AI（Artificial Intelligence）とは、「計算」という概念と「コンピュータ」という道具を用いて「知能」を研究する計算機科学の一分野を指す用語です。
また「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」、または、コンピュータによる知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野とされています。
2006年のディープラーニング（深層学習）の登場と、2010年代以降のビッグデータの成長により、AI技術の発達とともに様々な分野へのAIの活用が急増して来ました。
ディープラーニングは人間の学習能力をコンピューターで再現する「機械学習」の一手法ですが、その機械学習にはなるさまざまなデータの入力値が必要となります。
ディープラーニングを導入したAIが、チェスや囲碁・将棋など人間の王者を打ち負かしたニュースを読んだ方も多いと思われます。
近年の例としては、チェス・囲碁・将棋の対戦以外にも、自動運転への応用、画像・動画・音声の認識技術向上が挙げられます。
「推論（チェス・囲碁・将棋）」「機械制御（自動運転）」「文章理解」「画像認識」「音声理解」など、これら個別の分野に特化して能力を発揮するAIを「特化型AI」と呼びます。
AIによる画像解析・映像解析は、スマートフォンやデジタルカメラで写真を撮る際の顔認識、Google 検索エンジンの画像検索など身近なところに使われています。
コンピュータの半導体性能向上とともに、画像処理に特化したGPU(Graphics Processing Unit)の性能向上が機械学習などの計算力を飛躍的に高めています。
“業務の効率化”“働き方改革”を推し進めるため注目されているのが「AI-OCR」です。
画像として取り込んだ文字を読み取り、テキストデータとして抽出できるOCR（Optical Character Recognition）は、書類や帳票の内容を業務システムにデータ入力する作業を削減できるため、50年以上前から多くの企業や学術機関に利用されてきました。
従来のOCRは手書き文字の認識に弱かったのですが、文字の認識処理工程にAI技術を導入し、読み取り精度を大きく向上させました。
もっとも、AI-OCRと言えども、あらゆる手書き文字を100％の精度で読み取れるわけではありません。
さまざまなパターンのデータを取り込み、膨大な量の学習を繰り返すことで「違いを見分ける力」をつけるディープラーニングを導入すれば、AI-OCRの精度はぐんぐん向上していきます。
一方、複数の分野で多様な問題を解決するAIを「汎用型AI」と呼びます。
特化型AIがさらなる発展を遂げ、汎用型AIが人間に代わって全ての知的作業をこなすようになるには、まだ多くの課題があります。
AIが解析した膨大なデータをどう活かすかは、最終的には人間の判断力にかかっているのです。
通販業者の方など、お客様から送られてきた手書の注文書から顧客リストへの入力業務に追われて、お困りの方はいらっしゃることでしょう。
AI-OCRを導入すれば、毎日の煩わしい入力業務が改善されます。
入力データが蓄積されるにつれて、学習が進んだAIは読み取り能力がアップしていきます。
AI-OCR導入やAI、業務改善の方法についてご関心をお持ちでしたら、ぜひとも当社へお気軽にご相談下さい。
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