【超入門】ディープラーニングとは？AI-OCRの根幹技術を「初心者でもわかる」ように徹底解説

1-1. そもそも「AI」「機械学習」との違いは？

ディープラーニングは、「AI」という大きな概念の中に含まれる「機械学習」の進化系です。

• AI（人工知能）：人間の知的な振る舞いを機械で実現しようとする概念全体。
• 機械学習： データからパターンを学習し、予測や分類を行う技術。特徴量の抽出は人間が行うことが多い。
• ディープラーニング： 機械学習の一種で、AI自身が自動的に特徴量（データの持つ重要な要素）を学習・抽出できる技術。

1-2. 人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」

ディープラーニングは、人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模倣した、「多層のネットワーク構造」を持っています。データがこのネットワークの層を深く通過する（ディープ）につれて、AIはデータをより抽象的・複雑に理解できるようになります。

2-1. 仕組み1：階層構造による「特徴量の自動抽出」

従来の機械学習では、「この画像の特徴は耳の形」「この特徴はひげの長さ」と人間がAIに教えていましたが、ディープラーニングは違います。AI自身がデータを通じて、最も重要な特徴量を自動的に見つけ出します。

• 浅い層： 線や点、色の濃淡など、基礎的な特徴を抽出。
• 中間層： 抽出された線や点から、「目」「鼻」「耳」といった複雑な形を認識。
• 深い層： 認識された「部品」から、「これは猫である」と最終的な判断を下す。

2-2. 仕組み2：大量データによる「学習と精度向上」

AIは、データを与えるほど、また、間違った際に「これは間違いだった」とフィードバックを与えるほど学習が進みます。大量の帳票データを読み込ませることで、人間の目では気づかないような細かな特徴や癖を学習し、その認識精度を自律的に向上させていくのです。

3-1. 応用1：文字の「意味」を理解するセマンティック認識

AI-OCRは、単に文字を画像として認識するだけでなく、その文字が帳票の中でどのような意味（セマンティクス）を持つかを理解できます。たとえば、「合計」という文字の後に続く数字は「金額」であると推論し、非定型帳票でも正確に項目を特定できるようになります。

3-2. 応用2：文字のかすれやノイズへの高い耐久性

ディープラーニングは、大量のデータからノイズを学習することで、インクのかすれ、汚れ、低解像度の画像など、多様なパターンを「正しい文字」として認識できます。これにより、従来のOCRでは読み取りを諦めていた状態の悪い帳票の自動入力が可能になりました。

3-3. 応用3：非定型帳票の自動レイアウト理解

AI-OCRは、帳票の全体構造やレイアウトを自律的に分析し、毎回異なる書式であっても、どこにどの情報があるべきかを予測できます。これは、座標に依存していた定型OCRとは一線を画す、ディープラーニングがもたらした最大のブレイクスルーです。