光学式文字認識 (OCR) ソフトウェアは、PDF、画像、紙のドキュメントなどの編集不可能なドキュメント形式を、編集および検索可能な機械可読形式に変換するのに役立ちます。

OCRアプリケーションは、PDF や画像からテキストをキャプチャし、そのテキストを Word、Excel、またはプレーン テキストファイルなどの編集可能な形式に変換するためによく使用されます。OCR は、ファイルやドキュメントをデジタル化して検索可能にするためにも使用されます。

OCR ソフトウェアは、スキャンしたドキュメント/画像からのデータキャプチャの自動化にも役立ちます。 AI ベースの OCR は、組織のワークフローに適合する便利で編集可能な形式でデータをデジタル化できます。

請求書、領収書、貴重なデータの画像などのドキュメントをスキャンして処理することは、従来、エラーや遅延を伴う手動プロセスでした。 OCR ソフトウェア ソリューションは、企業がデータ入力と手動の検証/検証に費やす時間とリソースを節約するのに役立ちます。

ますます多くの組織が自動化を行っており、 ドキュメント処理ワークフロー をペーパーレス化し、収益を向上させるクラウドベースのデジタル ソリューションを活用しています。


最高のOCRソフトウェアのいくつかを見てみましょう。また、いくつかの無料のOCRソフトウェアもチェックしてください。


ナノネットの AI ベースの OCR ソフトウェアを使用して、手動データ入力を自動化します。ドキュメントからデータを即座にキャプチャし、データ ワークフローを自動化します。ターンアラウンドタイムを短縮し、手作業を排除します。


OCRとは? OCR ソフトウェアは何をしますか?

OCR または 光学式文字認識 は、スキャンした文書、写真、または画像内のテキストを識別して認識する技術です。 OCR ソフトウェアは、この技術を活用して PDF またはスキャンしたドキュメントからデータを抽出 し、機械で読み取り可能なテキスト データに変換します。テキスト データは、さらに処理するために、より便利に編集および保存できます。よろしければ、OCR に関する詳細な説明 とその使用例 ガイドもご覧ください。

OCR は、以下のような他のさまざまなユースケースでも使用されます。 PDF からの表の抽出, 画像からテキストを抽出 PDF またはその他の編集不可能な形式からテキストを抽出します。

現在、OCR ソフトウェアは、自動データ入力、パターン認識、テキスト読み上げサービス、検索エンジン用のドキュメントのインデックス作成、コグニティブ コンピューティング、テキスト マイニング、主要データ、機械翻訳など、さまざまなアプリケーションに使用されています。これらのツールは、スキャンしたドキュメント、PDF、または画像タイプを xml、xlsx、または csv ファイルに変換できます。

ビジネス

に最適な OCR ソフトウェア 市場で入手可能な最高の OCR ソフトウェアをいくつか見てみましょう。

ナノネット

Nanonets logo

ナノネットは、自動化する AI ベースのOCR ソフトウェアです。 データキャプチャのインテリジェントなドキュメント処理、領収書、ID カードなど、ナノキットは高度な OCR を使用し、 機械学習による画像処理と、非構造化データから関連情報を抽出するためのディープ ラーニングです。高速、正確、使いやすく、カスタム OCR モデルをゼロから構築でき、Zapier との統合もいくつかあります。ドキュメントをデジタル化し、データ フィールドを抽出し、シンプルで直感的なインターフェイスの API を介して日常のアプリと統合します。

ナノキットの紹介

ナノキットは OCR ソフトウェアとしてどのように際立っていますか?

