PDF またはスキャンしたドキュメントからスプレッドシートにデータを抽出する必要があったことがありますか? OCR は時間を大幅に節約できます。ドキュメントをスキャンして、画像を編集可能で検索可能なテキストに変換するだけです。 OCR を使用すると、PDF、写真、スキャンしたページのいずれを扱う場合でも、データ抽出が簡単になります。
このガイドでは、スキャンから精度の向上まで、OCR からスプレッドシートへのプロセスについて説明します。 OCR ツールを推奨し、精度を向上させるためのヒントと、何時間もの手作業を節約する実際の OCR の使用例を提供します。
OCR を使用してデータをスプレッドシートに再編成する理由は何ですか?
OCR は完全な変革をもたらします。スキャンした書類、PDF、写真に閉じ込められていたデータを取り出し、構造化データに変換します。私たちはすぐに使えるスプレッドシートについて話しています。これにより、まったく新しい可能性の世界が開かれます。
データをスプレッドシートに整理するために OCR の使用を検討する必要がある理由は次のとおりです。
1. データ分析が容易になる
データが抽出され、スプレッドシート内の行と列にきちんと整理されると、分析や作業がはるかに簡単になります。トレンドの特定、並べ替え、フィルタリング、数式の使用、ピボット テーブルやグラフの作成をすばやく行うことができます。このレベルのデータ操作は、スキャンされたドキュメントまたは PDF では不可能です。
2. データ品質の向上
OCR をスプレッドシートに変換すると、クリーンで構造化されたデータが得られます。データは OCR プロセス中に検証および標準化できます。これにより、構造化されていないスキャンされたドキュメントと比較して、全体的なデータの品質と精度が向上します。
3. 検索性の向上
スキャンされた文書と画像は検索が複雑です。OCR は画像を実際のテキストに変換することでこの問題を解決します。スプレッドシートに入ると、データは完全に検索可能になります。必要なものがすぐに見つかります。
4. データ共有の強化
抽出されたデータを含むスプレッドシートは、コラボレーションのために他のユーザーと簡単に共有できます。データは個別のドキュメント画像に閉じ込められるのではなく、標準化された再利用可能な形式になりました。
5. 自動化機能
スプレッドシート データは、ビジネス システム全体で自動化および合理化できます。 CSV ファイルを出力する機能により、OCR で抽出されたデータをデータベースやその他の基幹業務アプリケーションに自動的に取り込むことができます。
6. 手動処理をスキップする
チームはスキャンしたドキュメントからデータを手動で転記したり、退屈で非効率な PDF のコピー＆ペーストのワークフローに耐えたりする必要がなくなります。単調なデータ入力タスクを排除することで、エラーを減らし、データのクリーニングと検証の時間を節約できます。その結果、スタッフはより生産的で充実した仕事に全力を注ぐことができます。
7 スケーラビリティ
OCR 変換はデータ量の増加に合わせて拡張されます。何百ページでも何千ページでも文書を処理する必要がある場合でも、OCR オートメーションはそれをスムーズに処理します。手動データ入力は、大容量の場合にはそれほど迅速に拡張できません。
OCR からスプレッドシートへのワークフロー
以下の主要な手順に従えば、OCR を使用してドキュメントをスプレッドシートに変換するのは簡単です。効率的なワークフローを設定することで、手動でのデータ入力にかかる時間を節約し、PDF またはスキャンしたファイルに閉じ込められている情報にすばやくアクセスできます。
さあ、ダイビングしましょう。
1. OCR用の文書を収集する
まず、抽出する必要があるデータを含むドキュメント画像、PDF、またはスキャンした紙を収集します。 Nanonets を使用すると、電子メール、クラウド ストレージ、Dropbox、Google Drive、OneDrive などの複数のソースからファイルを簡単にインポートできます。
また、自動監視フォルダーや電子メールを設定して、新しいファイルや受信した添付ファイルを自動的に処理することもできます。 API 呼び出しや他のビジネス ソフトウェアとの統合も、シームレスなデータ抽出のために設定できます。
2. データフィールドを定義する
次に、請求書番号、日付、顧客名、支払額など、抽出するデータ フィールドまたは列を指定します。Nanonets は、請求書、領収書、名刺などのドキュメント タイプに応じてさまざまな AI モデルを提供します。
事前構築されたモデルは、各文書タイプから共通フィールドをインテリジェントに抽出する方法をすでに知っています。独自のカスタム フィールドを構成して AI モデルをトレーニングすることもできます。その後、いくつかのサンプルを使用してモデルを準備できます。サンプルドキュメントにゾーンを描画するだけで、重要なデータが存在する場所をマッピングできます。
これで、OCR を実行してドキュメントからデータを抽出する準備が整いました。 Nanonets は、高度な AI および ML アルゴリズムを活用して、複雑なドキュメント レイアウトからテキストを高精度で自動的に識別してキャプチャします。 AI は各ドキュメントを「読み取り」、定義されたフィールドを抽出して、エクスポート可能な構造化データを出力します。
データ フィールドと AI モデルが正しく構成されたら、このステップは完全に自動化されます。 OCR テクノロジーは舞台裏でスキャンされた画像をテキストに変換します。インテリジェントなゾーン検出により、関連するデータ フィールドが抽出されます。
4. データを検証して修正する
抽出されたデータが正確であるかどうかを確認します。 Nanonets を使用すると、ドキュメント ビューア上で直接修正できるため、これが簡単になります。より上級のユーザーの場合は、構造化された JSON 出力を編集することもできます。
自動検証機能を使用して、キャプチャされたデータを検証するルールを設定することもできます。たとえば、日付が有効な範囲内にあるか、数値がしきい値を下回っているかを確認できます。検証の問題にはレビュー用のフラグが付けられます。
