AWS対Google Vision（OCR機能の比較）

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。

• SecretAccessKey
• SecretAccessKey
• 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。

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。

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)

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。

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

4.1. IronOCRの主な機能

• 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は、フルサーバーフレームワークとともに、さまざまなライセンスオプションを提供します。無料試用版およびあなたのアプリケーションサーバーの使用と展開ニーズに基づく有料ライセンスがあります。

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。

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)

b. ユーザーフレンドリーさとシームレスな統合

• 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。
• しかし、IronOCRは非常に多用途であるものの、アプリケーションのコードベースに統合する必要があり、少し多くのカスタム開発努力が必要です。

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. 財務上の考慮事項

• 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。