長所:

  • 最新の UI
  • 大量のドキュメントを処理
  • 手頃な価格
  • 使いやすさ
  • データの認知的キャプチャ - 最小限の介入で済む
  • 済む 社内の開発者チームが不要
  • アルゴリズム/モデルをトレーニング/再トレーニングできる
  • 優れたドキュメントとサポート
  • 豊富なカスタマイズ オプション
  • 幅広い選択肢統合オプション
  • 英語以外または複数の言語で動作
  • 後処理はほとんど不要
  • 複数の会計ソフトウェアとのシームレスな双方向統合
  • 開発者向けの優れた OCR API

短所:

  • 非常に大量のスパイクを処理できない
  • テーブルキャプチャ
  • UI の方が優れている可能性がある

ナノネットを使い始めるための事前トレーニング済みのOCRエクストラクタを使用するか 、独自のカスタム OCR モデルを構築します。デモをスケジュールするOCRの詳細については ユースケースをご覧ください!


ABBYY Flexicapture

FlexiCapture は、あらゆる構造、言語、またはコンテンツのドキュメントを、使用可能でアクセス可能なビジネス対応データに自動的に変換する、安定したスケーラブルなドキュメント イメージングおよびデータ抽出ソフトウェアです。

ABBYY FlexiCapture for Invoices - Demo Video

長所:

  • 画像を非常によく認識できる
  • ハードコピーの結果をシステムに簡単に保存できる
  • できる ERP システムとうまく統合できる
  • ドキュメントからのデータ抽出ができる (ある程度まで)

短所:

  • 初期設定が難しく複雑になる可能性がある
  • 請求書の自動処理がうまくいかない可能性がある
  • 既製のテンプレートがない
  • カスタマイズが難しい
  • 利用可能なリソースがない
  • RPA ソリューションとの統合を改善する必要がある
  • 低解像度の画像/ドキュメントでは精度が低い
  • 特定のセクションだけでエラーが発生しても、バッチ検証が保留される
  • 明細項目のエラー メッセージが表示されるスキップする必要がある項目については、
  • RESTful API はオンプレミス バージョンでは使用できません

ABBYY Finereader

ABBYY FineReader:OCR PDF ファイルの編集をサポートこのプログラムを使用すると、画像ドキュメントを編集可能な電子形式に変換できます。

ABBYY FineReader Server – デモ ビデオでドキュメントを処理

長所:

  • 手動修正用のキーボード フレンドリーな OCR エディタ
  • 明確なインターフェイス
  • 複数の形式にエクスポート
  • 独自のドキュメント比較機能

短所:

  • 高速検索のためのフルテキストインデックス
  • 学習曲線が必要
  • 価格が法外
  • 不可能ドキュメントの変更履歴を表示できない
  • 複数のファイルを1箇所にマージできない
  • 後処理が必要
  • がある 最初は UI に圧倒される可能性がある
  • 大きなファイルの処理が遅い

OCR ソフトウェアが必要、画像からテキストへの抽出 または PDFデータの抽出が必要ですか?PDF から表へ、または PDFからテキストへ変換したいですか?ナノネットをチェックしてください!


Kofax Omnipage

Omnipage は強力な PDF OCR 大量の企業 OCR タスクの自動化を処理できます。このツールは、テーブルの抽出、項目の一致、およびスマートな抽出に特化しています。

長所:

  • 画像を強化するための強力なツール セットがある
  • 非常に正確

短所:

  • UIが直感的ではない
  • AP自動化の構成は単純ではない
  • API統合は改善の余地がある

余地

Datacap には、強力な OCR エンジン、複数の機能、およびカスタマイズ可能なルールがあります。スキャナー、モバイル デバイス、複合機、ファックスなど、複数のチャネルで機能します。

長所:

  • データ キャプチャで複雑なアプリケーションを構成できる
  • スキャンメカニズム
  • 使いやすさ
  • オンライン サポート UI がほとんどない
  • より直感的になる可能性がある
  • セットアップが面倒になる可能がある
  • 遅い
  • フローの作成は簡単ではない
  • カスタマイズ

さまざまな OCR モデルを試すか、 すぐデモをリクエストし、ナノネットのユースケースが貴社の製品にどのように適用できるかをご覧ください。


Google Document AI

Google Cloud AI スイートのソリューションの1つである Document AI (DocAI) は、機械学習を使用してデータを自動的に分類、抽出、強化し、ドキュメント内の洞察を引き出すドキュメント処理コンソールです。

