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IRONOCRの使い方

なぜIronOCRがLLMよりもOCRに最適なのか

紹介

大規模言語モデル (LLM) の台頭により、多くの企業がそれを光学式文字認識 (OCR) やドキュメント解析に使用しようと試みてきました。 しかし、LLM は、文書から情報を正確に抽出するのではなく、不正確なテキストや捏造されたテキストを生成する"幻覚"傾向にあるため、この分野では不十分な場合が多くあります。

対照的に、 IronOCRなどの専用の OCR ソリューションは、PDF やその他のドキュメント形式を扱う際に優れた精度、信頼性、効率性を提供します。 この記事では、OCR における LLM の弱点を探り、IronOCR と比較して、専用ツールの方が優れた選択肢である理由を説明します。

OCRにおけるLLMの限界

1. 幻覚と不正確さ

LLM は確率に基づいてテキストを生成するように設計されているため、幻覚が発生しやすく、ソース ドキュメントには存在しなかったコンテンツが作成されます。 これは OCR を実行するときに重大な問題であり、小さなエラーでもデータが失われたり、誤って解釈されたりする可能性があるからです。

2. 構造化された出力の欠如

専用の OCR ツールとは異なり、LLM はドキュメントから構造化されたデータを抽出するのが困難なため、請求書、フォーム、その他の構造化されたドキュメントを正確に解析するのには適していません。

3. 計算オーバーヘッド

LLM を使用して OCR を実行するには、意味のある出力を生成する前にモデルが大量のテキスト データを処理する必要があるため、通常、かなりの計算リソースが必要になります。 その結果、最適化された OCR ソリューションと比較してコストが高くなり、パフォーマンスが低下します。

4. ドキュメントの種類によってパフォーマンスが一定しない

LLM は単純なテキスト ドキュメントでは適切に機能しますが、スキャンされた PDF、手書きのテキスト、または複雑な書式のドキュメントではうまく機能しないことがよくあります。 パフォーマンスはドキュメントの種類によって大きく異なるため、エンタープライズ アプリケーションでは信頼性が低くなります。

AI(例:Google Gemini)にOCRを実行させる

一部のユーザーは、Google Gemini などの AI チャットボットに画像をアップロードし、テキストの抽出を要求して OCR を実行しようとします。 これは特定のケースでは機能するかもしれませんが、顕著な欠点があります。

-制御が制限される: AI モデルは多くの場合、画像をブラックボックス方式で処理するため、ユーザーはテキストの抽出方法やフォーマット方法をほとんど制御できません。 -一貫性のない結果: AI OCR の精度はモデルのトレーニング データに大きく依存し、複雑な文書や手書きの文書の場合は信頼できない場合があります。 -プライバシーの懸念:機密文書を AI サービスにアップロードすると、セキュリティと機密性のリスクが生じます。 -統合の制限:専用の OCR ソリューションとは異なり、AI チャットボットでは、OCR を既存のワークフローに簡単に統合する方法が提供されません。

IronOCRが優れたソリューションである理由

IronOCR は、高い精度と信頼性を実現する .NET 専用の OCR ライブラリです。 OCR タスクにおいて LLM よりも優れている理由は次のとおりです。

1. 高精度と信頼性

IronOCR は、画像や PDF からテキストを正確に抽出するために最適化されています。 LLM とは異なり、幻覚的なテキストを生成するのではなく、ドキュメント内に存在する内容を正確に抽出します。

2. 複雑で構造化された文書をサポート

IronOCR は、請求書、契約書、フォームなどの構造化されたドキュメントを正確に処理できるため、正確なデータ抽出を必要とする企業に最適です。

3. 効率的で費用対効果が高い

かなりの計算能力を必要とする LLM ベースの OCR とは異なり、IronOCR は軽量で速度が最適化されています。 これにより、高価なクラウドベースのモデルを必要としない、コスト効率の高いソリューションが実現します。

4. ノイズの多い低品質スキャンのより適切な処理

IronOCR にはノイズ低減機能と画像強化機能が組み込まれており、ノイズの多い、解像度の低い、または歪んだスキャンから LLM よりも効果的にテキストを抽出できます。

IronOCR: 最先端のOCRライブラリ

IronOCR は、.NET 開発者向けに特別に設計された強力な OCR ライブラリであり、スキャンされたドキュメント、画像、PDF からテキストをシームレスかつ正確に抽出する方法を提供します。 汎用機械学習モデルとは異なり、IronOCR は、精度、効率、.NET アプリケーションへの統合の容易さに重点を置いて設計されています。 多言語認識、手書き検出、PDF テキスト抽出などの高度な OCR 機能をサポートしており、信頼性の高い OCR ツールを必要とする開発者にとって最適なソリューションとなります。

