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スキャンしたPDFから文字を抽出する方法【OCR完全ガイド】

PDFOCRテキスト抽出

スキャンしたPDFから文字を抽出する方法【OCR完全ガイド】

紙の書類をスキャンしたPDFは画像として保存されるため、テキスト検索やコピー&ペーストができません。OCR（光学文字認識）技術を使えば、この問題を解決できます。

OCRとは？

OCR（Optical Character Recognition）は、画像内の文字を認識してテキストデータに変換する技術です。

OCRが必要な場面

  • スキャンした書類の検索
  • 古い資料のデジタル化
  • 名刺の情報をデータ化
  • 書籍の電子化

無料OCRツール

1. Google ドライブ

完全無料で高精度：

  1. PDFをGoogleドライブにアップロード
  2. 右クリック→「アプリで開く」→「Googleドキュメント」
  3. テキストとして開かれる

メリット

  • 無料で無制限
  • 多言語対応
  • クラウド保存

2. Tesseract OCR

オープンソースの定番：

# インストール（Mac）
brew install tesseract

# 日本語データ追加
brew install tesseract-lang

# OCR実行
tesseract input.pdf output -l jpn

3. オンラインOCRサービス

手軽に使える：

  • OCR.space（無料、API対応）
  • OnlineOCR.net（46言語対応）
  • SmallPDF OCR（制限あり）

有料OCRソフト

Adobe Acrobat Pro

  • 業界標準の精度
  • レイアウト保持
  • バッチ処理対応

ABBYY FineReader

  • 最高レベルの認識精度
  • 190言語対応
  • 表や図表も認識

OCR精度を上げるコツ

スキャン時の注意点

  1. 解像度: 300dpi以上推奨
  2. 傾き補正: まっすぐスキャン
  3. コントラスト: 白黒はっきり
  4. 汚れ除去: きれいな原稿

前処理テクニック

# Pythonでの画像前処理例
import cv2
from PIL import Image

# グレースケール変換
img = cv2.imread('scan.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# ノイズ除去
denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(gray)

# 二値化
_, binary = cv2.threshold(denoised, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

日本語OCRの課題と対策

課題

  • 漢字・ひらがな・カタカナの混在
  • 縦書き・横書きの判別
  • ルビや注釈の処理

対策

  1. 日本語特化エンジンを使用
  2. フォントを統一
  3. レイアウト解析を事前実行

OCR後の活用方法

全文検索システム

  • Elasticsearch導入
  • PDF内検索の実装
  • タグ付けと分類

データ分析

  • テキストマイニング
  • 感情分析
  • キーワード抽出

翻訳・要約

  • 機械翻訳との連携
  • 自動要約生成
  • 多言語対応

よくある質問

Q: 手書き文字も認識できる？ A: 可能ですが、精度は印刷文字より低下します。

Q: 表はExcelに変換できる？ A: 専用ツールなら可能です。Adobe AcrobatやABBYYが対応。

Q: 認識精度はどのくらい？ A: 印刷文字なら95%以上、手書きは70-80%程度。

まとめ

OCR技術により、紙の文書もデジタルで活用できます。用途と予算に応じて最適なツールを選びましょう。

PDFの編集が必要な場合は、PDF余白カッターもご利用ください。