5. スプレッドシート データのエクスポートと統合
スキャンしたドキュメントまたは PDF から抽出された構造化データを含む最終出力は、ダウンロードして下流の目的で使用できます。 Nanonets を使用すると、データを CSV、Excel、または JSON ファイルとしてエクスポートできるため、好みのスプレッドシート アプリケーションやその他のビジネス ソフトウェアにデータを簡単にインポートできます。
Google スプレッドシート、QuickBooks、Salesforce などの一般的なアプリケーションと直接統合することもできます。Zapier 統合により、5000 以上のアプリと接続してシームレスなデータ フローを実現できます。この統合により、データはすべてのプラットフォームにわたってリアルタイムで自動的に更新されます。
OCR からスプレッドシートへのプロセスを改善する方法
OCR テクノロジーは完璧ではありません。低品質のスキャン、複雑なレイアウト、または珍しいフォントの場合は問題が発生することがあります。ただし、OCR プロセスをわずかに改善するだけでも、大幅な時間とコストの節約につながる可能性があります。
あなたが、2 日に何千もの書類を処理する保険会社を経営しているとします。 OCR の精度が XNUMX% 向上しただけでも、週あたり数百時間の労働時間を節約できます。
OCR からスプレッドシートへのプロセスを改善する方法をいくつか紹介します。
1. スキャンの品質を向上させる
スキャンしている文書が鮮明で読みやすいことを確認してください。スキャンの品質が低いと、OCR プロセスでエラーが発生する可能性があります。したがって、OCR システムにスキャンを送信する前に、スキャンを前処理して画質を向上させます。
スキャン品質を向上させるためのヒント:
- 高解像度のスキャナー (少なくとも 300 dpi) を使用してください。これにより、OCR エンジンが文字を正確に認識するのに役立つ詳細がキャプチャされます。
- ページが正しく配置され、傾いていないことを確認してください。傾き補正により傾いたスキャンが修正されます。
- スキャンの明るさとコントラストを確認します。テキストがはっきりと見え、明るすぎたり暗すぎたりしないようにレベルを調整します。
- スキャナーのガラスを掃除して、スキャンした画像にゴミ、汚れ、アーチファクトが付着しないようにします。
- Adobe Scan または同様のアプリを使用して、スマートフォンで高品質のスキャンをキャプチャします。
- シャープ化、ノイズ低減、二値化などの画像強調技術を使用します。
2. ドキュメントを標準化する
ドキュメントのレイアウトとデザインに一貫性があると、OCR の精度が大幅に向上します。可能であれば、処理するドキュメントの形式を標準化してください。これは、データ フィールドを各ドキュメントの同じ場所に配置し、一貫したフォントとサイズを使用し、すっきりとした整然としたレイアウトを維持することを意味します。
ドキュメントを標準化するためのヒントをいくつか紹介します。
- 同じ種類のすべてのドキュメントに一貫したテンプレートを使用します。
- 重要なデータフィールドはすべての文書の同じ場所に配置してください。
- 鮮明で読みやすいフォントを使用し、芸術的なフォントや珍しいフォントは避けてください。
- 乱雑なレイアウトを避け、すっきりとしたシンプルなレイアウトを保ちます。
- 重要なテキストフィールドの近くでの画像、ロゴ、グラフィックの使用を制限します。
- 読みやすさを向上させるために、テキストと背景にハイコントラストの色を使用します。
3. AI を活用した OCR システムに投資する
これらのシステムは、機械学習アルゴリズムを使用して処理されるすべてのドキュメントから学習し、関連データを認識して抽出する能力を継続的に向上させます。
Nanonets は、AI を活用した OCR システムの代表的な例です。さまざまなドキュメントタイプに合わせて事前トレーニングされたモデルが提供され、ニーズに応じてモデルをカスタマイズできます。処理するデータが増えるほど、パターンの認識が向上し、データを正確に抽出できます。
さらに、AI を活用した OCR システムの言語認識およびコンテキスト理解機能により、さまざまな言語、通貨、税形式などの文書を処理できるようになります。これにより、汎用性が高く、多様なビジネス ニーズに適応できるようになります。
4. 自動化されたワークフローを設定する
OCR ワークフローで反復的な手動ステップを自動化すると、効率が向上し、エラーを最小限に抑えることができます。たとえば、OCR システムが送信されたすべての請求書を自動的に処理するように自動インポート ルールを設定できます。 accounting@yourbusiness.com.
ERP などのビジネス ソフトウェアとの統合により、シームレスなデータ フローが可能になります。抽出されたスプレッドシート データは、ダウンストリーム データベースと自動的に同期できます。自動化された検証ルールは、抽出エラーを早期に発見するのに役立ちます。ワークフローにより、レビューが必要なドキュメントを適切なスタッフにルーティングできます。自動通知とリマインダーにより、期限を逃すことがなくなります。
最終的な考え
OCR テクノロジーは、スキャンされた文書や PDF からデータを抽出して操作する方法に革命をもたらしました。 OCR は、画像を構造化されたスプレッドシート データに変換することで、分析機能を強化しながら、面倒な手動入力を排除します。
このガイドで概説したように、Nanonets などの適切なツールを使用して効率的な OCR ワークフローを作成すると、時間を大幅に節約できます。精度のわずかな向上も、すぐに大幅な節約につながります。
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- 情報源： https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/
