コラム

業務効率化の一環として「AI-OCR（エーアイ・オーシーアール）」を導入する企業が増えています。特に、紙の申込書やアンケートなど、手書き文字のデータ化に課題を抱える現場では、AI-OCRの手書き文字認識技術が大きな注目を集めています。

 

 

 

本記事では、AI-OCRによる手書き文字の認識技術の基本から、従来のOCRとの違い、導入メリットや活用シーン、選び方のポイントまでをわかりやすく解説します。業務自動化やDXを推進したい方は、ぜひ参考にしてみてください。

 

  
  
  

 
  
  
 
 

 

 

 

 

1.AI-OCRとは？従来のOCRとの違いをわかりやすく解説

業務のペーパーレス化やDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が進む中で、「AI-OCR（エーアイ・オーシーアール）」というキーワードが注目を集めています。特に紙の書類や手書きの帳票を効率的にデジタル化したい企業にとって、AI-OCRは非常に強力なソリューションです。

 

 

 

この章では、AI-OCRの基本的な仕組みや特徴について詳しく解説し、従来のOCRとの違いを比較しながら、その進化ポイントを明確にしていきます。

 

 

 

(1) OCRとは？―文字を読み取りテキストデータに変換する技術

OCRとは「Optical Character Recognition（光学文字認識）」の略で、スキャナーやカメラで読み取った画像の中に含まれる文字を解析し、コンピュータが扱えるテキストデータとして抽出する技術を指します。

主な用途：

• 請求書や領収書の電子化
• 名刺のデータ取り込み
• 書籍・新聞・契約書などのデジタルアーカイブ

このように、紙ベースの文字情報をデジタルに変換することで、検索や保存、加工が容易になり、業務の効率化につながります。

 

 

 

従来型OCRの限界と課題

従来のOCRは、あらかじめフォントやレイアウトが整った印刷された活字の読み取りには優れている一方で、以下のような制約がありました。

• 手書き文字には対応が不十分
  → 筆跡によるばらつきや崩し字に対応できず、誤認識や読み取りミスが頻発。
• レイアウトに敏感で帳票がずれるとエラー
  → たとえば欄の位置や表の枠線が少しずれるだけで、読み取りが不正確に。
• 書式の変化に弱く、都度テンプレートが必要
  → 新しい様式の帳票や書類が追加されるたびに、OCR設定を修正する必要がある。

こうした課題は、特に現場で多様な手書き書類を扱う業務では、大きなボトルネックになっていました。

 

 

 

(2) AI-OCRとは？―人工知能で進化した次世代の文字認識技術

AI-OCRとは、OCRに人工知能（AI）技術を組み合わせることで、手書き文字や非定型レイアウトへの対応力を大幅に高めた次世代の文字認識技術です。AI-OCRは、従来のOCRと違い、機械学習やディープラーニングといった高度なAI技術を活用して文字認識を行います。

 

 

主な特長：

• 手書き文字も高精度で読み取れる
• 自由なレイアウトや非定型帳票にも対応
• 使うほどAIが学習して精度が向上する
• 文脈を推測して文字補正が可能

 

 

たとえば、申込書やアンケートなどに記入された個人の筆跡でも、AIが大量の手書きデータを学習しており、高い精度での読み取りが可能です。さらに、文脈（前後の単語）から漢字の候補を補完するなど、「意味を理解して読み取る」ような処理も可能になっています。

 

 

 

(3) AI-OCRと従来のOCRの違いを比較表で整理

項目	従来のOCR	AI-OCR
対応文字	活字（印刷文字）のみ	活字＋手書き文字も対応
レイアウト対応	定型のみ	定型・非定型どちらも対応
精度	静的な認識（設定依存）	学習型で精度向上が可能
設定変更のしやすさ	書式ごとにテンプレート作成が必要	AIが自動でレイアウトを認識
主な技術	パターンマッチング中心	ディープラーニング／自然言語処理
利用シーン	書類の定型化が進んでいる業務向け	多様な手書き帳票を扱う業務にも対応可能

このように、AI-OCRは精度・柔軟性・学習能力のすべてにおいて従来のOCRを凌駕しているため、従来型OCRでは対応しきれなかった現場や業務でも導入が進んでいます。

 

 

 

