AI-OCRが抱える本質的な弱点とは

AI-OCRの導入を検討されている企業様から私たちセンクリードに、こんな声が多く寄せられます。
「認識結果が合っているかどうか、結局は目視確認が必要ですよね?」
「どこが間違っているのか分からないのが一番困る」
この「間違っているかの判断として結局確認が必要になる」という事実こそ、AI-OCRが抱える本質的な弱点であると言えます。
どれだけ認識精度が高くても、どこが正しくて、どこが間違っているか分からない状態では、実業務では使い続けられません。
私たちはこの課題に、“文字認識の考え方そのもの”を変えることで向き合ってきました。
センクリードが提供するAI-OCR「Growdea-OCR」がどのような手法で弱点を克服しているのか、以降の項でお伝えします。
1文字ずつ「正しく切り出せているか」が精度を決める
OCRというと、「AIで文字を読む」というところにスポットライトが当たりがちですが、実際の精度を大きく左右するのはその前段階です。
センクリードのGrowdea-OCRは、「文字をまとめて読む」のではなく、「1文字ずつ、正しく切り出す」ことを重要視しています。
Growdea-OCRが得意とする活字帳票では、
といった要素が認識結果に大きな影響を与えます。
ここがあいまいなままOCRを実行すると、「それっぽい誤読」が生まれやすくなるのです。
Growdea-OCRは、まず1文字として成立しているかどうかを厳密に判断し、切り出し精度を極限まで高める設計を採用しています。
空白も「情報」として正しく扱う

業務帳票において、文字と同じくらい重要なのが空白(スペース)です。
桁区切り、項目の境界、入力されていないという意味などを表現するために使用されている空白(スペース)をあいまいに扱うと、「列ズレ」や「数値の結合」など、業務帳票で大きな問題となる読み間違いが発生します。
Growdea-OCRは、文字だけでなく空白(スペース)も認識対象として扱い、帳票の構造が崩れないように設計しています。
ただ「読む」だけでなく、「業務で使えるデータにする」ためのOCRなのです。
読めない文字は、あえて「?」にするという判断
Growdea-OCRの大きな特長のひとつが、誤読しそうな文字を無理に確定させない点です。
一般的なOCRは、精度に自信がなくても文脈や形から推測して何かしらの文字に変換し出力するケースが多くあります。
しかしこれが、実務でOCRを導入する際に最も危険といえるポイントなのです。
間違っていることに気づけないまま、システムにそのデータが取り込まれ、後工程で問題が発生する……
このようなアクシデントからOCRの利用を取りやめる方が後を絶ちません。
そこで、Growdea-OCRはこのような事故を防ぐため、確信が持てない文字は特定の記号「?」に変換するという挙動をとるように設計しています。
これにより、誤読を最小化し、AI-OCR最大の弱点を克服しているのです。
「?」こそが、実運用を支える仕組みである

何度かお伝えしてきましたが、AI-OCR最大の弱点は、結果を目視チェックしないと合っているか分からないことです。
Growdea-OCRでは、この弱点を
「すべて目視確認するのではなく、『?』が出た箇所だけを確認すればよい」設計にするというアプローチで解決しています。
すべて読む必要はないため、怪しい箇所だけに集中できる。つまり、人が介在するポイントが明確になる。
そして、その結果として、
- 確認工数の大幅な削減
- ヒューマンエラーの防止
- 実務フローへの迅速な組み込み
といった明確な効果が生まれるのです。
Growdea-OCRは「人とAIの役割分担」を明確にする
私たちセンクリードは、「AIですべてを自動化する」ことをゴールにしていません。
AIが得意なこと、人が得意なことを切り分け、安心して業務に組み込めるようにGrowdea-OCRを設計しています。
AIは、正確に切り出し、確実に判断できるところまで読み取る。
人は、AIが確定できなかった「?」だけを確認する。
この役割分担こそ、Growdea-OCRが実運用に耐え続けている理由です。
Growdea-OCRは、「現場で使えるAI-OCR」であることを何よりも大切にしています。
現場のためのAI-OCR「Growdea-OCR」搭載商品のご案内

現場のことを第一に考えたAI-OCRであるGrowdea-OCRを搭載した、業務効率化のためのソフトウェアを展開しています。
オンプレミスで動作可能、買い切りタイプ・サブスクリプションタイプなど、現場からのご要望を多く反映したパッケージ群です。
帳票ソフトウェアのほか、検品、ポカヨケ、マスキングなど多種多様な商品をご用意しています。
Growdea搭載シリーズG-Correctionについて詳しくはこちら