IronOCRの主な機能

IronOCR は、業界をリードする OCR ソリューションとなるさまざまな機能を提供します。

-多言語サポート:複数の言語のドキュメントからテキストを認識し、抽出します。 -高度なドキュメント機能: パスポートやナンバープレートなどの高度な特殊ドキュメントを処理できます。

  • PDF および画像 OCR : スキャンされたPDF 、TIFF、JPEG、その他の画像形式で動作します。 -検索可能な PDF : スキャンしたドキュメントを完全に検索可能な PDF に変換します。 -バーコードと QR コードの認識:バーコードと QR コードからデータを検出して抽出します。

パフォーマンス比較: LLM vs. IronOCR

違いを説明するために、LLM と IronOCR を使用してスキャンされた PDF 請求書からテキストを抽出した結果を比較してみましょう。

この例では、次の画像を IronOCR と LLM の両方で実行します。

! OCR画像

IronOCR コード例:

using IronOcr;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Specify the path to the image file
        string imagePath = "example.png";

        // Initialize the IronTesseract OCR engine
        var Ocr = new IronTesseract();

        // Create an OCR image input from the specified image path
        using var imageInput = new OcrInput(imagePath);

        // Perform OCR to read text from the image input
        OcrResult result = Ocr.Read(imageInput);

        // Output the recognized text to the console
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}
using IronOcr;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Specify the path to the image file
        string imagePath = "example.png";

        // Initialize the IronTesseract OCR engine
        var Ocr = new IronTesseract();

        // Create an OCR image input from the specified image path
        using var imageInput = new OcrInput(imagePath);

        // Perform OCR to read text from the image input
        OcrResult result = Ocr.Read(imageInput);

        // Output the recognized text to the console
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}
Imports IronOcr

Friend Class Program
	Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		' Specify the path to the image file
		Dim imagePath As String = "example.png"

		' Initialize the IronTesseract OCR engine
		Dim Ocr = New IronTesseract()

		' Create an OCR image input from the specified image path
		Dim imageInput = New OcrInput(imagePath)

		' Perform OCR to read text from the image input
		Dim result As OcrResult = Ocr.Read(imageInput)

		' Output the recognized text to the console
		Console.WriteLine(result.Text)
	End Sub
End Class
$vbLabelText   $csharpLabel

出力

! OCR出力画像

説明

このコード例では、IronTesseract を使用して、画像ファイルexample.pngからテキストを抽出します。 IronTesseract OCR エンジンを初期化し、画像をカプセル化するOcrImageInputオブジェクトを作成します。 IronTesseract のReadメソッドは、画像入力に対して OCR を実行し、認識されたテキストをコンソールに出力します。 usingステートメントを使用すると、リソースが適切に管理され、OCR が効率的かつ簡単になります。 これは、わずか数行のコードで画像からテキストを正確に抽出できる IronOCR の能力を示しています。

例: OCR に LLM を使用する

この例では、以下の手順に従って、Google の LLM である Gemini を使用して同じ画像に対して OCR を実行しました。

Google GeminiでOCRを実行する手順

  1. Google Gemini(または画像処理をサポートする他の AI チャットボット)を開きます。
  2. テキストを含む画像をアップロードします。
  3. AIに質問します。"この画像でOCRを実行できますか?"
  4. AI は抽出されたテキストを含む応答を生成します。
  5. 出力の正確性を確認します。

この方法は機能しますが、正確なテキスト抽出、書式設定、構造化ドキュメントの処理が困難になることがよくあります。 一貫性が欠如しているため、専門的な用途では信頼できません。

出力

この例では、最初の試行でテスト イメージ内のすべてのテキストを抽出できた IronOCR とは異なり、LLM は何も出力するのに苦労しました。 Gemini などの LLM は、単純な OCR タスクでも問題があり、画像内に含まれるすべてのテキストを生成できなかったり、単語を幻覚的に認識して画像自体とは何の関係もない出力になってしまうことがあります。

! LLM OCR 画像

IronOCRがユーザビリティにとって優れたソリューションである理由

AI を活用した OCR の大きな制限の 1 つは、抽出されたテキストが単純にメッセージ内に表示されるため、それ以上の処理に使用するのが難しいことです。 IronOCR を使用すると、抽出されたテキストを .NET アプリケーションで直接使用して、自動化、検索インデックス作成、データ処理などに使用できます。 これにより、開発者は AI チャットボットからテキストを手動でコピーして貼り付けることなく、OCR の結果をワークフローにシームレスに統合できます。

