IDC (International Data Corporation) 社では、2025 年までに全世界のデータが 175 ZB を超えると予測しています。データはデジタルトランスフォーメーションの最大推進要因の 1 つですが、全ビジネス データの 80% 以上は構造化されていません。手書きのコンテンツ、印刷されたドキュメント、E メール、デジタル画像、PDF はすべて、これらの形式の例です。これらのドキュメントは、誰かがテキスト ファイルなどのより構造化された形式に変換しない限り、まとめたり検索したりすることはできません。

ここで役に立つのが、OCR プログラムです。OCR は、非構造化形式を機械可読で検索可能なテキストに変換するプロセスを自動化します。たとえば、レシートを電話機でスキャンした場合は、このテクノロジーが使用されています。ビジネスでは、これによってペーパーとデジタルの間のデータ入力が大幅に迅速化します。

OCR テクノロジーには非常に多くの用途があります。最初はシンプルに聞こえるかもしれませんが、その応用範囲は広大です。個人利用から、スモールビジネス、巨大企業に至るまで、光学式文字認識は、デジタル化の進む現代社会で広く活用されています。

OCR のメリットとは?

光学式文字認識は、オートメーション ソフトウェア (英語)の世界でかなり特殊でニッチな分野となっています。OCR をビジネス ワークフローの一部として使用する機能により、あらゆる業界のビジネス プロセスは容易になります。それにとどまらず、すべてのビジネス レベルで非常に明確なメリットがあります。

迅速性迅速性

OCR ソフトウェアの最大のメリットは、日付入力とデータ処理のプロセスをいかに迅速化できるかという点にあります。かつて、最速のタイピストが分あたり 216 単語を入力した記録があります。これに対し、標準的なコンピューターでの最速の OCR ソフトウェアは秒あたり 1,500 文字以上を認識できます。

精度精度

もう 1 つのメリットは精度です。人の場合、各タッチポイント (データ入力、データ処理、データ抽出) が、エラーが発生する可能性のある領域となります。基本的なソフトウェアの場合でも OCR の精度は約 98% です。ディープ ラーニング アルゴリズムなどの AI テクノロジーに加え、自然言語処理 (NLP)、インテリジェント文字認識 (ICR) およびその他の認識ソフトウェアがさらに高い精度をもたらします。

機能機能

手書きのテキストを光学式文字認識を使用せずにデジタル画像とスキャンされたドキュメントに変換することはできますが、OCR 機能はそれらのドキュメントを索引付け、編集、検索する機能を追加します。単にスキャンしただけの PDF を受け取ったことがあれば、テキストを編集できないことによるストレスを理解できるでしょう。スキャンされた紙のドキュメント、名刺、手書きのメモ、または店舗のレシートのいずれで作業している場合でも、OCR はフラストレーションを取り除きます。

コストコスト

いつでも情報を入手できることで多くのメリットがもたらされるため、今日ではますます多くのビジネスがあらゆるものをクラウドとデジタルに移行しつつあります。ただし、手動でデータの入力、処理、抽出を行うとコストが法外になる可能性があります。OCR を選択すれば、データ抽出の人件費とコピーや印刷などのコストを削減できます。

スペーススペース

OCR は企業全体の膨大な紙のドキュメントをデジタル化、文書化およびカタログ化された情報に素早く正確に変換できるため、物理的な紙はもはや不要となります。紙のファイルで満たされた巨大なファイル キャビネットはなくなり、単一のサーバーと、組織内の情報検索をシンプルにするプラットフォームに置き換わります。

編集可能性編集可能性

前述のとおり、テキストを編集できない単なる画像の PDF は、かなりのストレスをもたらします。OCR は、すべてのドキュメントを Word などの望ましいファイル形式に変換することで、その問題を解消します。その結果、時間のかかるコピー/貼り付け/編集を行う必要がなくなり、ドキュメントのコンテンツをより容易に更新できるようになります。

