名前、役職、連絡先をあらゆる名刺写真から抽出
撮影した名刺の連絡先データを手動でスプレッドシートに入力するには1枚あたり2～3分かかりますが、本ツールなら5秒で読み取ります。
1枚5秒 · 印刷テキストで最大99%の精度
名刺写真から取得できる情報
カスタム列抽出では、フィールドに名前を付けるだけで、AIがその意味に基づいて各情報を特定します。位置情報は必要ありません。
名刺上で最も大きなテキスト。デザインによって位置は異なりますが、AIは座標ではなく意味で見つけます。
ロゴの近くにある組織名。セマンティック抽出により、ラベルの文脈を読み取って会社名とキャッチコピーや住所を区別します。
氏名の下にあり、多くの場合小さな文字で表記されます。AIは役職として認識することで、会社名と区別します。
名刺には携帯、会社、FAX番号が記載されている場合があります。「電話番号1」「電話番号2」を定義すれば、AIがラベル（「M」「O」）や位置に基づいて各番号を割り当てます。
2つのアドレスが記載されている名刺もあります。AIは形式を認識して「メール1」「メール2」に振り分けるため、1つのブロックに統合されてデータが失われることはありません。
名刺のレイアウトは十人十色でも、必要な項目はいつも同じ
名刺は印象を残すためにデザインされるものであり、決まった列順に従うものではありません。従来のOCRはテキストの塊として読み取りますが、セマンティック抽出は各フィールドを、それが表すものとして読み取ります。
従来のツールが苦手とする理由
レイアウトフリーなデザインが位置ベースの抽出を阻む。 ゾーンOCRでは、名前が書かれている場所に矩形を指定する必要があります。しかし、次の名刺では名前の位置が異なります。デザインが変わるたびに新しい設定が必要です。
1枚の名刺に複数の連絡先チャネル。 携帯、オフィス、FAX、2つのメールアドレス、LinkedIn、WeChat — 従来のOCRはこれらを1つのテキストブロックにまとめて出力します。仕分けには、名刺1枚ごとに手作業が必要です。
光沢紙や斜めからの撮影がOCR精度を低下させる。 名刺はスキャンされるためではなく、見栄えよくデザインされています。光沢仕上げは光を反射します。展示会での写真は真正面から撮られることはほとんどありません。従来のOCRは平らでコントラストの高いテキストを前提としており、実際の条件下では文字化けした出力になります。
セマンティック抽出がどんな名刺も読み取る仕組み
列に名前を付けるだけで、AIが意味に基づいて値を特定。「名前、会社名、役職、電話番号、メールアドレス」と入力します。モデルは名前の特徴や電話番号のパターンを理解しているため、位置に関係なく各項目を見つけ出します。
名前付き列で連絡先を明確に区別。「電話1、電話2、メール1、LinkedIn」と定義します。AIはラベルの接頭辞（「M」と「O」）、アイコン、URLドメインを読み取り、各値を適切な列に振り分けます。
視覚的な文脈で、映り込みや角度の問題も解決。モデルは反射や歪みがあっても読み取れます。名前や電話番号という概念を理解しているため、完全に鮮明な文字は必要ありません。あるRedditユーザーが述べたように、「最大の問題はスキャンすることではなく、データをきれいにExcelに取り込むことでした」。セマンティック抽出がそのギャップを埋めます。
撮影した名刺の山から、3ステップでクリーンなスプレッドシートへ
名刺を撮影する
カンファレンスから戻り、30～50枚の名刺を手にしています。スマートフォンで1枚ずつ撮影しましょう — JPGまたはPNG形式で。光沢のあるもの、小さなフォントのもの、会場の薄暗い照明で斜めから撮ったものもあります。それらをすべて一度にアップロードし、1つのバッチにまとめます。名刺のデザイン、照明条件、言語ごとに仕分ける必要はありません。
フィールド名を一度指定する
必要な列名を入力します: 名前、会社名、役職、電話番号、メールアドレス。名刺に番号が2つある場合は、電話番号2を追加 — AIが各番号のラベルコンテキストに基づいてマッピングします。同じ列セットが、デザインがどれほど異なっていても、バッチ内のすべての名刺に適用されます。名刺ごとにテンプレートを設定したり、抽出領域を描画したりする必要はありません。