(4) なぜ今AI-OCRが注目されているのか？

AI-OCRが急速に注目されている背景には、以下のような社会的・技術的な要因があります。

• 業務のデジタル化（ペーパーレス化）への圧力
  → 働き方改革・DXの一環で、紙の書類を電子データとして活用したい企業が急増。
• RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との親和性
  → AI-OCRで読み取ったデータをRPAで自動処理することで、完全自動化が可能に。
• クラウド環境の普及で導入ハードルが低下
  → ソフトをインストールせずに、ブラウザからAI-OCRを利用できるサービスも拡大中。
• コロナ禍による非接触・遠隔業務のニーズ
  → 紙を扱う作業をデジタル化し、リモート業務への移行を図る動きが加速。

 

 

 

 

 
 

 

2. AI-OCRで手書き文字はどこまで読める？精度の実力を解説

「手書きの書類って読み取りにくそう…」「本当に手書き文字を自動でデータ化できるの？」そうした疑問を抱くのは自然なことです。しかし結論から言えば、最新のAI-OCRは、従来のOCRと比べて格段に高い精度で手書き文字を認識・デジタル化できる技術に進化しています。

 

 

特に、帳票や申込書、アンケートのように現場で頻繁に使われる手書き書類の処理においては、AI-OCRの活躍が顕著です。ここでは、AI-OCRが手書き文字をどのように読み取るのか、その精度の根拠と注意点について詳しく解説します。

 

 

(1) AI-OCRによる手書き文字認識の精度はどれくらい？

AI-OCRは、従来のOCRのように「ただの文字の形」を見て認識するのではなく、人工知能によるパターン認識や文脈解析を通じて、より人間に近い方法で手書き文字を理解します。実際、現在のAI-OCRソリューションの多くでは、読み取り精度95％以上（条件付き）を達成するケースもあり、実務レベルでの運用に十分耐えうる性能を誇ります。

 

(2) 精度の向上を支える3つの技術要素

ディープラーニングによる筆跡パターンの学習
AI-OCRの核となるのがディープラーニング（深層学習）です。これは、膨大な手書き文字の画像データをAIに学習させることで、「この書き方の“あ”はこのパターン」といった具合に、文字の多様な形状や癖を記憶させる仕組みです。

これにより、

• 達筆な文字
• 丸文字
• 速書きの崩れた文字

といった人によって異なる筆跡にも柔軟に対応できるようになりました。

 

自然言語処理（NLP）による文脈理解と誤認識補正
AI-OCRは単なる文字認識にとどまらず、自然言語処理（Natural Language Processing）を活用して、読み取った文字列の意味を文脈から判断します。

 

たとえば、以下のような処理が可能です。

• 「山田」や「田中」といった名字は、前後の氏名欄であることから正確に補正
• 「〒」や「TEL」などの略語・記号は、住所・電話番号欄での登場頻度から識別
• 認識ミスしやすい「カ」や「力」など類似文字も、語彙や文脈から判別

つまりAI-OCRは、「見た目」だけでなく「意味」からも文字を推定するため、認識精度が飛躍的に向上しています。

 

画像補正・ノイズ除去による視認性向上
手書き文字を含むスキャン画像や写真には、以下のようなノイズが含まれることがあります：

• 書類が傾いてスキャンされた
• スマホ写真で影が映り込んでいる
• 紙に折り目やにじみがある

AI-OCRはこうした画像の劣化を自動的に補正し、傾き補正・影除去・輪郭強調などの処理を行うことで、本来の文字形状を正確に捉える前処理機能を備えています。これにより、画像品質に起因する認識ミスも大幅に低減されます。

 

 

（3）実例：どんな手書き文字まで読み取れる？

たとえば、以下のような記載内容はAI-OCRで高精度に読み取ることが可能です：

入力例（手書き）	AI-OCRによる変換結果
田中 一郎	田中 一郎
〒123-4567	〒123-4567
山田花子	山田花子
TEL:090-1234-5678	TEL:090-1234-5678

AIはこのような標準的な文字に加え、「読み取りが難しい略語」「小さな文字」「斜めに書かれた記入」などにも対応し、実務のデジタル化で高い実用性を発揮しています。

 

 

