要点

対象：紙の書類を読み取らせて使っている人

  1. 郵便番号を読む機械は1968年に動いた
  2. 読む仕組みは、専用機から学習へ変わった
  3. 読み取った数字は、人が見比べておきたい

OCRは、紙や画像の文字を、コンピューターが扱える文字のデータに変える技術です。印刷された文字を音にする読み取り機が作られた1912年から、100年あまりたちます。1

この記事の目次（6節）
  1. 1912〜1968年、数字や文字を読む専用の機械
  2. 1975〜2005年、複数の書体を読む機械とソフト
  3. 1989〜1998年、例から学んで手書きを読む
  4. 2021年、AI-OCRも精度は100%ではなかった
  5. 読む仕組みを比べる
  6. いま紙の書類を読み取らせるときに気をつけること

その間に、文字を読む仕組みは、3つの段階を経ました。

  • 1912年から: 数字や文字を読む専用の機械128
  • 1975年から: 複数の書体を読む機械やソフト34
  • 1989年から: たくさんの例から読み方を学ぶ方式56

3つの時期は、重なっています。

1998年の論文は、小切手を読む仕組みが実用になり、1日に数百万枚を読んでいると書きました。6

2021年の報道では、AI-OCR（学習で文字を読むOCR）も、多くの場合、精度が100%に届かず、読み取った後に目で確かめる手間がかかるとされました。7

OCRの主な出来事 1912 1968 1975 1989 1998 2005 2021 印刷された文字を音にする手持ちの読み取り機 Optophone 東京中央郵便局で、郵便番号自動読取区分機が動き出す カーツワイルが、印刷文字を音声で読み上げる機械を発表 LeNet、手書きの郵便番号の数字で学習と評価 小切手を読む仕組みが、1日に数百万枚を読むと論文が記す HPが開発したTesseractを、無料で公開 AI-OCRも精度は100%に届かず、目視の確認が課題と報道
OCRの主な出来事を、1912年から2021年まで年代順に並べました。学習で読む方式が出た1989年と1998年、AI-OCRの課題が報じられた2021年に色を付けています。

1912〜1968年、数字や文字を読む専用の機械

OCRの年表によると、1912年に、エドマンド・フルニエ・ダルベが「Optophone」を作りました。紙の上で動かすと、印刷された文字に合わせた音が出る、手に持つ装置です。1

日本では、1968年7月1日に、東京中央郵便局で郵便番号自動読取区分機が動き出しました。当時は5桁の郵便番号で、手作業で仕分ける場合と比べて、約7倍の速さだったそうです。2

情報処理学会のコンピュータ博物館の解説では、東芝の郵便物仕分け機「TR-3」と「TR-4」が、最初に市販された製品でした。発売は1968年7月です。世界で初めて、手書きの数字を読む製品でもありました。8

最初の国産のOCR製品は、郵政省が導入した郵便番号の考え方をきっかけに生まれたと、同じ解説は書いています。

仕分け機が読むのは、郵便番号

この仕分け機が読むのは、郵便番号という、短くて桁の決まった数字でした。手書きでも、数字だけなら、機械で読めました。

1975〜2005年、複数の書体を読む機械とソフト

1975年に、レイ・カーツワイルが読み上げ機「Kurzweil Reading Machine」を発表しました。

印刷された文字を読み、合成した音声で読み上げる機械です。印刷された文字を合成音声に変えられる、複数の書体に対応した最初のOCRだったと、視覚障害者の団体（AFB）は書いています。

価格は5万ドルで、個人が買える値段ではありませんでした。大きさは、小さな洗濯機ほどだったそうです。3

Tesseract、10年の開発と2005年の公開

「Tesseract」は、ヒューレット・パッカード（HP）が1984年から1994年まで開発したOCRソフトです。2005年に、中身が誰でも読める形（オープンソース）で公開されました。

Tesseractは、HPの研究所で、博士課程の研究として始まりました。HPの平らなスキャナーに付けるソフトや装置にできそうだ、という見込みで、開発が進みました。4

開発者のレイ・スミスによると、当時の市販のOCRはまだ発展の途中で、きれいな印刷以外では、うまく読めませんでした。4

開発は1994年の終わりで止まりました。そのソフトが、1995年に、ネバダ大学ラスベガス校（UNLV）が開いた精度の比べ合いに出されて、市販のソフトと比べても実力を示しました。HPが公開したのは、2005年の終わりです。4