長所:

  • セットアップが簡単
  • 他のGoogleサービスと非常によく統合できる
  • 情報の保存
  • 速度

短所:

  • AI モジュールには適切なドキュメント
  • 既存のモジュールとライブラリのカスタマイズが難しい
  • Python やその他のコーディング言語に対応していない
  • 古いAPI ドキュメント
  • 高価
  • ハイブリッド クラウドの展開には適していない
  • カスタムAIアルゴリズムを必要とするユースケースには適していない

AWS Textract

AWS Textract は、機械学習と OCR を使用して、スキャンしたドキュメントからテキストやその他のデータを自動的に抽出します。また、フォームやテーブルからデータを識別、理解、抽出するためにも使用されます。詳細については、こちらをチェックしてください。: AWS Textract の詳細な内訳

長所:

  • 従量制の請求モデル
  • 使いやすさ

短所:

  • トレーニングできない
  • 精度が低い
  • 手書きのドキュメント向けではない

PDFドキュメントからデータをスクレイピングし、 PDF テーブルを Excel に変換する、 または テーブル抽出を自動化したいですか? ナノネットはPDF スクレーパー または PDFパーサー データをスクレイピングする PDF を大規模に解析します。


Docparser

Docparser は、ビジネス向けの価値の低いタスクとワークフローを自動化できる、クラウドベースのドキュメント処理および OCR ソフトウェアです。

長所:

  • セットアップが簡単
  • Zapier 統合

短所:

  • Webhook が失敗する可能性がある
  • 解析ルールを理解するには、ある程度のトレーニングが必要
  • テンプレートが不足している
  • ゾーン OCR アプローチ - 未知のテンプレートを処理できない
  • UI が改善
  • ページの読み込みが遅い
  • ドキュメント改善の必要がある

Acrobat DC

Adob​​e は、組み込みの OCR 機能を備えた包括的なPDFエディターを提供します。

長所:

  • 安定性/互換性
  • 使いやすさ

短所:

  • 高価
  • 専用の OCR ソフトウェアではない
  • システムに負荷がかかる
  • ハードディスクの多くのスペースを占有する
  • Sharepoint や Dropbox などのサービスとの統合が難しい
  • Adobe Creative Cloud ライセンスが必要

Klippa

Klippa は、組織内の紙の文書をデジタル化するための自動化された文書管理、処理、分類、およびデータ抽出ソリューションを提供します。

長所:

  • 迅速なセットアップ
  • 優れたサポート
  • 開発者向けのAPI
  • 明確で簡潔な API ドキュメント
  • 会計プログラムとのリンク
  • 競争力のある価格
  • 統合

短所:

  • OCR 認識が向上する可能性がある
  • テンプレートのカスタマイズが制限されている
  • ホワイトラベルのカスタマイズの一括調整
  • サポートがない
  • VATが正しく表示されないことが多い
  • アプリが頻繁にクラッシュする
  • する OCR モデルをトレーニングできない
  • 多くのオプションがあるため、選択プロセスは簡単ではない

OCR API には興味深いものがたくさんあります。 ユース ケース ビジネス パフォーマンスを最適化し、コストを削減し、成長を後押しできる、ナノネットのユースケースが貴社の製品にどのように適用できるかをご覧ください。


その他の注目すべき言及には、 VeryfiReadirisInfrrdRossum Hypatosなどがあります。

上記のすべての OCR ソフトウェアを、いくつかの重要な OCR ソフトウェアの機能とパラメーターについて簡単に比較してみましょう。

Feature comparison of leading OCR software


ナノネットは OCR ソフトウェアとしてどのように際立っていますか?