(4) 注意点：すべての手書き文字が読めるわけではない

AI-OCRは非常に優れた技術ですが、100％完璧に読み取れるわけではありません。以下のような条件では、認識精度が下がることがあります。

認識精度が落ちやすいケース

• 極端にくずれた文字や癖字（例：中高年の筆記体のような文字）
• 鉛筆や薄いペンでの記入（線がかすれて画像化されにくい）
• 文字が枠をはみ出している／マス目におさまっていない
• 紙の汚れや折れ目、インクのにじみがある

精度を高めるための工夫

精度を安定して確保するためには、入力側のルール設計も重要です。

• 記入例やガイドラインを提示してもらう
• 太めのペン（黒インク推奨）を使用してもらう
• 文字はマス目の中に納めて記入してもらう
• 記入欄を余裕のある大きさで設計する

これらの工夫を行うことで、AI-OCRの性能を最大限に引き出すことが可能になります。

 

 

 
 

 

 

 

 

3.AI-OCRはどこで活躍している？代表的な活用シーンと導入効果

近年、手書き文字のデジタル化ニーズの高まりとともに、AI-OCR（人工知能を活用した光学文字認識）の導入が急速に広がっています。AI-OCRは、ただ文字を読み取るだけでなく、業務の効率化・ミス削減・コスト削減など、業種を問わず多様な業務改善を実現するツールとして注目されています。

 

 

ここでは、特に導入効果が大きく、実際の現場でも活用が進んでいる代表的な活用シーン4つをご紹介します。

(1). 手書き帳票の電子化（行政・金融・医療機関など）

業界の課題

住民票の申請書、保険請求書、診療申込書など、行政機関や医療・金融業界では、大量の手書き書類を職員が手作業でデータ入力する負担が大きいのが現状です。また、個人情報や医療情報などを含むため、入力ミスや記載漏れが大きなリスクになります。

AI-OCRの活用

AI-OCRを導入すれば、以下のような流れで業務を自動化できます：

• 手書きの申請書や申込書をスキャン
• AI-OCRが文字を自動認識・データ化
• 入力データをシステムに直接登録（マイナンバー連携や電子カルテ連携も可能）

導入効果

• 入力作業時間を最大90％以上削減
• 手入力によるヒューマンエラーを大幅に減少
• 業務のペーパーレス化・DX推進に貢献

たとえばある自治体では、AI-OCR導入により住民票交付申請書の処理時間を1件あたり3分→15秒に短縮できた事例も報告されています。

 

 

(2). アンケート集計（マーケティング・教育現場）

業界の課題

顧客満足度調査、商品フィードバック、授業評価など、自由記述のあるアンケート用紙を手書きで回収する業務は、集計・入力・分析に膨大な時間と労力がかかる点がネックです。特に自由回答欄は文字の癖が強く、従来のOCRでは対応が難しい場面も多々あります。

AI-OCRの活用

AI-OCRなら、以下のように効率的なデータ化が可能です。

• 回収した手書きアンケートを一括スキャン
• 記号選択・数字記入・自由記述欄をすべて読み取り
• CSV形式やクラウドサービスと連携して自動集計

導入効果

• アンケート1,000枚の集計時間が従来の10分の1以下に
• 回答傾向の分析やテキストマイニングへの活用も可能
• 顧客の声をより早く・正確に経営に反映

マーケティング会社では、AI-OCR導入により調査報告書の納期短縮と品質向上を両立し、クライアント満足度の向上にもつながっています。

 

 

（3). 業務日報・作業報告書の入力支援（建設・製造業）

業界の課題

建設現場や製造工場では、作業員が毎日手書きで記録する日報・作業報告書の入力業務が属人的かつ非効率です。紙の報告書を本社に送って手入力するため、情報の反映にタイムラグが生じ、リアルタイムでの現場管理が困難という課題があります。

AI-OCRの活用

AI-OCRを活用することで、以下の流れで効率化が実現します：

• 各現場で記入された紙の日報をスマホやスキャナーで撮影
• AI-OCRが文字情報を読み取り、テキストデータに変換
• 作業実績や時間データを基幹システムに連携

導入効果

• 日報入力業務を自動化・省力化
• 報告内容のリアルタイム可視化が可能に
• 現場→本社間の情報伝達がタイムリーで正確に

実際に大手建設会社では、AI-OCR導入により、100名以上の作業報告を1日以内に一括処理する仕組みを実現し、人事評価や勤怠管理にも活用しています。

 