パフォーマンス比較: AI OCR vs. IronOCR

! OCR比較画像

IronOCRが優れている理由

IronOCR は、Google Cloud Vision API と比較して、いくつかの理由から .NET 開発者に優れたエクスペリエンスを提供します。

1.外部API呼び出しなし

  • Google Cloud Vision には、インターネット アクセスと API キーによる認証が必要です。
  • IronOCR はローカルで実行されるため、遅延、セキュリティ上の懸念、外部サービスへの依存が排除されます。 2.より簡単なセットアップ
  • Google Cloud Vision では、認証情報の設定、API キーの管理、ネットワーク リクエストの処理が必要です。
  • IronOCR はシンプルな NuGet パッケージ ( Install-Package IronOcr ) で動作し、API 資格情報は必要ありません。
    1. .NETとの統合強化
  • Google Cloud Vision は、複数のプラットフォーム向けに設計されたクラウドベースのソリューションです。
  • IronOCR は .NET 専用に構築されており、よりシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。
    1. OCR処理のより詳細な制御
  • IronOCR ではカスタマイズが可能です (例: ノイズ除去用のフィルター、グレースケール変換、OCR 調整)。
  • Google Cloud Vision は、構成が制限されたブラックボックス ソリューションです。 5.オンプレミスでの使用コストの削減
  • Google Cloud Vision はリクエストごとに課金されます。
  • IronOCR には、1 回限りの永久ライセンス オプションがあり、大規模なアプリケーションではコスト効率が高くなります。

結論

Google Gemini などの AI 搭載 LLM OCR ツールは、画像からテキストを素早く抽出する方法を提供しますが、不正確さ、結果の一貫性のなさ、プライバシーの懸念など、重大な制限があります。

信頼性が高く、正確で、コスト効率に優れた OCR ソリューションが必要な場合は、 IronOCR が最適です。 AI OCRとは異なり、構造化された正確なテキスト抽出を提供し、.NETアプリケーションへの統合をサポートし、様々なドキュメントタイプで効率的に動作します。さらに、IronOCRでは、開発者が抽出したテキストを自動化や更なる処理に使用できるため、チャットメッセージ内のAI生成テキストよりもはるかに実用的です。

信頼性の高いOCRパフォーマンスを求める企業や開発者にとって、IronOCRは最適な選択肢です。無料トライアルをダウンロードして今すぐIronOCRをお試しください。品質と効率性の違いを実際にご体感いただけます。

よくある質問

なぜ専門的なOCRツールはテキスト抽出においてLLMよりも正確なのか?

IronOCRのような専門的なOCRツールは、文書から直接高精度でテキストを抽出するように設計されており、LLMが生成する誤ったテキストの「幻覚」を避けます。これにより、抽出されたテキストが元の文書に存在するものと全く同一であることが保証されます。

IronOCRは低品質またはノイズの多いスキャンを効果的に処理できますか?

はい、IronOCRはノイズリダクションと画像処理の機能を備えており、ノイズの多い、低解像度、または歪んだ文書スキャンを正確に処理します。

IronOCRを使用することによるLLMベースのOCRとの効率性の利点は何ですか?

IronOCRは速度に最適化されており、ローカルで実行されるため、大量の計算リソースや、しばしばLLMベースのOCRソリューションによって必要とされる外部APIコールが不要です。

IronOCRはどのように企業レベルのOCRアプリケーションをサポートしますか?

IronOCRはスキャンされたPDFや手書きのテキストを含むさまざまな文書タイプを処理でき、信頼性と精度が求められる企業アプリケーションに適しています。

IronOCRは多言語のテキスト認識をサポートしていますか?

はい、IronOCRは多言語認識をサポートし、複数の言語で書かれた文書からテキストを抽出することができ、その多様性を高めます。

どのようにしてIronOCRを既存の.NETアプリケーションに統合できますか?

IronOCRは.NETライブラリであり、既存の.NETアプリケーションにシームレスに統合でき、オートメーション、検索インデックス、データ処理などのタスクを実行できます。

IronOCRを使用するのにインターネット接続は必要ですか?

いいえ、IronOCRはローカルで動作するため、インターネット接続は不要です。このローカル操作により、外部APIコールが不要となり、待ち時間が減少し、セキュリティが向上します。

IronOCRはどのようにデータプライバシーとセキュリティを確保しますか?

IronOCRはデータをローカルで処理し、機密情報が外部サーバーにアップロードされることを防ぎ、データのプライバシーとセキュリティを維持します。

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。