR アルゴリズムまたはソフトウェアプロセスは、パターンマッチングと特徴抽出と呼ばれます。

パターンマッチング

パターンマッチングは、グリフと呼ばれる文字画像を分離し、同様に保存されているグリフと比較することで機能します。パターン認識は、保存されたグリフのフォントとスケールが入力グリフと類似している場合にのみ機能します。この方法は、既知のフォントで入力されたドキュメントのスキャン画像でうまく機能します。

特徴抽出

特徴抽出は、グリフを線、閉ループ、線の方向、線の交点などの特徴に細分化または分解します。次に、これらの特徴を使用して、保存されているさまざまなグリフの中から最適なものまたは最も近いものを見つけます。

後処理

分析後、システムは抽出されたテキストデータを機械可読なテキストドキュメントに変換します。一部の OCR システムは、スキャンされたドキュメントの前バージョンと後バージョンの両方を含む注釈付き PDF ファイルを作成できます。

AWS は、ビジネスに OCR を実装するのに役立つ 2 つのサービスを提供しています:

Amazon Textract は、OCR を使用して、PDF などのスキャンされたドキュメントからテキスト、手書き文字、およびデータを自動的に抽出する機械学習 (ML) サービスです。何千もの異なるドキュメントを複数のレイアウトとフォーマットで高速に読み取ることができます。Amazon Textract では、ドキュメントから情報を抽出する際、識別するすべての要素の信頼スコアが返されます。そのため、抽出結果をどのように使用するかについて十分な情報に基づく判断が下せます。

Amazon Rekognition は、何百万もの画像と動画を数分で分析して、AI を使用して人間の視覚的レビュータスクを補助します。Amazon Rekognition API を使用して、画像とビデオの両方からテキストを抽出できます。道路標識、ソーシャルメディア投稿、および製品パッケージの画像や動画から歪んだリ曲がったりしているテキストを抽出できます。

今すぐ AWS アカウントを作成 して、AWS で OCR を使用開始しましょう。