営業担当者が顧客先で契約書や注文書を受け取る機会が多い企業に適しています。タブレットがあれば、顧客先で書類をその場で撮影してデータ化できるため、オフィスに持ち帰る必要がありません。紙の書類を紛失するリスクも減らせますし、データ化した情報をすぐに社内システムに登録できます。移動時間を有効活用できるため、営業活動の効率化にもつながります。

建設現場や設備保守の現場で作業報告書や点検記録を扱う企業に向いています。作業現場にパソコンを持ち込むのは難しいですが、タブレットなら片手で持ちながら操作できます。手書きの作業報告書や図面上のメモをその場でデータ化して、本社に送信することが可能です。現場から離れた場所にいる管理者も、リアルタイムで作業状況を把握できるようになります。

患者のカルテや問診票、同意書などの紙書類を扱う医療機関や介護施設に適しています。タブレットは病室や介護フロアを移動しながら使えるため、患者や利用者の近くで書類をデータ化できます。手書きの検温記録や服薬記録をベッドサイドでデータ化すれば、記録作業の時間を短縮できます。感染対策として紙書類の回覧を減らしたい施設にも有効です。

レシートや伝票、納品書などを日々大量に処理する小売店や飲食店に向いています。レジ周りや厨房などの限られたスペースでも、タブレットなら省スペースで設置できます。仕入れ時の納品書をタブレットで撮影してデータ化すれば、在庫管理システムへの入力作業が楽になります。閉店後の売上集計時に手書き伝票をデータ化する作業も、タブレットの直感的な操作で素早く行えます。

撮影した書類の画像をインターネット経由でクラウドサーバーに送信し、サーバー側で文字認識処理を行うタイプです。タブレット本体の処理能力に依存しないため、複雑な書類や大量のページでも高速に処理できます。また、認識結果をクラウド上に保存すれば、パソコンやスマートフォンなど他の端末からもアクセスできます。ただし、インターネット接続が必須なため、通信環境が不安定な場所では利用できません。機密情報を含む書類をクラウドに送信することに抵抗がある企業には向かない場合もあります。

タブレット本体にインストールして、端末内で文字認識処理を完結させるタイプです。インターネット接続が不要なため、通信環境がない現場や地下、山間部などでも利用できます。さらに、書類の画像データが外部に送信されないため、セキュリティ面での安心感があります。医療情報や個人情報を扱う企業に適しています。一方で、タブレットの処理能力に依存するため、古い機種では認識速度が遅くなる可能性があります。

特定の書類形式や業界に特化して開発されたタイプです。名刺専用、レシート専用、帳票専用など、目的を絞った機能を持っています。該当する書類については認識精度が高く、項目の自動分類や特定フォーマットへの出力機能が充実しています。名刺であれば氏名や会社名、電話番号などを自動で項目分けして、連絡先として登録できる形式で出力します。ただし、専用設計されていない書類には対応できないため、さまざまな種類の書類を扱う場合は不便です。

あらゆる種類の書類に対応できる幅広い機能を持つタイプです。契約書、請求書、報告書、手書きメモなど、形式を問わず文字認識できます。1つのアプリでさまざまな業務に対応できるため、複数の専用アプリを使い分ける手間がありません。加えて、認識結果の編集機能や出力形式の選択肢が豊富です。反面、特定の書類形式に特化した専用アプリと比べると、認識精度や自動分類の精度がやや劣る場合があります。

タブレットの画面を指やペンで直接タッチして操作することを前提に設計されたタイプです。認識範囲の指定や修正箇所の選択が、指で直感的に行えるように大きなボタンや分かりやすいアイコンが配置されています。認識結果の確認画面でも、誤認識部分をタップして簡単に修正できる仕組みになっています。片手でタブレットを持ちながらでも操作しやすいため、立ったまま作業する現場に向いています。

手書きの文字を認識することに特化したタイプです。筆圧の違いやクセのある字体にも対応できるよう、高度な認識技術を搭載しています。現場作業の報告書や顧客が記入したアンケート用紙など、手書き文書を多く扱う業務に適しています。また、日本語の崩し字や続け字にも対応できるものもあります。印刷された活字の認識精度は汎用タイプと同等ですが、手書き文字の認識精度では大きく優れています。

OCRで抽出したテキストをもとに、AIエージェントがその後の処理を自動化する事例も増えています。たとえばOCR結果から重要項目を抜き出し、構造化データに変換する工程をGPT-4などの言語モデルに任せることで、人手を介さず帳票の情報を整理できます。実際に、請求書画像をOCRで読み取った後、AIが請求番号や日付、金額などを自動抽出してCSVに出力する仕組みも実現されています。このようなOCR＋生成AIのワークフローにより、請求書処理や契約書のデータ入力といった煩雑な業務が大幅に効率化されています。例えば日本でもZOZO社が受領した請求書のOCRとAI処理を組み合わせて経理業務を効率化し、月次決算を約3.5日短縮した例があります。今後さらに多様な業務でAIエージェントがOCR後の判断・処理まで担うことが期待されます。

生成AIの導入により、OCRソフトは単に文字を起こすだけでなく内容を理解し要約することも可能になりました。変換したテキストから重要ポイントを抽出して要約を自動生成したり、キーワード付与による文書整理ができるOCRも登場しています。実際、画像やPDFを読み込んだ後に「この文書を要約して」とAIに尋ねれば即座に要約結果を得られるアプリも存在します。これによりユーザーはタブレット上で文書の内容把握まで含めた体験が可能となり、OCR結果を自分で精読する手間を省けます。将来的には、生成AIが文脈をさらに深く理解して文書の要約や翻訳、質問応答を高度化し、OCRソフトがそのまま知的なアシスタントとして機能するようになるでしょう。

テキストと画像を同時に扱えるマルチモーダルAIの登場は、OCRの概念を刷新しつつあります。OpenAIのGPT-4 Visionのようなモデルは、画像内の文字情報を読み取り理解することができ、表やグラフのデータを解析して質問に答えるといった高度な処理さえ可能です。現在は一部の先進的なシステムで実現し始めた段階ですが、今後OCRソフトにもこれらの技術が統合されることで、画像を入力するだけでテキスト抽出から内容解析、意思決定まで一貫して行う「賢いOCR」が普及すると考えられます。例えば、紙のフォームを撮影するだけでAIが内容を読み取り他のシステムに自動入力したり、スキャンした資料からAIが直接インサイトを報告してくれるような未来も視野に入っています。