人気のオープンソースOCRモデルとその仕組み

この記事で扱う概念を視覚的に理解するには、以下の動画をご覧ください。

多くの企業やデジタルシステムは、スキャンした請求書、身分証明カード、手書きフォームなどのドキュメントから得られる情報に依存しています。しかし、その情報が画像として保存されている場合、コンピューターがさまざまなタスクのために検索、抽出、利用することは困難です。

しかし、コンピュータービジョンのような、機械が視覚情報を解釈・理解できるようにするAI分野のツールを使えば、画像をテキストに変換することが容易になっています。特に、光学文字認識（OCR）は、テキストの検出と抽出に利用できるコンピュータービジョン技術です。

OCRモデルは、さまざまな形式のテキストを認識し、編集・検索可能なデータに変換するようにトレーニングされています。ドキュメントの自動化、本人確認、リアルタイムスキャンシステムなどで広く利用されています。

この記事では、OCRモデルの仕組み、人気のオープンソースモデル、利用分野、一般的な用途、そして実運用で考慮すべき重要な点について説明します。

OCRとは何ですか？#

OCRモデルは、私たちが印刷されたテキストや手書き文字を読むのと同じように、機械が視覚的な情報源からテキストを読み取れるように設計されています。これらのモデルは、スキャンしたドキュメント、画像、手書きメモの写真などを入力として受け取り、検索、編集、ソフトウェアシステムでの利用が可能なデジタルテキストに変換します。

従来のOCRシステムは厳格なテンプレートに従っていましたが、最新のOCRモデルはディープラーニングを使用してテキストを認識します。低品質の画像にも対応しながら、さまざまなフォント、言語、さらには乱雑な手書き文字も容易に認識できます。こうした進歩により、OCRモデルは金融、医療、物流、行政サービスなど、テキストを多用する業界の自動化における重要な要素となっています。

OCRモデルは、テキストが明瞭で構造化された画像では優れた性能を発揮しますが、複雑なビジュアルとともにテキストが表示される場合や、動的なシーン内に存在する場合には課題に直面することがあります。このような場合、OCRモデルをUltralytics YOLO11のようなコンピュータービジョンモデルと組み合わせて使用できます。

Ultralytics YOLO11は、画像内の標識、ドキュメント、ラベルなど、特定のオブジェクトを検出できます。これにより、OCRで実際の内容を抽出する前にテキスト領域を特定できます。

たとえば、自動運転車では、Ultralytics YOLO11が一時停止標識を検出し、その後OCRがテキストを読み取ることで、システムはオブジェクトとその意味を正確に解釈できます。

図1. OCRの使用例（出典）。

OCRモデルの仕組みの概要#

OCRとは何かを確認したところで、OCRモデルが実際にどのように動作するのかを詳しく見ていきましょう。

OCRモデルで画像からテキストを読み取り、抽出する前に、通常は画像に対して前処理とオブジェクト検出という2つの重要なステップを実行します。

まず、前処理によって画像をクリーンアップし、強調します。シャープ化、ノイズ除去、明るさやコントラストの調整などの基本的な画像処理技術を適用し、画像全体の品質を向上させてテキストを検出しやすくします。

次に、オブジェクト検出などのコンピュータービジョンタスクを使用します。このステップでは、ナンバープレート、道路標識、フォーム、IDカードなど、テキストを含む特定の対象オブジェクトを特定します。これらのオブジェクトを識別することで、システムは意味のあるテキストが存在する領域を分離し、認識に備えます。

OCRモデルが処理を開始するのは、これらのステップが完了してからです。まず、検出された領域をより小さな部分に分解し、個々の文字、単語、テキスト行を特定します。

ディープラーニング技術を使用して、モデルは文字の形状、パターン、間隔を分析し、トレーニング中に学習した内容と比較して、最も可能性の高い文字を予測します。その後、認識した文字を一貫したテキストとして再構成し、後続の処理に利用できるようにします。

