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紙でのデータキャプチャ: OCR テクノロジーは、従来の文書をデジタルの金鉱に変える方法
デジタル化の急速な進展に伴い、自動識別およびデータキャプチャ (AIDC) 技術は無視できないトレンドとなっています。ビジネス業務でも個人生活でも、膨大な量の紙の情報が隠されています。これらの紙からデータを効果的に抽出し、有用なデジタル資産に変換することは、今日大きな課題となっています。特に、光学文字認識 (OCR) 技術は、その利便性と効率性により、現代の企業におけるデータ取得の重要なツールとなっていることは間違いありません。
自動識別技術は、産業効率を効果的に向上させ、生活をより便利にします。
自動識別技術の概要
自動識別技術には、QR コード、バーコード、無線周波数識別 (RFID)、生体認証 (顔や虹彩の認識システムなど) など、さまざまな方法が含まれます。その中で、OCR 技術を応用することで、紙の文書からテキストを抽出し、デジタル化することが可能になります。このプロセスは通常、次の 3 つの主要コンポーネントで構成されます。
- データ エンコーダー: 文字を機械が読み取り可能なコードに変換します。
- スキャン装置: エンコードされたデータを読み取り、電気信号に変換します。
- データデコーダー: 電気信号をデジタルデータに変換し、元の文字を復元します。
紙の文書からデータを取得する
紙からデータを取得すると、情報をデータベースに保存するのに役立ちます。データの種類に基づいて、データ キャプチャ手法は次のように分類できます。
- OCR: 印刷されたテキストを認識する
- ICR: 手書きのテキストを認識する
- OMR: 識別マーク
- OBR: バーコード認識
- BCR: バーコード認識
- DLR: ファイル レイヤー認識
文書の構造に応じて、紙の文書は構造化文書、半構造化文書、非構造化文書の 3 つのカテゴリに分類できます。構造化ファイルは、すべてのデータ フィールドが同じ場所に配置され、データ キャプチャ プロセスが効率的になるため、よりシンプルになります。半構造化ドキュメントには特定のテンプレートがありますが、その外観は異なる場合があり、データの取得が少し複雑になります。非構造化ファイルの場合、柔軟性が高いため、データのキャプチャにはより高い技術的基準が必要になります。
データキャプチャの未来データのキャプチャは技術的な課題であるだけでなく、管理と適用の技術でもあります。
AIDC システムの推進者は、この技術が広く導入されれば、産業の効率と生活の質が大幅に向上すると考えています。偽造、盗難、製品廃棄を削減または排除し、サプライ チェーンの効率を向上させます。しかし、テクノロジーが進歩するにつれて、個人のプライバシー、同意、セキュリティに関する懸念も高まります。世界的に有名な Auto-ID Labs は 1999 年に設立されました。メンバーにはウォルマートやコカコーラなどの大企業が多数含まれており、国際的に有名な多くの大学と協力しています。これらの組織は、モノのインターネットに基づく将来のサプライチェーンの概念を推進し、テクノロジーの小型化と製品コストの削減に重点を置き、将来のデータキャプチャにさらにインテリジェントな要素を組み込む方法を検討しています。
AIDC 100 の役割
AIDC 100 は、自動識別およびデータ キャプチャ業界に特化した専門組織です。この組織のメンバーはこの分野で多大な貢献をしてきました。 AIDC プロセスとテクノロジーに対する業界の理解を促進し、関連テクノロジーの開発と実装を促進することが主な目標となっています。
デジタル化の波の中で、OCR 技術の開発は間違いなく将来のデータ処理の重要な部分です。それは私たちの情報管理方法にどのような影響を与えるでしょうか? あなたの見解をお聞かせください。