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一般的な OCR アプリケーション

OCR テクノロジーには、思いつくほぼすべての業種で多くの実用的な商業用途があります。特に、不正確で破損したデータによる問題を抱えている業種ではなおさらです。

いくつか例を紹介します。

銀行銀行

銀行は自動化テクノロジーと OCR を最初に採用した業種の 1 つであり、銀行業界はいまだに最大のユーザーとなっています。データ キャプチャは銀行 (英語)のプロセスをよりシンプルで迅速な効率の高いものにしています。

ATM は、オートメーションと OCR テクノロジーの最初の例の 1 つです。最新の例としては、モバイル小切手預金などが挙げられます。今では、コンピューターが口座番号、署名、金額の差異を読み取り、正確に認識できるため、OCR テクノロジーの品質は実際に向上しています。事実、小切手の下部にある口座番号のフォントは、機械可読性を高めるように作成されています。

また、OCR を使用することで、銀行は、住宅ローンの申し込み、給与明細書、ローンの申し込みなど他の領域からデータを正確に抽出できます。

保険保険

保険会社は、毎日膨大な量の文書業務を処理しています。保険の申し込み、新規顧客、保険契約の更新、請求処理など、すべてに文書業務が必要です。必要なドキュメントすべてを手動でデジタル化するには、人件費と労力の点であまりに多くのコストがかかります。

OCR ソフトウェアにより、データ抽出は自動化され、保険業界の日常的なプロセスの高速な部分になります。新しい保険証書への記入が済んだら、それらをスキャンしてシステムに取り込むことができます。新規顧客は、保険契約が続く限り「システム内」で管理されるようになりました。つまり、保険会社は、保険契約に疑問がある場合、保険契約を変更する場合、または請求を処理する必要がある場合に、いつでも情報を引き出すことができます。

医療医療

医療請求の処理件数は、年間数百万件に及びます。その結果、膨大な文書業務と手動処理が生まれ、正確性が最優先される業種において、多数のエラーが発生しています。患者記録の欠落は、医療業界における膨大な紙のドキュメントに起因する一般的な問題の 1 つに過ぎません。これらのエラーはデジタル記録への移行を推進する最大の理由の 1 つです。

OCR を採用すれば、大量の記録を非常に簡単に電子形式へ移行できます。手動の部分がなくなれば、エラーが減り、医療記録と請求の処理プロセスは迅速化され、情報の入手可能性が改善されます。今では、さまざまな医療フォーム、薬事記録、臨床所見などの医療ドキュメントを、24 時間、場所を問わず、必要なときに入手できるようになっています。

小売小売

OCR テクノロジーによって、小売業界は、とりわけ受渡情報をより円滑に処理できます。多くの場合、梱包リストからのデータのキャプチャ、発注書のスキャン、請求書のデジタル化、在庫の追跡などに使用されています。

OCR プログラムは、ユーザーの介在なく、数千の請求書テンプレートを自動的に生成します。カメラを利用して、SKU、価格、製品名をデジタル形式に変換できます。

対顧客では、ソフトウェアによってポイント プログラムやクーポンの柔軟性を向上させます。モバイル OCR を使用してシリアル コードをスキャンするだけで、それらを引き換えることができます。

人事人事

人事は会社にとって不可欠な部分であり、最も時間かかるタスクを扱う領域の 1 つでもあります。好例が、候補者の事前選考です。人事採用担当者は、新規採用案件に平均 3 日間を費やします。

OCR ソフトウェアはどのように役立つのでしょうか? OCR ソフトウェアを使用すると、人事採用担当者は応募を一括処理できます。応募が処理されると、関連するデータが抽出され、分類されます。その後、人事採用担当者は、この抽出されたデータを使用して、候補者と職務要件を照合します。

これによって、人事にはいくつかのメリットがもたらされます。1 つ目のメリットは、人事採用担当者の貴重な時間の節減です。2 つ目は、性別や人種の公平性などのイニシアチブの支援です。これに関しては、必要な資格以外の差をすべて排除します。無意識の偏見や主観性はもう問題にはなりません。3 つ目のメリットは、プロセスが迅速化されるため、候補者に返答を長い間待ってもらう必要がなくなり、最初から好意的な印象を作ることができることです。