 

 

(4). 請求書・納品書の読み取りと仕訳（会計・経理部門）

業界の課題

経理部門では、取引先から届く手書きの請求書や納品書の処理が煩雑です。伝票枚数が多く、金額・取引内容・消費税区分など、確認・入力ミスのリスクが常につきまといます。また、月末月初の処理負担が集中しがちで、残業や人的ミスの温床にもなっています。

 

 

AI-OCRの活用

AI-OCRを使えば、以下の業務が自動化可能です：

• 請求書・納品書を一括スキャン
• 項目ごとに内容を抽出（発行日、取引先名、金額など）
• 勘定科目を推定し、仕訳まで自動生成
• 会計ソフトやERPと連携して登録まで完了

導入効果

• 手入力を排除し、ヒューマンエラーを最小化
• RPAと連携することで仕訳～会計登録まで完全自動化も可能
• 経理業務の生産性が大幅に向上

たとえば中小企業でも、AI-OCRとRPAを組み合わせたことで、毎月1,000件以上の伝票処理を人手ゼロで完結できるようになった例があります。

 

 
 

 

 
 

 

 

4.AI-OCR導入のメリットとは？業務効率化・コスト削減からDX推進まで期待できる効果

AI技術を活用したOCR（光学文字認識）、通称「AI-OCR」は、単なる文字の読み取りを超えて、企業や自治体の業務効率化・コスト削減・データ活用の高度化を実現する革新的ツールとして注目を集めています。

 

 

ここでは、AI-OCRを導入することで得られる主な4つのメリットと、その具体的な効果について、SEO対策も意識しながら詳しく解説します。

 

 

(1). 手入力作業の削減による業務効率化

従来の課題

請求書や申請書、アンケートなどの紙帳票に記載された情報を手作業で入力していた企業では、1日数時間以上をデータ入力に費やしているケースも少なくありません。ミスの発生、ダブルチェック、転記ミスの修正作業など、非効率な工程が慢性化している現場も多く見られます。

 

 

AI-OCR導入による効果

AI-OCRを活用すれば、紙書類をスキャンするだけで、手書き・印字にかかわらず高精度にデータ化できます。業務フローの例：

• 紙帳票をスキャンまたはスマホで撮影
• AI-OCRが内容を読み取り、CSV・Excel形式で出力
• システムへ自動で登録（RPAとの連携も可）

メリットのまとめ

• 入力作業の自動化で作業時間を最大90％削減
• 入力ミスや記載漏れのヒューマンエラーが激減
• 繁忙期でも安定した処理スピードを確保

特に、日報・契約書・健康診断書など帳票数が多く、入力頻度が高い業務ほど効果が顕著です。

 

 

 

(2). コスト削減と人件費の最適化

従来のコスト構造

入力作業にかかるコストには、社員の人件費だけでなく、派遣スタッフやアウトソーシング会社への委託費用も含まれます。紙帳票が増えると、短期的な人員増強が必要となり、繁閑差のある業務構造ではコストがかさみやすいという課題があります。

 

 

 

AI-OCR導入によるコスト削減効果

AI-OCRの導入により、以下のような持続的かつ即効性のあるコストダウンが可能になります。

• 人手による入力業務を大幅に削減
• 派遣や外注費用の抑制と変動費の固定化
• 担当者が本来の業務（分析・企画など）に集中できる環境を構築

たとえば月数千枚の帳票処理を必要とする業務では、AI-OCR導入後、年間数百万円規模のコスト削減を実現した事例もあります。

 

 

 

(3). データの利活用促進

紙のままでは難しかった情報活用

紙書類に記載された情報は、手作業で集計・分析するには限界があります。情報の検索性が低く、現場の知見や顧客の声が蓄積されにくいというデメリットも見逃せません。

 

 

 

AI-OCRが可能にする「デジタル化の第一歩」

AI-OCRで帳票をデータ化すれば、以下のような高度な活用が可能です：

• キーワード検索による情報の迅速な抽出
• 分析ソフトやBIツールへの連携による可視化・傾向分析
• 顧客フィードバックや現場データを戦略立案に反映

これにより、従来は埋もれていたデータが活きた情報資産として活用でき、意思決定のスピードと精度が大幅に向上します。

 

 

 

