OCRテキスト認識の仕組み

Upload your image or PDF file. Our OCR engine processes the visual content and identifies text regions using pattern recognition algorithms.

Recognized text is assembled into a structured document preserving the original layout as closely as possible, including paragraphs and line breaks.

なぜドキュメントデジタル化にOCRを使用するのか？

OCR (Optical Character Recognition) technology analyzes image pixel patterns to identify text characters, enabling digital extraction from scanned documents and photos.

Extracted text becomes fully searchable, copyable, and editable, transforming static image content into productive digital data.

OCR精度と品質要因

OCR精度はソース画像の品質に大きく依存します。良好なコントラストのクリーンで高解像度のスキャン（300+ DPI）が最良の結果を生み出します。一般的なフォントの印刷テキストでは98〜99%の精度を達成することがよくあります。解像度の低下、コントラストの悪さ、傾いたページ、または珍しいフォントは精度を低下させます。手書きテキストは印刷テキストよりも認識がはるかに困難です。手書きでは精度が低下することが予想されます。

複数の列、テーブル、図、混合コンテンツを持つ複雑なレイアウトはより多くの処理を必要とします。当社のOCRはドキュメント構造の保持を試みますが、非常に複雑なレイアウトは変換後に手動調整が必要な場合があります。最良の結果を得るには、サポートされている言語の明確に印刷されたドキュメントのクリーンなスキャンを使用してください。重要なアプリケーションに依存する前にOCR出力を確認してください。

最良のOCR結果を得るためのヒント

ドキュメントを300 DPI以上でスキャンしてください。解像度が高いほど認識精度が向上します。テキストと背景の間に良好なコントラストを確保してください。可能であれば、色あせたり黄ばんだりしたページは避けてください。OCRがテキスト行を正しく検出するために、ページを真っすぐに（傾けずに）スキャンしてください。写真の場合、テキスト領域全体に影なく均一な照明を確保してください。

ドキュメントに適した正しい言語を選択してください。OCRは言語固有の辞書と文字セットを使用します。変換後、特にOCRエラーが最も一般的な数字、固有名詞、専門用語について出力を校正してください。複数ページのドキュメントでは、品質が異なる場合があるため、各ページを確認してください。異なる設定で再処理すると結果が改善される場合に備えて、元のスキャンを保持してください。