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AI-OCRとは？使い分けの前に押さえておきたい基礎

手作業のデータ入力は、正確さが求められる一方で時間がかかります。そこで登場したのがOCR（光学文字認識）です。さらに近年は、学習によって認識精度を高められるAI-OCRが主流になりつつあります。
本記事では、まずAI-OCRの基礎を整理し、そのうえでAI-OCRとアウトソーシングの使い分けを3つの視点から解説します。

AI-OCRとは

AI-OCRは、従来のOCRに機械学習（AI）を組み合わせ、手書き・活字・レイアウトの違いにも柔軟に対応できる文字認識技術です。読み取りデータが増えるほどモデルが学習し、認識精度が段階的に向上します。

一方で、100％自動化を常に実現できるわけではありません。帳票の汚れ・欄外の書き込み・朱書きや訂正印などは誤認識の原因になり得ます。そのため、多くの現場では最終確認（目視検証）を合わせて行います。

使い分け①：大量・定常の帳票はAI-OCRが得意

まず、処理量が多く項目も比較的定型な帳票（例：領収書、請求書、各種申請書）では、AI-OCRが圧倒的なスピードを発揮します。フォーマット差異があっても学習により対応範囲を拡張できる点が強みです。

• メリット：高速処理、スケールしやすい、検索・集計の自動化に接続しやすい
• 留意点：初期設定や精度チューニング、例外処理のルール設計が必要

使い分け②：費用対効果が合わない場合はアウトソーシング

次に、処理量が季節変動する・導入投資を抑えたいといったケースでは、アウトソーシングが有効です。AI-OCRは初期費用・ランニング費用・運用設計（例外処理含む）が発生します。したがって、量・期間・難易度によってはアウトソーシングの方が合理的です。

• メリット：必要なときに必要な量だけ委託、固定費化を回避
• 留意点：ベンダー選定時に精度保証・納期・セキュリティ体制を要確認

使い分け③：自由記述や欄外メモは人手（アウトソーシング）向き

アンケートの自由記述や欄外のメモ、イラスト混在などは、AI-OCRが苦手とする代表例です。重要なニュアンスや表記ゆれを正しく捉えるには、やはり人の目と判断が欠かせません。

• メリット：意図の汲み取り、カテゴリ付与、類似回答の統合など柔軟な加工が可能
• 留意点：品質基準（表記統一・判読ルール）を事前に取り決めると再現性が上がる

まとめ

要するに、大量・定常はAI-OCR、費用対効果が合わない場面や自由記述はアウトソーシング、と使い分けるのが現実的です。さらに、AI-OCRで一次抽出 → 例外・自由記述は人手で精緻化、というハイブリッド運用も効果的です。目的・コスト・精度要件を整理し、最適解を選びましょう。

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