1989〜1998年、例から学んで手書きを読む

1989年に、手書きの数字を読む学習の仕組み「LeNet」が作られました。アメリカの郵便局を通った手書きの郵便番号を使って、学習と評価をしました。5

人が文字の特徴を決めておく代わりに、たくさんの例を見せて、数字の読み方を機械に覚えさせる方式です。

手書きの数字を集めた学習用のデータ「MNIST」は、アメリカの国勢調査局の職員が書いた数字と、高校生が書いた数字をもとに作られました。5

このデータができて、いろいろな方式の読み間違いの率を、同じ数字で比べられるようになりました。

1998年、小切手を読む仕組みが実用に

1998年に、LeNetを作ったヤン・ルカンらが論文を発表しました。6

文字を1つずつ切り出す段階、読む段階、前後の並びから読みを直す段階を、別々に作らず、まとめて学習させる方法です。6

要旨によると、小切手を読む仕組みは商用で使われ、1日に数百万枚を読んでいます。法人と個人の小切手の読み取りで、当時の最高の精度を出しました。6

2021年、AI-OCRも精度は100%ではなかった

2021年10月のニュースイッチ（日刊工業新聞社）の記事によると、AI-OCRは多くの場合、精度が100%に届きませんでした。読み取ったあとに目で確かめる手間が、前後の作業の負担になっていました。7

同じ記事は、キヤノンマーケティングジャパンが、AI-OCRで電子データを作ったあと、熟練の担当者が確認するサービスを始めると伝えています。7

読む仕組みを比べる

時期と例読む仕組み特徴
1968年の郵便物仕分け機手書きの数字を読んで仕分ける読むのは郵便番号
1975年のKurzweil複数の書体の印刷を読み、音声で読み上げる価格は5万ドル
1984〜2005年のTesseract印刷の文字を読むソフト10年の開発のあと、2005年に公開
1998年の小切手の読み取り手書きを、まとめて学習した仕組みで読む1日に数百万枚を読むと論文が述べた
2021年のAI-OCR紙の書類の文字を学習で読む多くの場合、100%に届かない

いま紙の書類を読み取らせるときに気をつけること

請求書の金額、振込先の口座番号、日付は、1字の読み間違いが支払いの間違いにつながります。読み取ったあとは、元の書類と見比べる手順を、最初から作業手順に組み込んでおくと安全です。

読む仕組みが変わっても、確かめる手順は残しておくのがよいと考えています。出典で確かめられたのは2021年の報道までなので、いまの精度は、使う道具で試して決めてください。

手書きの書類が多い場合は、読み間違いが出やすい欄を決めて、そこだけ人が見る方法もあります。

見比べた結果、直した箇所を記録しておくと、どの欄で読み間違いが多いかが分かります。次の見直しで、確かめる欄を絞る材料になります。

AI全体の歴史はAIの3度のブームの記事に、機械翻訳の歴史は機械翻訳の歴史の記事に書きました。会計ソフトのAI-OCRの料金は、マネーフォワードAI-OCRの料金の記事にあります。

出典

  1. Wikipedia「Timeline of optical character recognition」（1912年のOptophoneなどの年表）（参照 2026-10-31）
  2. 現代ビジネス「7月1日 郵便番号制度が始まる（1968年）」（参照 2026-10-31）
  3. American Foundation for the Blind「Kurzweil Reading Machine」（AccessWorld）（参照 2026-10-31）
  4. Ray Smith「An Overview of the Tesseract OCR Engine」（Google）（参照 2026-10-31）
  5. Wikipedia「MNIST database」（1989年のLeNetと郵便番号のデータの説明）（参照 2026-10-31）
  6. Yann LeCun ほか「Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition」（Proceedings of the IEEE、1998年11月）（参照 2026-10-31）
  7. 日刊工業新聞社 ニュースイッチ「事務機器大手が『AI－OCR』活用促進、悩みの『精度問題』は解決なるか」（2021年10月15日）（参照 2026-10-31）
  8. 情報処理学会 コンピュータ博物館「Brief History」（日本のOCR）（参照 2026-10-31）