ナノネットのOCR ソフトウェアは 簡単かつ柔軟にセットアップでき、わずか 1 日で インテリジェント オートメーション プラットフォームの非構造化データを問題なく処理し、一般的なデータの制約も、簡単に処理します。欠陥や傷のあるドキュメントも非常に簡単に抽出されます。また、複数のページがある請求書の識別項目を簡単に処理してくれます。これは、ほとんどのレガシーおよび最新の OCR ツールが失敗するものです。また、ナノネットはヘッダーの列をカスタマイズ して、複雑な請求書をより効率的に処理できるようにします。ナノネットの AI は、高い精度を保ち、再作業や修正を最小限に抑えてドキュメントを処理してくれます。

ナノネットを使用する利点は、精度、経験、およびスケーラビリティの向上だけではありません。ナノネットの独自の利点を際立たせる 8 つの理由は以下の通りです。

  1. 制限に拘束されない - ナノネットは、独自のデータを使用して、ビジネスの特定のニーズを満たすのに最適なモデルをトレーニングします。
  2. 使いやすく柔軟 - 特定のビジネス ニーズにナノネットを適応させるのは簡単で簡単です。カスタム OCR モデルの作成と再トレーニングから、新しいフィールドの追加と統合の処理まで、ナノネットはすべてを処理できます。
  3. 継続的な学習と再トレーニング - 企業は、動的に変化する要件とニーズに直面することがよくあります。潜在的な障害を克服するために、ナノネットのOCRソフトウェアを使用すると、モデルを新しいデータで簡単に再トレーニングできます。これにより、OCR モデルを予期しない変更に適応させることができます。
  4. とにかく、カスタマイズ - ナノネットは、好きなだけテキスト/データのフィールドをキャプチャし、任意の方法で表示できます。キャプチャされたデータは、カスタム検証ルールを使用して、テーブルまたは行項目、または選択したその他の形式で表示できます。 ナノネットはドキュメントのテンプレートに拘束されないことを常に覚えておいてください!
  5. 後処理がほとんど必要ない - ほとんどのOCR ソフトウェアはデータを取得してダンプするだけですが、ナノネットは関連データのみを抽出し、それらをインテリジェントに構造化されたフィールドに自動的に分類して、表示と理解を容易にします。これにより、修正と検証に費やす多くの時間が不要になります。
  6. 一般的なデータ制約を簡単に処理 - ナノネットは、ディープ ラーニングとオブジェクト検出技術を活用して、他の OCR ソフトウェア間のテキスト認識と抽出に大きな影響を与える一般的なデータ制約を克服します。ナノネットのAI は、手書きのテキスト、低解像度の画像、新しいフォントまたは筆記体のさまざまなサイズの画像、影のあるテキスト、傾斜したテキスト、ランダムな非構造化テキスト、画像ノイズ、ぼやけた画像などを認識して処理できます。従来の OCR ソフトウェアは、このような制約の下で機能するように装備されていません。実際のシナリオでは標準ではない、非常に高いレベルの忠実度のデータが必要です。
  7. 英語以外または複数の言語で 動作 - ナノネットはカスタム データを使用したトレーニングに重点を置いているため、任意の言語または複数の言語のドキュメントからテキストを同時に抽出できる単一のモデルを構築するために独自に配置されています。
  8. 社内の開発者チームが不要 - ビジネス要件に合わせてのネットのAPI をパーソナライズするために、開発者の雇用や人材の獲得について心配する必要はありません。 ナノネットは、手間のかからない統合のために構築されました。ナノネットは、ほとんどの CRM、ERP、コンテンツ サービス または RPAソフトウェアに対応しています。

無料のOCRソフトはありますか?