図2. OCRの仕組み。画像：著者。

人気のオープンソースOCRモデル#

テキスト抽出を含むコンピュータービジョンアプリケーションを構築する場合、適切なOCRモデルを選ぶ際には、精度、言語サポート、実際のシステムへの組み込みやすさなどの要素が重要になります。

現在、多くのオープンソースモデルが、開発者に必要な柔軟性、強力なコミュニティサポート、信頼性の高いパフォーマンスを提供しています。ここでは、特に人気の高い選択肢と、それぞれの特徴を見ていきましょう。

Tesseract OCR#

Tesseractは、現在利用できる最も広く使われているオープンソースOCRモデルの1つです。1985年から1994年にかけて、イングランドのブリストルとコロラド州グリーリーにあるHewlett-Packard Laboratoriesで開発されました。2005年、HPはTesseractをオープンソースソフトウェアとして公開し、2006年以降はGoogleが保守を担当しています。現在もオープンソースコミュニティから継続的に貢献が寄せられています。

Tesseractの主な特徴の1つは、100を超える言語に対応できることです。そのため、多言語プロジェクトに適した信頼性の高い選択肢となっています。継続的な改善により、特にフォームやレポートなどの構造化されたドキュメントにおける印刷テキストの読み取り性能と信頼性が向上しています。

図3. Tesseract OCRを使用したテキスト認識（出典）。

Tesseractは、請求書のスキャン、書類のアーカイブ、標準的なレイアウトのドキュメントからのテキスト抽出などを行うプロジェクトで一般的に使用されています。ドキュメントの品質が高く、レイアウトが大きく変化しない場合に最も優れた性能を発揮します。

EasyOCR#

同様に、EasyOCRは、Jaided AIが開発したPythonベースのオープンソースOCRライブラリです。ラテン文字、中国語、アラビア文字、キリル文字などを含む80を超える言語に対応しており、多言語テキスト認識のための汎用性の高いツールとなっています。

印刷テキストと手書き文字の両方に対応するよう設計されたEasyOCRは、レイアウト、フォント、構造が異なるドキュメントでも適切に動作します。この柔軟性により、レシート、道路標識、複数の言語が混在するフォームなど、多様な情報源からのテキスト抽出に適しています。

PyTorch上に構築されたEasyOCRは、ディープラーニング技術を活用して高精度なテキスト検出と認識を実現します。CPUとGPUの両方で効率的に動作するため、ローカルで数枚の画像を処理する場合でも、より高性能なシステムで大量のファイルを処理する場合でも、タスクに応じてスケールできます。

オープンソースツールであるEasyOCRは、定期的なアップデートとコミュニティ主導の改善の恩恵を受けており、幅広い実環境のOCRニーズに対応しながら最新かつ柔軟な状態を維持しています。

PaddleOCR#

PaddleOCRは、Baiduが開発した高性能OCRツールキットです。テキスト検出と認識を1つの効率化されたパイプラインに統合しています。80言語に対応しており、レシート、表、フォームなどの複雑なドキュメントを処理できます。

PaddleOCRを特徴づけているのは、PaddlePaddleディープラーニングフレームワーク上に構築されている点です。PaddlePaddleフレームワークは、AIモデルの開発とデプロイを容易かつ信頼性の高い、スケーラブルなものにするために設計されています。また、PaddleOCRは低品質または要素が多く混在する画像でも高い精度を実現するため、精度と信頼性が重要な実環境のOCRタスクに適しています。

図4. PaddleOCRのワークフロー（出典）。

さらに、PaddleOCRは高いモジュール性を備えており、特定の検出、認識、分類コンポーネントを選択してパイプラインをカスタマイズできます。ドキュメントが充実したPython APIと強力なコミュニティサポートにより、幅広いOCRアプリケーションに対応する柔軟で本番環境対応のソリューションとなっています。

