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AWS対Google Vision(OCR機能の比較)

デジタル変革の急速に進化する環境において、光学文字認識(OCR)技術は、インテリジェントなコンテンツ自動化において重要な役割を果たし、データ抽出を自動化し、ビジネスプロセスやドキュメント管理システムを強化します。 AWS Textract、Google Vision、IronOCRを含むOCR分野の主要プレーヤーは、独自の機能と能力を提供しています。

この記事では、これらのさまざまなOCRサービスとソリューションの包括的な比較分析を行い、彼らの強み、弱点、および用途を明らかにして、企業が特定のニーズに合った情報に基づいた選択を行うのを助けます。

1. OCRの紹介

光学文字認識(OCR)技術は、本や紙に印刷されたドキュメント、PDFファイルの保存ドキュメント、またはデジタルカメラで撮影された画像など、さまざまなドキュメント形式を編集可能で検索可能なデータに変換する強力なツールです。 OCRを活用することで、コンピュータは文字を識別し解釈する能力を得て、ドキュメントからのテキスト情報の抽出を可能にします。

抽出されたデータは、詳細な分析と処理にかけられ、その結果、シームレスな意思決定やドキュメントの管理とワークフローの合理化のための貴重な洞察と機会が提供されます。

2. AWS Textract

Amazon Web Services (AWS) Textractは、Amazonが提供する包括的なOCRサービスソリューションで、光学文字認識と手書き認識において優れたパフォーマンスを発揮することを目指した、完全に管理されたサービスです。 この高度なサービスは、機械学習モデルの力を活用して、スキャンされたドキュメントからのフォームと表の自動かつ正確な抽出を可能にします。 AWS Textractによって達成される精度は非常に高く、スキャンされたドキュメントを貴重で構造化されたデジタルデータに変える効果的なソリューションとしての評価を裏付けています。

2.1. AWS Textractの主な機能

  • テキスト抽出: Textractは、スキャンされた紙のドキュメント、フォーム、請求書など、さまざまな種類のドキュメントから正確にテキストを抽出します。
  • フォームと表の抽出: フォームや表から構造化されたデータを識別し、元のレイアウトとフォーマットを保持して抽出します。
  • 他のAWSサービスとの統合: TextractはさまざまなAWSサービスとシームレスに統合し、自動化されたワークフローとデータ処理を強化します。

2.2. ライセンス

AWS Textractは、ユーザーが処理されたページ数に基づいて課金される、従量課金制の価格モデルで運用されています。

2.3. インストール

Amazon Textractを初めて利用する前に、次の手順を完了してください。

  1. AWSサービスの登録:

    • Amazon Textractと関連サービスを利用するためにAWSアカウントにサインアップします。
  2. IAMユーザの作成:
    • Amazon Textractにアクセスするための適切な権限を持つIAM(Identity and Access Management)ユーザーを作成します。

アカウントのセットアップとIAMユーザーの作成を完了したら、AWSコンソール内でアクセスキーを設定し、C#を使用してプログラム的にAPIにアクセスします。 次のものが必要です。

  • RegionEndPoint(アクセスエリア)- この例の場合:アフリカ南部1
  • RegionEndPoint(アクセスエリア)- この例の場合:アフリカ南部1
  • RegionEndPoint(あなたのアクセスエリア)

この例では、エンドポイントPKISB1が使用されています。

新しいVisual Studioプロジェクトを作成します。 その後、ツールメニューに移動し、NuGetパッケージマネージャを選択して、ソリューション用のNuGetパッケージを管理を選択してください。

AWSとGoogle Vision(OCR機能比較):図1 - Visual Studioでの新しいプロジェクトの作成。 ツールメニューに移動し、NuGetパッケージマネージャを選択し、ソリューション用のNuGetパッケージを管理を選択してください。

検索ボックスに「AWSSDK」と入力し、最新バージョンをインストールします。

AWSとGoogle Vision(OCR機能比較):図2 - 検索ボックスに「AWSSDK」を入力し、AWS SDKの最新バージョンをインストールします。

2.4. コード例(AWS SDK for .NETを使用)

// Import necessary AWS SDK namespaces
using Amazon;
using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;

// Create a new Textract client using your AWS credentials and region
var client = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

// Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
var request = new AnalyzeDocumentRequest
{
    Document = new Document
    {
        S3Object = new S3Object
        {
            Bucket = "your-bucket-name",
            Name = "your-document-key"
        }
    },
    FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
};

// Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);
// Import necessary AWS SDK namespaces
using Amazon;
using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;

// Create a new Textract client using your AWS credentials and region
var client = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

// Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
var request = new AnalyzeDocumentRequest
{
    Document = new Document
    {
        S3Object = new S3Object
        {
            Bucket = "your-bucket-name",
            Name = "your-document-key"
        }
    },
    FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
};

// Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);
' Import necessary AWS SDK namespaces
Imports Amazon
Imports Amazon.Textract
Imports Amazon.Textract.Model

' Create a new Textract client using your AWS credentials and region
Private client = New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1)

' Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
Private request = New AnalyzeDocumentRequest With {
	.Document = New Document With {
		.S3Object = New S3Object With {
			.Bucket = "your-bucket-name",
			.Name = "your-document-key"
		}
	},
	.FeatureTypes = New List(Of String) From {"FORMS", "TABLES"}
}

' Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
Private response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request)
$vbLabelText   $csharpLabel

3. Google Vision

Google Vision APIは、Google CloudのAIスイートの中核を成すもので、画像解析とコンピュータビジョンの世界における最先端のプラットフォームを表しています。 高度な機械学習アルゴリズムと深層ニューラルネットワークを活用して、Google Vision APIは、画像やビデオの視覚コンテンツを理解し解釈する驚異的な能力を備えています。

この洗練された技術は、物体検出、顔認識、テキスト抽出、画像ラベリングを可能にし、産業界でさまざまなアプリケーションを促進します。 この記事では、Google OCRの特徴、用途、および画像解析と自然言語処理ツールの競争力のある環境での際立ちについての詳細な調査を行います。

3.1. Google Visionの主な機能

  • OCRとテキスト検出: Google Visionは、画像や文書からテキストを正確に検出し抽出し、複数の言語をサポートします。
  • 画像解析: ラベル検出、顔検出、ランドマーク検出を含むさまざまな画像解析機能を提供します。
  • Google Cloudサービスとの統合: 他のGoogle Cloudサービスとシームレスに統合し、包括的なソリューションを構築できます。

3.2. ライセンス

Google Visionは従量課金制の価格モデルで動作し、ユーザーは処理されたユニット(例:データエントリー画像、テキストなど)の数に基づいて課金されます。

3.3. インストール

Vision APIをC#プロジェクトに統合するには、次の必要な手順を完了させてください。

  1. Googleアカウントを作成します。
  2. Google Cloudコンソールで新しいプロジェクトを作成します。
  3. プロジェクトの課金を有効化します。
  4. Vision APIを有効にします。
  5. サービスアカウントを作成し、関連する資格情報を設定します。
  6. JSONファイル形式でサービスアカウントキーの資格情報をダウンロードします。

資格情報をダウンロードしたら、Visual Studioで新しいプロジェクトを作成し、NuGetパッケージマネージャを使用してGoogle Cloud Platform(Google Vision)SDKをインストールします。

AWS vs Google Vision(OCR機能比較):図3 - Visual Studioでの新しいプロジェクトの作成。 ソリューション用のNuGetパッケージを管理し、Google.Cloud.Visionの最新バージョンをインストールしてください。

3.4. コード例(Google Cloud Client Librariesを使用)

// Import necessary Google Cloud Vision namespaces
using Google.Cloud.Vision.V1;
using Google.Protobuf;
using System.IO;
using Google.Apis.Auth.OAuth2;

// Load the service account credentials from the JSON file
var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };

// Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
var client = clientBuilder.Build();

// Load an image file for text detection
var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");

// Perform text detection on the image
var response = client.DetectText(image);

// Output the detected text descriptions
foreach (var annotation in response)
{
    Console.WriteLine(annotation.Description);
}
// Import necessary Google Cloud Vision namespaces
using Google.Cloud.Vision.V1;
using Google.Protobuf;
using System.IO;
using Google.Apis.Auth.OAuth2;

// Load the service account credentials from the JSON file
var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };

// Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
var client = clientBuilder.Build();

// Load an image file for text detection
var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");

// Perform text detection on the image
var response = client.DetectText(image);

// Output the detected text descriptions
foreach (var annotation in response)
{
    Console.WriteLine(annotation.Description);
}
' Import necessary Google Cloud Vision namespaces
Imports Google.Cloud.Vision.V1
Imports Google.Protobuf
Imports System.IO
Imports Google.Apis.Auth.OAuth2

' Load the service account credentials from the JSON file
Private credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json")
Private clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}

' Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
Private client = clientBuilder.Build()

' Load an image file for text detection
Private image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")

' Perform text detection on the image
Private response = client.DetectText(image)

' Output the detected text descriptions
For Each annotation In response
	Console.WriteLine(annotation.Description)
Next annotation
$vbLabelText   $csharpLabel

4. IronOCR

IronOCRは、光学文字認識(OCR)の分野で著名なプレーヤーであり、スキャンされたドキュメントや画像を機械で読み取り可能で検索可能なテキストに変換するために設計された強力で多用途な技術であり、強力なエンタープライズ文書管理ソフトウェアでもあります。