上記のプロ向けの最先端の OCR ソリューションとは別に、ある程度の仕事をする無料のOCR ソフトウェアがあります。オープンソースの OCR エンジン (Tesseract など) で実行されるこれらの無料のソリューションは、写真、PDF、TIFF、またはスキャンしたドキュメントを編集可能なデジタル テキスト形式に変換するのに役立ちます。精巧なビジネス文書を大規模に処理することはできないかもしれませんが、単純な書式設定の単純な文書からテキストを抽出するには十分です。

これらの無料の OCR ソリューションは、Webベースのアプリケーション、さまざまなプラットフォームにインストールする必要があるスタンドアロンソフトウェア、または本格的なドキュメント編集サービスのサイド機能として提供されます。無料の OCR ソフトウェアは、手書きの文書、複数列の表、長い行項目、または低品質の画像/スキャンの処理に失敗することがよくあることに注意してください。

以下は無料のOCRツールです:

  • OnlineOCR.net
  • FreeOCR
  • SimpleOCR
  • GOCR
  • Office Lens
  • English OCR
  • Easy Screen OCR
  • A9t9
  • Photo Scan
  • Capture2Text Adob​​e
  • Scan
  • OCR Microsoft OneNote を使用
  • OCR と Google Docs


OCR ソフトウェアはどのように機能しますか?

通常、次の段階が含まれます。

  • OCR
  • プロセス

OCRソフトウェアは、データを正確に認識します。 さまざまなテクニック、画質、位置合わせ、明瞭度、向きの改善で強化された画像は、より優れたOCR出力を生成します。

An image pre-processing technique

ソース

文字認識のステップには以下が含まれます。 さまざまなアプローチ (マトリックス マッチングと特徴抽出) の使用、画像を扱いやすいセクションまたはゾーンに分割、それらに含まれる文字を認識したりなどです。アプローチは、ピクセルごとの比較/認識から、ニューラル ネットワークを使用してテキストの行全体を一度に認識するより高度な技術までさまざまです。

Detecting or recognizing characters and text

生の画像ソース: https://www.ktoo.org

そして最後に、後処理ステップには以下が含まれます。 技術とアルゴリズム:最初にエラーを検出してから修正することにより、抽出されたデータの精度を向上させるこれには、抽出されたテキスト/データを標準の辞書または語彙と比較し、論理的、文法的、および文脈上の考慮事項を考慮する必要があります。


OCRのユースケースとは

OCR は、物理的なドキュメントまたはスキャンを、Word、Excel、Docs、Sheets などのワード プロセッサで編集できる機械可読形式に変換するために最もよく使用されています。ほとんどのオンライン コンバーターは内部で OCR を使用して、編集不可能な厳密なファイル形式 (TIFF、PNG、PDF など) を編集可能な出力に変換します。しかし、これらのよく知られた例とは別に、OCR は次の目的にも広く (あまり明示的ではないかもしれませんが) 使用されています。

  • 入力の自動化
  • バーコードのスキャン
  • 検索エンジン向けのドキュメント、Web ページ、情報のインデックス作成
  • データ
  • 旅行識別のためのパスポート認証
  • 店舗ラベルの認識
  • テキスト読み上げサービスによる視覚障害者の支援
  • 保険金請求処理
  • ドローンベースの物体検出
  • 運転車の信号機の
  • 読み取り 公共料金メーターの読み取りによる請求の自動化
  • ソーシャル メディアの監視
  • 銀行での小切手の自動クリアランス
  • マルチ-言語翻訳サービス
  • 法的文書の検証と承認
  • 顧客を引き付けるためのロイヤルティプログラムの実行

このような一般的な採用を受けて、OCR テクノロジーは、特定のドメインを対象とする特殊な OCR アプリケーションの開発に使用されています。また、スタンドアロン ソフトウェアができました。 OCR金融 OCR会計 請求書OCR 請求書の自動化, レシートOCR PDFスクレーパー または PDF パーサー, パスポートOCR インテリジェントオートメーション などが挙げられます。特別な機能と統合により、OCR 機能の自動化が容易になり、これらのソフトウェア アプリケーションの生産性が向上します。

AI および ML 機能を活用し、ナノネットのような最新OCR ソフトウェアにより、ユーザーは カスタム OCR モデルを構築 データキャプチャを行い、必要なトレーニング ファイルをアップロードし、対象のテキスト/データに注釈を付け、カスタム OCR モデルをトレーニングし、実際のデータでテストおよび検証するだけで、カスタム OCR モデルがすべてのシリンダーで起動する準備が整います!