その他の人気のオープンソースOCRモデル#

一般的に使用されているその他のオープンソースOCRモデルを以下に示します。

• MMOCR：より複雑なプロジェクト向けに設計されたMMOCRは、テキストを検出するだけでなく、ページ上での配置も理解できます。表、複数列レイアウト、その他の視覚的に複雑なドキュメントの処理に適しています。
• TrOCR：テキストの系列理解を特に得意とするディープラーニングモデルの一種であるTransformer上に構築されたTrOCRは、長い文章や乱雑で構造化されていないレイアウトの処理に優れています。孤立したラベルではなく、連続した文章として読まれるコンテンツを扱う場合に信頼できる選択肢です。

OCRモデルの一般的な用途#

OCR技術が高度化するにつれて、その役割は基本的なデジタル化をはるかに超えて広がっています。実際、OCRモデルは現在、テキスト情報に依存するさまざまな業界で導入されています。ここでは、現在の実環境システムでOCRがどのように活用されているか、その例をいくつか紹介します。

• 法務業界と電子証拠開示： 法律事務所ではOCRを使用して何千ページもの法的文書をスキャンし、契約書、裁判所提出書類、証拠を検索可能にすることで、迅速な証拠開示と分析を実現しています。
• 医療： 病院ではOCRモデルを使用して患者記録をデジタル化し、手書きの処方箋を読み取り、検査レポートを効率的に管理しています。これにより事務作業が効率化され、医療ワークフロー全体の精度が向上します。
• 歴史資料の保存： 博物館、図書館、文書館ではOCRを使用して古い書籍、写本、新聞をデジタル化し、貴重な文化遺産を保存するとともに、研究者が検索できるようにしています。
• IDとパスポートの認証： 多くのデジタルオンボーディングシステムや旅行システムは、政府発行書類から主要なデータを抽出するためにOCRを利用しています。本人確認の迅速化と手入力エラーの削減により、ユーザー体験が向上し、セキュリティも強化されます。

図5. パスポートの本人確認用OCRベーススキャナー（出典）。

OCRモデルのメリットとデメリット#

OCRモデルは、1950年代に初めて考案されて以来、大きく進歩してきました。現在では、より利用しやすく、精度が高く、さまざまなコンテンツやプラットフォームに適応できるようになっています。現在のOCRモデルがもたらす主な強みを以下に示します。

• アクセシビリティの向上： OCRは印刷物を視覚障害のあるユーザーがスクリーンリーダーで読み取れる形式に変換することで、コンテンツをより利用しやすくします。
• 機械学習パイプラインの強化： OCRは、構造化されていない視覚データを構造化されたテキストに変換する橋渡しとして機能し、後続の機械学習モデルで利用できるようにします。
• テンプレート不要の抽出： 高度なOCRでは、厳格なテンプレートが不要になりました。ドキュメントごとにレイアウトが異なる場合でも、情報をインテリジェントに抽出できます。

メリットがある一方で、入力が完全でない場合を中心に、OCRモデルには依然としていくつかの課題があります。一般的な制限事項を以下に示します。

• 画像品質の影響を受けやすい： OCRは鮮明な画像で最も適切に動作します。ぼやけた写真や暗い写真は結果に影響する可能性があります。
• 特定の手書き文字やフォントに苦戦する： 装飾的な文字や乱雑な筆跡は、最も優れたモデルでも混乱を招くことがあります。
• 後処理が依然として必要： 高い精度を備えていても、OCRの出力には、特に重要なドキュメントの場合、人による確認やクリーンアップが必要になることがよくあります。

主なポイント#

OCRにより、コンピューターは画像からテキストを読み取れるようになり、その情報をデジタルシステムで利用できます。ドキュメント、標識、手書きメモの処理で重要な役割を果たし、速度と精度が重要な分野で大きな効果を発揮します。

OCRモデルは、画像内のオブジェクトを検出できるUltralytics YOLO11のようなモデルと組み合わせて使用されることもよくあります。両者を組み合わせることで、システムは何が書かれているか、またそれがどこに表示されているかを理解できるようになります。これらの技術が進歩し続けるにつれて、OCRは機械が世界を解釈し、世界とやり取りする方法の中核を担うようになっています。

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