Iron Software社によって開発されたIronOCRは、高度なアルゴリズム、クラウドビジョン、人工知能を利用して、さまざまなソースからのテキストを正確に抽出します。 このOCRソリューションは、その正確さ、速度、幅広い言語やフォントを処理する能力で評価を受けています。

この記事では、IronOCRの特長、ユースケース、低コード自動化ツールを使用した競争力のあるOCR市場での差別化方法を包括的に検討します。

  1. オンプレミスOCR: IronOCRは、オンプレミスのテキスト抽出を可能にし、開発者が外部サービスに依存せずに自分のアプリケーションにOCR機能を統合できるようにします。
  • オンプレミスOCR: IronOCRは、OCR機能をアプリケーションに統合することで、オンプレミスでのテキスト抽出を可能にします。
  • 多目的な言語サポート: 幅広い言語(125以上の国際言語)をサポートします。
  • 高度なテキスト認識: IronOCRは、フォントとスタイルの検出を含む高度なテキスト認識機能を提供し、さまざまな画像形式に対応しています。

4.2. ライセンス

IronOCR offers a full server framework and a variety of licensing options, including a free trial and paid licenses based on your application server usage and deployment needs.

4.3. インストール

IronOCRのインストールは簡単なプロセスです。 新しいVisual Studioプロジェクトを作成し、ソリューション用のNuGetパッケージマネージャを開き、「IronOCR」を検索します。 一覧が表示されます; IronOCRの最新バージョンを選択し、「インストール」をクリックしてください。

AWS vs Google Vision(OCR機能比較):図4 - Visual Studioでの新しいプロジェクトの作成。 ソリューション用のNuGetパッケージを管理し、IronOCRの最新バージョンをインストールしてください。

4.4. コード例(C#)

// Import the IronOcr namespace
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract OCR engine
var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

// Read and extract text from an image file
var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

// Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text);
// Import the IronOcr namespace
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract OCR engine
var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

// Read and extract text from an image file
var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

// Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text);
' Import the IronOcr namespace
Imports IronOcr

' Initialize the IronTesseract OCR engine
Private ocr = New IronTesseract()
ocr.Language = OcrLanguage.English

' Read and extract text from an image file
Dim result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg")

' Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text)
$vbLabelText   $csharpLabel

5. 比較評価

Let's evaluate AWS Textract, Google Vision, and IronOCR based on several vital aspects:

ユーザーフレンドリーとシームレスな統合 精度と効率性

  • AWS TextractとGoogle Visionは、クラウド中心のソリューションであり、強力な機械学習モデルを駆使して、テキスト抽出において素晴らしい精度を誇ります。
  • IronOCRは、強力なソフトウェアライブラリであり、アプリケーションに効果的に統合されていれば、精度と効率性において際立った勝者です。

ABBYY FineReaderとTesseractのスケーラビリティは、アプリケーションのインフラストラクチャとOCR処理を処理する能力に依存します。 ABBYY FineReaderは、ユーザーフレンドリーなインターフェースと人気のドキュメント管理システム、クラウドストレージプラットフォーム、生産性ソフトウェアとのシームレスな統合を提供します。

  • AWS TextractとGoogle Visionは、APIによる簡単な統合を提供し、開発者のためにスムーズなプロセスを確保します。
  • ただし、IronOCRは例外的に多用途である一方で、アプリケーションのコードベースへの統合が必要であり、ややカスタム開発作業を要求します。

財務的な考慮事項 スケーラビリティ

  • AWS TextractとGoogle Visionは、クラウドサービスとして優れたスケーラビリティを示し、大規模な要求量を容易に管理します。
  • 比較すると、IronOCRのスケーラビリティは、アプリケーションのインフラと、そのアプリケーション自体内でOCR処理を管理する能力に依存しています。

d. ABBYY FineReaderは通常、一度の購入またはサブスクリプションベースのモデルが含まれており、長期的なコスト効率を提供します。

  • AWS TextractとGoogle Visionは従量課金制の価格モデルを採用しており、使用量に基づいてコスト効率的である可能性があります。
  • 一方で、IronOCRは通常、一回限りの購入またはサブスクリプションベースのモデルを含み、長期的なコスト効率の利点を提示し、それを目立たせる要因となっています。

この記事では、ZIPファイルの重要性、その利点、およびさまざまなアプリケーションにおけるそれらの抽出の重要性を探りました。

結論として、AWS Textract、Google Vision、IronOCRの包括的な比較分析は、それぞれのOCRソリューションにおける異なる利点を浮き彫りにします。 AWS Textractは、AWSエコシステム内で緊密に統合された、精密なテキストとフォームの抽出に感銘を与えます。 Google Visionは、高度な画像解析とシームレスなGoogle Cloud統合を示します。

