紙で保管している資料を、もう一度活用したい。
そんなときに便利なのが「OCR（文字認識）」です。
今回は、スキャナとAIを組み合わせて、紙資料をデジタルデータとして活用する方法を試してみました。
この記事では、使用しているAIの詳細な設定や具体的な処理方法については触れず、どのような手順で作業し、最終的にどこまで利用できる状態になったのかを中心に紹介します。
1．今回やってみたこと
今回の目的は単純に、
「紙に印刷された文字をデジタルデータにする」
ことではありません。
目標としたのは、
紙資料 → スキャン → OCR → AIによる整理 → 再利用できる情報
という流れを作ることです。
一般的なOCRでも紙から文字を取り出すことはできます。
しかし、文字になっただけでは、その後に文章を整理したり、必要な情報を探したりする作業が残ります。
そこで今回は、OCRとAIを組み合わせてみました。
2．まず紙資料をスキャナで読み取る
最初に、紙の資料をスキャナでデジタル化します。
基本的な流れは、
① 原稿を準備する
↓
② スキャナで読み取る
↓
③ PDFなどのデジタルデータとして保存する
↓
④ AIで利用できる状態にする
というものです。
ここで大切なのは、AIに処理させる前の「原稿の品質」です。
文字が鮮明で、傾きや影などが少ない状態でスキャンしておくほど、その後の文字認識も行いやすくなります。
3．OCRで文字情報を取り出す
スキャンした資料からOCRによって文字情報を取り出します。
ここまでは従来からあるOCRの使い方と大きく変わりません。
今回注目したのは、その先です。
OCRで取り出した文字情報をAIで扱うことによって、単なる「文字データ」から、利用しやすい情報へ整理できるかを試しました。
4．AIを組み合わせる
今回の検証では、OCRした情報をAIで利用できる環境を構築しました。
具体的なAIの設定、プロンプト、データの整理方法などについては、今回の記事では公開しません。
ここでは結果だけを紹介します。
AIを組み合わせることで、単純な文字起こしだけではなく、
文書内容の把握
必要な情報の抽出
内容の整理
長い資料の要約
特定情報の検索
別の文章を作成するための資料としての利用
といった使い方が可能になりました。
つまり、
「紙を文字にするOCR」から、「紙に書かれていた情報を活用するOCR」へ
一段階進められることが分かりました。
5．実際に使ってみた結果
今回、一番大きな違いを感じたのは、OCRそのものの便利さよりもOCR後の作業でした。
従来なら、
スキャン → OCR → 読む → 必要な場所を探す → 整理する
という作業になります。
AIを組み合わせることで、
スキャン → OCR → AIで検索・整理・要約する
という流れに変えることができます。
資料の量が増えるほど、この違いは大きくなりそうです。
6．「保存する資料」から「使える資料」へ
紙資料をPDFにして保存している人は多いと思います。
しかし、PDFにしただけでは、結局「保存してあるだけ」になってしまうことがあります。
今回試してみて感じたのは、AIを組み合わせることで、過去の資料をもう一度利用できる可能性があることです。
たとえば、
「この資料には何が書かれていた？」
「○○について書かれている部分はどこ？」
「この資料の重要なポイントをまとめて」
といった形で、資料そのものに対して情報を探していく使い方ができます。
これは、単なる電子化とは少し違います。
紙の資料を「検索・整理・再利用できる情報」に変えていく。
AIを使う意味は、むしろここにあると感じました。