OCR（光学文字認識）は、印刷物や手書き、タイプされた文字を含む画像を、コンピュータで処理・編集可能なテキストデータに変換する技術です。他の画像処理技術と異なり、物理的またはデジタルな媒体からテキスト情報を自動で抽出・構造化できる点が特徴です。OCRは通常、画像の前処理（補正・フィルタリング・コントラスト調整）、文字の検出とセグメンテーション、統計モデルやニューラルネットワークによる認識の3段階で機能します。OCRの主な意義は、これまでデジタルで利用できなかった内容を検索・編集可能にすることです。
ユースケースと利用例
OCRは、行政書類のデジタル化、アーカイブ管理、請求書や郵便物の自動入力、自動車ナンバープレートの自動認識、視覚障害者向けのアクセシビリティなど、幅広く活用されています。金融や法務分野では書類処理の効率化に、物流では複雑なバーコードや手書き伝票の読み取りに利用されています。
主なソフトウェア、ライブラリ、フレームワーク
代表的なソリューションには、Tesseract（オープンソース、HP初開発・Googleが管理）、ABBYY FineReader（商用製品）、Google Cloud Vision OCRやAmazon Textract（クラウド型）、EasyOCR、PaddleOCR、Kraken（歴史的手稿に特化）、Adobe AcrobatやMicrosoft OneNoteなどのオフィススイート統合モジュールがあります。
最新動向・進化・トレンド
ディープラーニングの導入により、特に手書き文字や劣化文書の認識精度が大幅に向上しました。多言語・文脈認識型OCRモデルや、請求書・構造化フォームなど複雑文書の自動処理も進化中です。OCRは情報抽出、セマンティック解析、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）などのパイプラインにも組み込まれ、より高度でインタラクティブな応用が広がっています。