読取革命Ver.16とは?

読取革命Ver.16(旧:読取革命Ver.15)とは、ソースネクスト株式会社が提供する高精度OCRソフトです。紙文書をスピーディーに読み取って電子データ化。手書き文字や低品質の文字の認識にも強く、高い精度で編集可能な電子データに変換できます。コピーした文書やFAX、英語文書を電子データ化できるため、さまざまなビジネスシーンで役立つでしょう。

紙文書やPDFファイルを、同じレイアウトでファイル変換できます。テキストや画像、表が混在した文書でも、そのまま再現が可能です。「かんたんモード」を活用すれば、3ステップで変換が完了。「かんたん認識」によってOCRの一連操作は自動化されます。「入門ウィザード」で基礎操作がわかるため、初めてでもスムーズに使用できるでしょう。

ユーザーインターフェースはOfficeに近く、使いやすさを追求しています。アプリケーション起動時のパスワード設定やデータを開けるメンバーの制限など、セキュリティ対策も万全です。さらにクラウドストレージや翻訳サービスとの連携やモバイルPDF作成、自動台形補正など、ほかにもさまざまな機能が備わっています。

OCRのおすすめ製品

スマートOCR

(4.5)

月額費用30,000円〜無料お試し要問い合わせ
初期費用10万円〜最短利用開始期間要問い合わせ

スマートOCRとは、株式会社インフォディオが運営しているAI-OCRサービスです。 書類や帳票をスキャン・撮影して画像データからテキストデータを抽出、簡単操作で書類を電子化することができます。

非定型帳票の読み取り精度

定型帳票だけでなく、取引先ごとにレイアウトがバラバラな非定型帳票でも柔軟に対応。エリア指定する必要はなく汎用性が高いデータの抽出が可能。

歪んだ写真の読み取り精度

プロジェクションマッピング技術を用いた歪み・たわみ補正機能により写真で撮影した歪んだ書類、台形の書類も整形します。そのためスマートフォンで撮影した写真も高精度で読み取りが可能です。

OCRテンプレート自動振り分け

アップロードした帳票から文字列を認識し、適用するテンプレートを自動で振り分けることが可能です。 自動でテンプレートが適用されるため、手作業でテンプレートを選択する手間を省くことができます。

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読取革命Ver.16の特徴

読取革命Ver.16の特徴について解説します。

高精度なOCR機能と辞書機能

読取革命Ver.16には2種類のOCRエンジンを搭載しています。パナソニック製の日本語OCRエンジンでは、FAXやコピーなどの低品質文字や加工された文章、メモ書きや品番など手書き文字を認識できます。取り消し線付き文字や下線付き文字、ドロップキャップ文字のデータ化にも対応が可能です。

ABBYY社製の英語OCRエンジンでは、英語の読み取りができます。英語文章の読み取りで高い認識率を実現していることが魅力です。さらに約18万語の言語解析辞書や、38ジャンル約61万語の専門用語辞書を搭載。対応文字や文字画像をユーザー自身が登録することもできます。

初めてでも簡単

読取革命Ver.16には、基本操作が学べる入門ウィザードを搭載しています。紙文書やPDFの変換は、入力から認識、保存までの3ステップで完了。シンプルな操作でスムーズに電子データ化できます。

「かんたん認識」ではOCRの一連操作は自動化でき、原稿タイプを選択するだけで最適な設定で処理することが可能です。オリジナルの認識方法は最大100個まで登録できるため、いちいち設定する必要がありません。

便利な付属ソフトを搭載

読取革命Ver.16は4つの付属ソフトを搭載。「簡単!PDF変換」では、画像ソフトを手軽にPDF変換できます。「簡単!PDF for Office」なら、PDFファイルをWordやExcel、JPEG、テキスト、BMPから選択して変換が可能です。

さらに「クリップボードOCR」では、画像やQRコードを認識して文字データに変換できます。指定フォルダーに保存するファイルへの文字認識を自動化して出力する、「フォルダーウォッチャー」も便利です。

読取革命Ver.16の料金・価格

初期費用

11,800円~

月額費用

要問い合わせ

読取革命Ver.16の評判・口コミ

以下のような口コミがありました。

読取革命Ver.16の良い評判・口コミ

・簡単な操作で書類をデジタル化できるので助かっている。
・読み取り性能がよく、修正の手間がほとんどない。

読取革命Ver.16のその他の評判・口コミ

・縦書き文字の認識精度がいまいちだと感じる。

読取革命Ver.16を導入した結果に関する評判・口コミ

・読取革命Ver.16に変えてから読み取りエラーが少なくなった。
・ペーパーレス化が促進され、業務効率化やコストの削減につながった。

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