OCRの歴史と進化 2025年3月

OCR（Optical Character Recognition、光学文字認識）は、印刷されたまたは手書きのテキストをデジタルデータに変換する技術です。その歴史と進化には多くの重要なマイルストーンがあります。

1 初期の発展（1950年代～1960年代）

‐1950年代: OCRの基礎技術はこの時期に始まりました。最初のOCRシステムの一つは、1951年にIBMが発表したもので、これは非常に限られたフォントで動作するものでした。

‐1960年代: OCRの商業化が進み、より多くの企業がこの技術を採用するようになりました。IBMは1964年にIBM 1403 OCRスキャナを発表し、デジタルデータ化の道を開きました。このシステムは、主に金融業界での文書処理に使用されました。

2 技術の進化（1970年代～1980年代）

- 1970年代: この時期には、アルゴリズムとコンピュータビジョンの研究が進みました。特に、パターン認識技術がOCRの性能を向上させました。また、手書き文字の認識にも取り組むようになりました。

- 1980年代: OCR技術は、より多様なフォントやレイアウトに対応できるようになり、商業市場でも普及が進みました。テキスト認識精度も向上し、多くの業界での利用が拡大しました。

3 デジタル化の普及（1990年代～2000年代）

- 1990年代: OCRソフトウェアはPCと統合され、より多くの消費者向け製品が登場しました。特に、Adobe AcrobatやMicrosoft OfficeのようなソフトウェアスイートがOCR機能を統合し、使いやすさが向上しました。

- 2000年代: デジタルカメラやスマートフォンの普及により、OCR技術はモバイルデバイスでも利用可能になりました。Googleなどの企業が、ウェブベースのOCRサービスを提供し、広範なデジタルアーカイブや検索エンジンの発展に寄与しました。

4 AIと機械学習の導入（2010年代～現在）

- 2010年代: 機械学習とディープラーニングの技術がOCRの精度を飛躍的に向上させました。特に、ニューラルネットワークを用いたアプローチが、手書き文字や複雑なレイアウトの認識精度を大幅に改善しました。

- 2020年代: 現在のOCRシステムは、文書のスキャンだけでなく、画像内のテキスト認識（例えば、写真に写った看板やメニューなど）にも対応しています。また、多言語対応や文脈に基づく認識精度の向上が進んでいます。クラウドベースのOCRサービスやAI-drivenのOCRツールが普及し、さまざまなアプリケーションで利用されています。