はじめに

OCR（光学文字認識）は、紙媒体や画像から文字データを抽出するための重要な技術です。本記事では、Google Cloud Functionsを活用しながら、複数のOCR APIを比較し、それぞれの特徴や使いどころについて解説します。最終的には、どのAPIがプロジェクトに適しているかを結論付けます。

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使用したOCR API

1. Google Cloud Vision API

Googleが提供する高性能なOCRサービスで、画像の解析やラベル付けも可能です。

メリット

• 高い認識精度
• 多言語対応（日本語を含む）
• Google Cloudとの強力な連携

デメリット

• コストが比較的高い
• 非構造化データの処理に弱い

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2. Tesseract OCR

オープンソースのOCRエンジンで、ローカル環境やクラウド環境で動作します。

メリット

• 無料で利用可能
• カスタマイズ性が高い
• シンプルなインストール

デメリット

• 高度な画像処理が必要な場合に精度が低い
• 日本語などの特殊文字対応に追加設定が必要

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3. Document AI

Googleが提供するOCRと文書解析機能を統合したAPI。

メリット

• 高精度な構造化データの解析
• ドキュメント全体のコンテキストを理解可能
• クラウドベースでスケーラブル

デメリット

• 学習コストが高い（機能が多いため）
• 他のOCRサービスに比べてコストが高い

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実装例

以下では、Google Cloud Functionsを使用して3つのAPIを実装した例を紹介します。

共通コード構造

Cloud Functionsで共通のセットアップを行います。

インストール

index.js

1. Google Cloud Vision API

2. Tesseract OCR

3. Document AI

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比較結果

API	精度	コスト	カスタマイズ性	処理速度
Vision API	高い	高め	中程度	速い
Tesseract OCR	中程度	無料	高い	遅い
Document AI	非常に高い	高い	中程度	速い

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結論

プロジェクトに適したOCR APIは、以下の観点で選択すべきです：

• 精度が最優先の場合は、Google Vision APIまたはDocument AIがおすすめ。
• コストを抑えたい場合は、Tesseract OCRを検討。
• 構造化データが必要な場合は、Document AIが最適。

本記事の実装例を参考に、要件に応じた最適なOCR APIを選んでください。

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まとめ

OCRはデジタル化の重要なステップであり、適切なツールを選ぶことが成功の鍵です。それぞれのAPIには長所と短所がありますが、本記事があなたの選択をサポートする一助となれば幸いです。ぜひ試してみてください！