OCRとは? わかりやすく解説

OCR

別表記:オーシーアール

「OCR」とは・「OCR」の意味

「OCR」とは、文字コンピュータ認識できるようデジタルデータ変換する技術であり、医療業界銀行といった金融業界など幅広い分野活用されている。正式な名称は「Optical Character Reader」である。人間の場合紙媒体画像ファイル書かれている文章多少読む事苦労するような文章で内容を理解する事は可能である。しかし、そのような文章コンピュータ認識する事は難しい。そのため、OCRを利用して文字解析分析しデジタルデータ変換するではじめコンピュータはその文字認識できるうになるのだ。もしOCRを利用せずスキャナなどで読み込ん紙媒体pdfファイルとして保存すると、それはただ単に画像添付されているだけのpdfファイルであり、記載されている文字検索不可能となる。

つまり、OCRはスキャナなどで読み込ん文章コンピュータが解析して保存するには、必須な技術であると言えるだろう。そんなOCRの大きなメリットであるのが、データ入力自動化する事ができるという点だ。OCRを活用する事で、伝票の処理なそれまで手作業行っていた業務自動化移行する事ができる。伝票理などの業務手作業で行う場合見落とし誤入力といったヒューマンエラー経験した人もいるのではないだろうか。OCRを利用すればそのようなヒューマンエラーリスク大幅に軽減させながら、スムーズに文字デジタルデータへの変換できるのだ。

OCRは100%正確に文字認識してくれるという保証はないため、人による読み込ん文字チェック必要になる。しかし、手動によるデータ入力費やしていた手間や時間削減できるのは大きな利点であると言えるだろう。またオフィス内におけるスペース削減繋がり遠隔地でも情報の共有可能になる点もOCRのメリットの一つだ。一般的に紙媒体は、保管スペース設け必要があるため、オフィス内のスペース圧迫する可能性がある場合によっては資料あまりにも多すぎると、保管している資料室などに資料探しに行くという手間かかってしまうケースもある。しかしOCRを利用すれば紙媒体書類資料大きく削減する事ができ、保管場所といった物理的スペース設ける必要がなくなるのだ。

さらにデジタル化したデータサーバーに格納・保存しておく事で、出張などで遠隔地にいても必要な書類資料探して内容確認するという事可能だ自宅からでも会社内ファイルをいつでも閲覧できるので、テレワーク推進にも繋がと言われている。OCRの処理の基本的な流れとしては、はじめに紙媒体書かれている文字スキャンして画像データ置き換え読み込んデータに対して色調補正ノイズ除去などの加工を行う。尚、認識精度を向上させたいのであれば、高い解像度スキャン実施するのが良いだろう。ただし、スキャンする速度遅くなるため、読み込む文字数目的に合わせて柔軟に調整する事が必要である次に行う作業レイアウト解析である。

文書によっては文字他に図や表なども混じっているケースあるためレイアウト解析する事で、文字部分画像部分分ける。2つ分ける事で文字部分については次の作業である文字処理の実施画像部分については圧縮などの加工ができるようになる。尚、事前に手作業によって領域部分などのレイアウト登録しておくケースもある。次に実施するは文字の処理であり、はじめに文章1行単位分けた後、1文字づつ切り出していく。その後切り出した文字に対してサイズ変換行い特徴抽出する。あらかじめ様々なフォントから作ったパターン抽出した特徴マッチさせ、文字確定させる。最後に確定した文字テキストデータとして処理を実施して出力する

「OCR」の熟語・言い回し

OCRフリーとは


OCRフリーとは、OCRが持っている様々な機能誰もが無料で自由に利用できる状態の事を指す。現在では様々なOCRのフリーソフト登場しており、業務の効率化などを目的幅広く活用されている。

OCRアプリとは


OCRアプリとは、撮影した画像内にある文字認識して文章化して読込保存してくれるアプリの事である。パソコンスマートフォン使って紙媒体記載されている文章保存する場合紙媒体見ながら文字書き起こししていく事は時間手間がかかり容易ではない。しかし、OCRアプリ利用すれば書き起こししたい所を撮影するだけで文章自動読み込みエクセルワードといったファイル形式でも加工できる状態にしてくれる。以前は文字化けしてしまうケース少なくなかったが、現在ではそのような問題点改善されてきており、精度高まってきていると言えるメンバー共有する事ができるチャット機能あるものホワイトボード書いてある文字が読み取れるものなど便利な機能備わっているOCRアプリ次々と登場している。