(4). リモートワーク・テレワーク対応の強化

出社前提だった紙帳票業務の問題

紙ベースでの処理が前提の業務では、担当者が原本を確認するために出社しなければならないケースが多く、テレワークへの移行が難航していました。

 

 

AI-OCR導入で場所に縛られない業務へ

帳票をデータ化してクラウド上に保管することで、物理的な書類にアクセスせずに内容の確認や処理が可能になります。

具体的には、

• スキャンされた帳票画像をAI-OCRで自動処理
• クラウド型システムにデータを保存・共有
• 社内外のどこからでもデータ確認・承認が可能

これにより、出社の必要性が低減し、柔軟な働き方を実現。特に、会計・人事・法務など、紙業務の多い部門のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に大きく貢献します。

 

 
 

 

 

 

 

5.AI-OCRツールの選び方とは？導入前に確認すべき5つの比較ポイント

AI-OCRは、手書き文字や非定型帳票の読み取りにも対応できる高度な文字認識技術です。しかし、各社からさまざまなAI-OCR製品が提供されており、どれを選ぶべきか迷う方も多いでしょう。

 

 

 

本記事では、AI-OCRツールを選定・比較する際に必ず確認すべき5つのポイントを、現場目線で詳しく解説します。無料トライアルの活用方法や、よくある導入失敗例を防ぐチェック項目も紹介しますので、ぜひツール選びの参考にしてください。

 

 

(1). 認識精度｜特に手書き文字への対応力をチェック

なぜ重要か？

AI-OCRの最も重要な性能指標は「認識精度」です。特に、手書き文字の帳票が多い現場では、ひらがなや漢字の読み取り精度が業務の成否に直結します。

 

 

チェックすべき具体的項目

• 文字種別対応：ひらがな、カタカナ、漢字、数字、英字など
• 手書き崩れ対応：くせ字や略字をどこまで認識できるか
• 誤読率：「0」と「O」、「1」と「I」などの誤認が発生しにくいか
• AI学習機能：使えば使うほど精度が上がる自己学習型かどうか

 

 

実務への影響

たとえば保険申請書や診療申込書など、「読めなければ業務が進まない」帳票においては、AI-OCRの認識精度が直接人的負担やエラー率に影響します。

 

 

 

(2). 対応帳票の種類｜定型と非定型、どちらに強いかを比較

定型帳票とは？

請求書・納品書など、毎回同じフォーマットで記入される帳票のこと。フィールド位置が固定されているため、OCRが比較的得意とする形式です。

 

 

 

非定型帳票とは？

自由記述欄や異なるフォーマットを含む帳票。手書きアンケートや自由回答欄など、項目の場所や内容がバラバラなものを指します。

 

 

選び方のポイント

• 定型特化型：フィールド指定が簡単で、処理速度が速い。請求書や契約書に向いている。
• 非定型対応型：AIが帳票全体を解析し、位置に関係なく文字を抽出できる。アンケートや報告書などに有効。
• テンプレート作成機能：何種類もの帳票パターンを登録・切替できるか

 

 

実務アドバイス

「今後扱う帳票が増える予定がある」企業は、非定型対応力が高いツールを選ぶと拡張性が高く安心です。

 

 

 

 

(3). 操作性・UIの使いやすさ｜誰でも使える設計か？

なぜUIが重要か？

いくら認識精度が高くても、操作が複雑で現場の担当者が使いこなせないツールでは意味がありません。 特に、ITに不慣れなスタッフが扱う現場ではノーコード・直感的UIが求められます。

 

 

 

チェックポイント

• 画面が日本語でわかりやすいか
• 設定変更がマウス操作中心か（ノーコード対応）
• 帳票登録・修正が簡単か
• 出力形式（CSV/Excel/PDF）を柔軟に選べるか

 

 

実務的メリット

UIの良し悪しは、導入初期の教育コストや作業定着の速さに直結します。現場主導で導入を進めるには、「現場で完結できる操作性」が欠かせません。

 

 

 

(4). 他システムとの連携性｜既存業務に組み込めるか

なぜ連携が必要か？

AI-OCRは読み取った文字情報を「データとして活用」して初めて業務効率化に貢献します。そのためには、既存の業務システムやRPAとスムーズに連携できるかどうかがカギとなります。

 

 

 