ただし、IronOCRは、そのオンプレミスOCR機能、多用途な言語サポート、および柔軟なライセンスによるコスト効率性で際立っています。 優れた精度と効率性に加え、説得力あるライセンスモデルにより、IronOCRは、最適なOCR性能と長期的な経済的効率性を追求する企業にとって強力な候補として浮上し、ダイナミックなOCRの世界で注目に値する選択肢となっています。

IronOCRの詳細とその動作について知りたい場合は、このドキュメントページをご覧ください。 IronOCRとGoogle Cloudプラットフォームの間の詳細な比較はこちらで見ることができます。 また、IronOCRとAWS Textractの比較はこちらのリンクで利用可能です。 IronOCRはユーザーに30日間の無料トライアルを提供しています; トライアルライセンスを取得するには、トライアルライセンスページをご覧ください。

ご注意AWS TextractとGoogle Vision APIは、それぞれの所有者の登録商標です。 このサイトは、AWS TextractまたはGoogle Vision APIと提携しておらず、承認されておらず、スポンサーされていません。 すべての製品名、ロゴ、およびブランドは各所有者の所有物です。 比較は情報提供のみを目的としており、執筆時点で公開されている情報を反映しています。

よくある質問

AWS Textract はどのようにドキュメント管理を強化しますか?

AWS Textract は、フォームやテーブルから機械学習を使用してテキストや手書きの精密な抽出を行うことで、ドキュメント管理を強化します。これは他の AWS サービスとシームレスに統合され、ワークフローを合理化し、データ処理を改善します。

Google Vision API は画像分析にどのような機能を提供しますか?

Google Vision API は、テキスト検出、オブジェクト検出、画像ラベリングを含む高度な画像分析機能を提供します。これらの機能は Google の AI スイートの一部であり、さまざまな画像ベースのタスクに対する包括的なソリューションを提供します。

OCR タスクにおいて IronOCR を使用する利点は何ですか?

IronOCR は、オンプレミスでの操作能力、125 以上の言語サポート、柔軟なライセンスオプションを提供するなど、OCR タスクにおいて多くの利点があります。その高度なテキスト認識機能により、正確な OCR ソリューションを求める企業に適しています。

AWS TextractとGoogle Visionの価格差は?

AWS Textract と Google Vision の両方は、ページ数や処理されたユニット数に基づいてユーザーに請求する従量制価格モデルを使用しています。このモデルは、処理されるデータの量に応じた柔軟なコストを可能にします。

OCR ソフトウェアにおいて言語サポートが重要である理由は何ですか?

OCR ソフトウェアにおいて言語サポートが重要なのは、正確に処理できるドキュメントや言語の範囲を決定するためです。たとえば、IronOCR は 125 以上の言語をサポートしており、国際的なアプリケーションにおいて多様性を提供します。

IronOCR が OCR のニーズに対してコスト効率の高いソリューションである理由は何ですか?

IronOCR がコスト効率が高いのは、一度の購入またはサブスクリプションベースのモデルであり、AWS や Google の従量課金モデルと比較して、継続的な OCR 要件を持つ企業にとってより経済的であるためです。

OCR 技術はデジタル変革にどのように役立ちますか?

OCR 技術は、データ抽出の自動化、さまざまなドキュメント形式を編集および検索可能なデータに変換することによって、ビジネスプロセスやドキュメント管理システムを強化することで、デジタル変革に役立ちます。

C# プロジェクトで Google Vision API を使用するための統合手順とは何ですか?

Google Vision API を C# プロジェクトに統合するには、Google アカウントを作成し、Google Cloud Console でプロジェクトを生成し、課金を有効にし、Vision API をアクティブにし、資格情報を持つサービスアカウントを生成し、Google Cloud Platform SDK をインストールする必要があります。

IronOCR はどのようにクラウドベースの OCR ソリューションと区別されますか?

IronOCR はオンプレミス機能によってクラウドベースのソリューションと区別され、ビジネスが外部サービスに依存せずにアプリケーションに OCR を直接統合できるようにします。これにより、データのプライバシーおよび処理のコントロールが向上します。

Kannaopat Udonpant
ソフトウェアエンジニア
ソフトウェアエンジニアになる前に、Kannapatは北海道大学で環境資源の博士号を修了しました。博士号を追求する間に、彼はバイオプロダクションエンジニアリング学科の一部である車両ロボティクスラボラトリーのメンバーになりました。2022年には、C#のスキルを活用してIron Softwareのエンジニアリングチームに参加し、IronPDFに注力しています。Kannapatは、IronPDFの多くのコードを執筆している開発者から直接学んでいるため、この仕事を大切にしています。同僚から学びながら、Iron Softwareでの働く社会的側面も楽しんでいます。コードやドキュメントを書いていない時は、KannapatはPS5でゲームをしたり、『The Last of Us』を再視聴したりしていることが多いです。