ai-OCRとは


ai-OCRとは、簡単に言うとOCRとAI技術組み合わさっている状態の事である。海外ではIntelligent Character Recognition」を略してICR呼ばれる事もある2つ技術掛け合わせる事で、手書き非定型フォーマット文章認識読み取り精度の向上を実現しているのだ。例えファックスなど紙媒体書かれている手書き文章認識でき、手作業によってデータリンクさせる必要がある業務の大幅な改善期待できるまた、デジタル化したデータとして蓄積されるため、AI機械学習ビックデータとして活用する事もでき、様々な紙媒体文書デジタル情報資産として活かせるうになる

ai-OCRには様々なメリットがあるが、その一つ挙げられるのが、文字読み取り識別精度が高いという点である。AI導入する事でディープランニングによる読み取り上が期待できる他、文字誤認識機械学習する事可能だ。さらに、デジタル化している文章よりも読み取りエラー確立が高いと言われている手書きの文字における識別精度の向上も期待できる一方異なフォーマットでも読み込みができる点もai-OCRメリットである。フォーマット非定型ai-OCRの場合、あらかじめ定義をしなくてもAI自動で項目などを検出してくれるのだ。スキャンするだけという簡単な作業文字読み込んでくれるため、業務の効率化繋がと言えるだろう。

他にもai-OCRメリットとしては、異なる言語や業界用語読み込みもできるという点も挙げられる事前にトレーニングデータでAI学習させる事で、幅広いテキスト対応できるうになる日本語はもちろん独自の文字使用している言語や手書き業界用語などの読み込みもできるようになるのだ。また、文字テキストの意味目的生成抽出できる事メリットである。そのため、デジタルデータ変換するためのデータ入力作業必要なく、大幅な作業効率の向上が期待できる。そしてai-OCRにはもう一つメリットがあり、それはRPAなどと連携する事で、業務の効率化自動化実現できる事である。

RPAとは「Robotic Process Automation」の略であり、人が行っていた業務ロボットシステムなどが代わりに行う事を指す。例え送られてきたファクス内容見てロボットシステム注文問い合わせかを自動判断して対応する事ができるようになるai-OCRRPA組み合わせる事で、さらなる業務の効率化自動化普及可能になる。ただ、ai-OCRの場合、初期費用ランニングコストオプション料金など導入コストがかかるため、費用対効果などを考慮しながら導入するかどうか検討していく事が重要と言えるだろう。

オー‐シー‐アール【OCR】


OCR

フルスペル:Optical Character Recognition
読み方オーシーアール
別名:光学文字認識

OCRとは、スキャナなどで入力され画像情報中から文字形状に基づいて文字識別しコンピュータ上で扱える文字データへと変換する仕組みのことである。

OCRの機能備えた装置ソフトウェアも、同じくOCRと呼ばれるこの場合のOCRはOptical Character Readerの略とされる

書籍新聞などの印刷物スキャナ読み取ると、一面の画像として入力される。OCRでは、主にパターン認識技術用いて画像中から文字情報認識している一般的にはスキャナから入力され画像PC上で専用ソフトウェア利用して解析する方法取られている。また、携帯電話中にもOCRの機能搭載され機種がある。

OCRを用いることで、例えば、古い書籍情報電子データ化する場合などに、タイピングによって人手入力するよりも効率的に作業を進めることができる。

OCRは、あらかじめ登録された文字パターンを参照して近似の形を判定するため、複雑な字形漢字や、創作的手書き文字完全に正しく読み取ることは難しい。補助処理として、周囲の罫線などから文字位置つながり確認する理を行っている場合も多い。


OCR

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2019/10/23 14:06 UTC 版)

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OCR

  • 光学文字認識 (Optical Character Recognition)、光学式文字読取装置 (Optical Character Reader) の略称。
  • オイル循環率 (Oil Circulation Ratio) の略称。
  • 過電流継電器 (Over Current Relay) の略称。


OCR

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/06/05 13:47 UTC 版)

エリア (ストリートファイター)」の記事における「OCR」の解説

相手を足で押し倒した後、前進して踏みつける。『EXレイヤー』では相手蹴り付けた後にドロップキック叩き込むものに変更された。

※この「OCR」の解説は、「エリア (ストリートファイター)」の解説の一部です。
「OCR」を含む「エリア (ストリートファイター)」の記事については、「エリア (ストリートファイター)」の概要を参照ください。

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