確認すべき連携機能

• CSV/Excel出力の柔軟性
• APIの提供可否と拡張性
• RPAや基幹システム（ERP、会計ソフト等）との連携事例
• クラウド連携（Google Drive、SharePoint等）対応の有無

 

 

連携性が高いとどうなる？

読み取った帳票データをそのまま自動で会計システムやCRMに登録可能になり、「OCR→入力→登録」という人手を介さない完全自動化も実現できます。

 

 

 

(5). 価格・ライセンス形態｜費用対効果と継続性を見極める

主な料金体系

• 月額定額制：帳票枚数に関係なく一定額（予算が立てやすい）
• 従量課金制：読み取り枚数に応じて課金（利用頻度が少ない企業に適する）
• 買い切り型（オンプレミス）：一括導入費用で自社内に設置（高セキュリティが求められる大企業向け）

 

 

その他の費用要素

• 初期導入費（帳票テンプレート作成支援等）
• 学習サポート・アフターサポート費用
• スキャナ・クラウドストレージなど周辺機器の必要性

 

 

無料トライアルを活用しよう

多くのAI-OCRツールでは、無料で機能を試せるトライアルプランが用意されています。自社の帳票を実際に読み取らせてみて、以下をチェックしましょう。

• 読み取り精度
• 操作のしやすさ
• システム連携の実現性

本格導入前にトライアルを行うことで、現場とのギャップや期待との乖離を最小限に抑えることが可能です。

 

 

 
 

 

 
 

 

6.AI入力ソリューションなら安心！手書き帳票に強いAI-OCRの選択肢

(1). 手書き文字99.2%読み取りの高精度

無限のAI入力ソリューションは、99.2%の手書き文字対応精度を誇るOCRエンジンを搭載。ディープラーニング技術を活用し、さまざまな筆跡に柔軟に対応。手書き帳票の読み取りミスを極限まで減らすことができます。

(2). 非定型帳票にも強い「自動仕分け」機能付き

手書き帳票はフォーマットが不揃いなケースが多く、読み取り前に仕分けるのが面倒です。無限の製品には帳票の自動識別＆振り分け機能があり、複数フォーマットの帳票処理を一括で対応できます。結果として、処理工程の手間やコストを大幅に削減可能です。

(3). 高い業務効率化とコスト削減効果

実際に食品製造業など多様な業界で活用されており、入力業務全体の効率化率が75％以上や、紙棚の廃止によるペーパーレス化も実現されています。たとえば、発注書300枚の処理を2時間で完了する実績がある点も注目すべき成果です。

(4). RPA連携＆DX対応で真の自動化を実現

AI-OCR単体でなく、RPA連携や基幹システムとのパッケージ統合にも対応。読み取ったデータをそのまま登録・仕訳・承認といった次工程につなげられるため、入力から業務処理まで一貫自動化することができます。さらに、DX推進のための専任コンサルタントによる運用提案やサポート体制も整っており、安心して導入を進められる点も見逃せません。

(5). テレワーク・ペーパーレスにも対応

クラウド運用が可能なため、在宅からでも帳票読み取り→確認→登録まで完結できます。ペーパーレス化が進み、働き方改革を支援するシステムとしても有用です。

(6). 無償POC＆安心のサポート体制

導入前には無償または有償POC（概念実証）を通じて、実際の帳票で読み取り精度を確認可能。また、導入後の高水準サポートも評価されており、柔軟なカスタマイズ・導入支援力も提供されています。

なぜAI入力ソリューションが“手書き対応”のベストチョイスか？

特徴	無限：AI入力ソリューション
手書き精度	99.2％対応の高精度エンジン
帳票対応	非定型帳票も自動仕分け
業務効率化	処理75%削減、ペーパーレス化
自動化	RPA・基幹連携で業務一貫自動化
働き方改革	クラウドでテレワーク対応
導入支援	無償POC、充実のサポート

 

 

 
 

7.まとめ：AI-OCRは手書き文字認識で業務改革の鍵に

AI-OCRは、手書き文字の読み取り精度を飛躍的に向上させる次世代OCRです。従来のOCRでは対応が難しかった帳票や自由記述も高精度で読み取り、業務の効率化・コスト削減に大きく貢献します。導入にあたっては、ツールごとの特性や連携性を見極めることが重要です。無料トライアルを活用し、自社業務に最適なAI-OCRを選定してみてください。