不動産不動産

商業用および住宅用不動産会社は、文書業務の処理に特化しています。決済、費用、保守記録、売買証書などすべてに署名し保管する必要があります。保管後は、簡単に利用できなければなりません。

手動のファイリング システムには、必要なドキュメント パケットを自動的に分類、照合、作成するためのテクノロジーを用いた電子的なファイリング キャビネットほど効率的で迅速なものはありません。ドキュメント管理システムに OCR を統合することで、画像であれ、テキスト ドキュメントであれ、あらゆるドキュメントが検索可能になります。

OCR に関するよくある質問

OCR は、データを主導で入力するのではなく、さまざまなソースから自動的にデータを抽出できるビジネス ソリューションです。抽出されたデータは、機械での読み取り、索引付け、データ処理での使用が可能なデジタル情報に変換されます。

正確にコンテンツを変換する機能は重要です。大半の OCRソリューションは、ページ レベルで計測した場合に、98 ~ 99% の精度に達しています。つまり、1 ページ 500 文字の内、490 ~ 495 文字が正確だということです。

通常はこの精度で十分ですが、先進の OCR システムは高度な文書処理 (IDP) のおかげでさらに高い精度を備えています。IDP は、より高い精度を実現するために、OCR に人口知能のレイヤーを追加します。

OCR ソフトウェアにはそれぞれ違いがありますが、基本的にオートメーション プロセスは同じです。

前処理: 紙のドキュメントまたは画像ファイルをデジタル化するために、スキャンしてソフトウェアに取り込みます。このソフトウェアは、文字の境界を滑らかにし、欠陥を取り除いて、プレーン テキストを抽出します。その後、残りのテキストは白黒のみに変換され、すべてモノクロ階調で置換されます。これによって、テキスト認識がより容易になり、精度が向上します。

テキスト認識: OCR はさまざまなレベルのテキストおよびパターン認識、特徴検出、および特徴抽出 (各文字に固有な曲線や角のパターンなど) を使用し、ページの内容を明確化します。

後処理: OCR エンジンがどのぐらい基本的なものかに応じて、テキストと内部辞書を比較し、相互参照してコンテキストを明確化して、より高い精度を実現します。最終的な成果物は、十分に検索可能かつ編集可能なデジタル ドキュメントです。

最も一般的なユース ケースは、シンプルなドキュメント スキャンです。印刷されたテキスト ドキュメントを機械可読なテキスト ドキュメントに変換します。その後、最終ドキュメントは Microsoft Word やその他のワード プロセッサーで編集できます。

OCR を開始する方法は?

OCR を開始するにはいくつかの手順が必要ですが、これは導入のためではありません。ボトルネックと混乱を削減するため、最初に組織がオートメーションに対してどのぐらい準備できているかを評価 (英語)することをお勧めします。次の質問に少なくとも基本的な回答を確実に用意します。

  • ビジョンと戦略はどのようなものですか?

  • どのプロセスを自動化し、それらをどのように測定しますか?

  • 会社はどのように編成されていますか? 従業員と経営側の構造はどうなっていますか?

  • 現在、どのテクノロジーを使用していますか? 会社のアーキテクチャは、技術的な観点からどのように構成されていますか?

明確化しておくと、これらの質問は、単体のオペレーターよりエンタープライズ レベルの組織に関連する情報に関するものですが、だからと言って SMB が対象外という訳ではありません。ロボティクス・プロセス・オートメーション (RPA) がビジネス規模に基づいて区別することはありません。

これらの質問に対する基本的な回答が用意できたら、クラウドネイティブの OCR ソリューションを探しましょう。クラウドネイティブのソリューションはビジネスプロセスに容易に統合でき、スケーラブルで、ビジネスとともに成長させることができるため、それらを採用することが最優先です。クラウドネイティブのソリューションは、フル クラウド、ハイブリッド クラウドまたはオンサイトのいずれでも、あらゆるタイプのビジネス設定で稼働します。

最終的には、デモを試してください。ビジネスに実装する前に、OCR ソフトウェアに実際に期待できることを確認しておきます。統合されたオートメーションが組織にもたらすメリットによって、驚かされることでしょう。

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