
検索拡張生成(RAG)
外部の知識ソースに接続することで、LLMの精度と品質をさらに向上させましょう。
信頼性が高く正確なOCRの力でAIによる自動化をさらに強化
わずか数行のコードで信頼性の高いDocumentAIを自動化ワークフローに統合
プロセス理解
プロセスの最適化
無制限の自動化のために専用開発したAI
事前構築済みのAI抽出モデルを使用して、即座に自動化を開始できます
コントリビューター(スキル開発者)の御紹介、アセットの探索など
産業別
ビジネスプロセス別
技術別
構築
高度なテキスト認識機能をAPI経由でアプリケーションやワークフローに統合できます。
AIに対応した文書データは、RAGでコンテキストに基づいたGenAI出力が可能です。
発展
同業者や経験豊富なOCR、IDP、AIの専門家と交流できます。
ABBYY AIにおいて卓越した専門知識を持つ開発者に贈られる称号です。
リソース情報
インサイト
実装
2025年3月20日
OCR(光学式文字認識)技術を選ぶ際、開発者は多くのことを考慮しなければなりません。OCRソリューションは何十年も前から存在しているため、標準化されており、どれを使っても問題ないと思いがちです。しかし、この考え方は現実とは程遠いものです。実際には、すべてのOCRが同じように作られているわけではないので、適切なものを選ぶのには一苦労することになります。モデルの種類からAIの提供、価格設定、コミュニティーのサポートに至るまで、多くの要素がプロジェクトに最適なものを決定する上で重要な役割を果たすのです。この記事では、オープンソースモデルの考慮点、LLMの制限、価格設定など、留意すべきポイントを取り上げています。
TesseractやPaddleOCRのようなオープンソースのOCRモデルは、そのアクセスのしやすさと費用対効果の高さから、開発者の間で人気のある選択肢です。しかし、この選択肢にはいくつかの制限があります。
オープンソースのOCRモデルは、POC(概念実証)や単純なドキュメントの処理には使えるかもしれませんが、高品質で信頼できる精度が必要な場合は不向きです。
GPT-4.5のようなLLMや、その他の汎用AIモデルは、文書処理にますます使われるようになっています。ウェブUIやチャットボットを通じて文書をアップロードすることで、OCR能力を素早くテストできることは魅力的です。しかし、この選択肢にも課題は残ります。
大規模言語モデル(LLM)の不正確さが予測できないため、ビジネスプロセスの自動化が妨げられてしまいます。その結果、開発者はエラーや例外をひたすら拾い続ける羽目になり、まるで「LLMのモグラたたき」をしているような状態になります。下流プロセスでは、見逃された問題があれば、ユーザーは手作業で修正しなければなりません。これでは、そもそもOCRソリューションを導入した意味がなくなってしまいます。
OCRソリューションを選ぶ際、価格は重要なポイントですが、単に安ければいいというわけではありません。
OCRソリューションを選ぶ際は、十分な試用期間があり、必要な文書処理容量が確保されていて、使った分だけ支払う料金モデルが採用されているものを選びましょう。
優れた製品だけでは不十分で、充実したサポートと活発なコミュニティも欠かせません。
OCRの世界は見た目以上に複雑です。一見すると解決済みの問題に思えても、実際の現場で求められる精度や信頼性、高度な機能が必要になると話は別です。プロジェクトを成功させるためには、企業の信頼性とコミュニティの支えがある強力なソリューションを選びましょう。
最適なOCRソリューションを選ぶには、これらの要素をバランスよく考慮し、自分たちのニーズに合ったものを見極めることが大切です。もしあなたのプロジェクトがビジネスにとって重要であれば、ABBYYの新しいDocument AIプラットフォームを検討する価値があります。
ABBYYが間もなく発表するDocument AI APIは、開発者に優しい設計が施された専用OCRサービスであり、AIを活用した業務プロセス自動化ワークフローにスムーズに組み込めるよう作られています。非定型のビジネス文書を、高い精度と信頼性で効率的に定型JSONへ変換し、貴社のビジネスソリューションやアプリケーションの成功を力強く後押しします。