1つのスプレッドシートをダウンロードする
処理時間は名刺1枚あたり約5秒です。出力は1つのXLSXファイル: 各行が1枚の名刺、各列があなたが指定したフィールドです。イベントで入手した名刺は1～35行目、会議でもらった名刺は36行目と、すべて同じテーブルに収まります。各写真を開いて手動で詳細を入力するよりも、約18倍高速です （手動では1枚あたり約2～3分、こちらは約5秒）。
最適なケースと注意すべきケース
最適なケース
真正面から撮影した写真、均一な照明。 名刺を机の上に平らに置いた場合、印刷されたテキストの精度は最大99%です。
標準的な印刷フォント。 ピクセル単位のOCRではなく、セマンティックな役割で読み取ります。
1つのバッチに混在するさまざまなデザインの名刺。 レイアウトが異なっても、同じ列セットで抽出できます。
注意すべきケース
極端な角度、映り込み、または強い影。 精度が低下します。名刺は平らな場所で均一な照明の下で撮影してください。
装飾的なフォント、箔押し、小さな装飾テキスト。 標準的な連絡先フィールドは読みやすいフォントを使用しています。装飾的なテキストは抽出できない場合があります。
写真背景の上に重ねられたテキスト。 背景画像が全面に及ぶとコントラストが低下します。セマンティック抽出は役立ちますが、コントラストが非常に低いと一部のフィールドの抽出が難しくなります。
表示データのみ — 外部エンリッチメントは行いません。 このツールは名刺に印刷されている内容を抽出します。メールアドレスの検証や、会社名と登記簿の照合は行いません。
よくある質問
光沢のある名刺を斜めから撮影した場合でも、AIは「名前」と「電話番号」を正確に読み取れますか？
正面から均一な光で撮影した場合、最大99%の精度が得られます。斜めからの撮影や映り込みがあると精度は低下しますが、それでも従来のOCR（15度の傾きで30～40%精度が低下）よりは優れています。モデルは「名前」という概念を理解することで、反射越しでも読み取ります。重要な連絡先の場合は、名刺を机の上に平らに置いて撮影してください。
LinkedInプロフィールやWeChat IDのような、標準的でないフィールドも抽出できますか？
はい。必要な列名（LinkedIn、WeChat、部署、Webサイトなど）を入力すれば、AIがそれぞれのラベルの文脈から読み取ります。カスタムカラム抽出は意味理解に基づいて機能します。名刺に記載されていて、名前を指定できるものであれば、AIが抽出できます。
1枚の名刺に電話番号とメールアドレスが2つずつある場合、それぞれ別の列に振り分けられますか？
電話1、電話2、メール1、メール2のように列を定義してください。AIはラベルの接頭辞（「M」と「O」など）を読み取り、各値を対応する列に振り分けます。Redditのr/iosで指摘されているように、多くのスキャナーアプリでは「連絡先名が会社名としてタグ付けされる」という問題が発生しますが、フィールドの誤分類こそ、セマンティック抽出が回避する点です。
名刺の写真と、レシートや配送ラベルの写真を同じバッチで処理できますか？
はい。すべてのフィールド（名前、会社名、追跡番号、金額）をカバーする1つの列セットを作成してください。AIは各写真を個別に読み取り、その書類に存在するフィールドのみを入力します。名刺からは名前が、配送ラベルからは追跡番号が入力されます。テンプレートベースのツールでは、書類の種類ごとに個別の設定が必要です。
ラベルのない2つの電話番号がある場合、AIはどのように割り当てますか？
AIは位置情報を手がかりにします。名前の近くにある番号は通常携帯電話、会社のロゴの近くにある番号は通常オフィス電話です。確実に割り当てるには、「電話（携帯）」と「電話（オフィス）」のようにルールを列に含めてください。AIは各番号の配置の意味的な文脈を読み取ります。未知の名刺デザインの場合でも、1レコードの確認は数秒で完了します。
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