あらゆる名刺写真から氏名・役職・連絡先を抽出
撮影した名刺の連絡先データを手入力でスプレッドシートに打ち込むと、1枚あたり約3分かかります。本ツールなら約5〜10秒で読み取ります。
1枚あたり5〜10秒 · 印字テキスト最大99%の精度
名刺写真から抽出できる項目
カスタム列抽出を使えば、フィールドに名前を付けるだけで、AIが配置場所ではなく意味に基づいて各項目を特定します。
カード上で最も大きなテキストで、位置はデザインによって異なります。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がラベルの文脈を読み取り、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、多くの場合小さめの文字で記載されます。AIは役割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、オフィス、FAXが記載されている場合があります。「電話番号1」と「電話番号2」を定義すると、AIがラベル（「M」「O」）または位置でそれぞれを対応付けます。
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」と「メール2」に振り分けるため、結合ブロック内で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どれも異なりますが、フィールドは常に同じです
名刺は印象を与えるためにデザインされており、固定された列順に従うものではありません。従来のOCRはすべてをテキストの塊として読み取ります。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。
従来ツールが苦戦する理由
レイアウト自由なデザインは位置ベース抽出を崩す。 ゾーンOCRは名前が配置された矩形領域の指定が必要です。次のカードでは名前の位置が異なります。デザインごとに新しい設定が必要になります。
1枚のカードに複数の連絡先チャネル。 携帯、オフィス、FAX、メール2件、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しまうため、カードごとに手作業での仕分けが必要です。
光沢紙や斜めからの撮影でOCR精度が低下。 名刺はスキャン用ではなく見た目重視でデザインされています。光沢仕上げは反射します。展示会の写真は正面から撮影されることは稀です。従来のOCRは平面でコントラストの高いテキストを前提としているため、実際の条件下では出力が乱れます。
セマンティック抽出がどんなカードも読み取る仕組み
列を指定すれば、AIが意味に基づいて値を特定します。「名前、会社名、役職、電話番号、メール」と入力するだけ。モデルは名前の見た目や電話番号のパターンを理解しているため、位置に関係なくそれぞれを特定できます。
名前付き列で連絡先を明確に区別します。「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、各値を対応する列に振り分けます。
視覚的な文脈が映り込みや傾きを処理します。モデルは反射や歪みを読み取れます。名前や電話番号の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ではなく、Excelにきれいに取り込むことだった」。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名刺を30〜50枚持ち帰ったとします。スマホで1枚ずつ、JPGまたはPNGで撮影してください。光沢のあるもの、小さな文字のもの、会場の薄暗い照明の中で斜めから撮ったものもあるでしょう。それらをすべて一度にアップロードして、1つのバッチにまとめます。名刺のデザインや照明条件、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だけ指定する
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 を追加すれば、AIがラベルの文脈から各番号を対応付けます。同じ列セットが、デザインがどれだけ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。名刺ごとの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5〜10秒です。出力は1つのXLSXファイルで、各行が1枚の名刺、各列が指定したフィールドに対応します。イベントで受け取った名刺は1〜35行目、会議で受け取った名刺は36行目に、すべて同じテーブルにまとめられます。写真を1枚ずつ開いて手入力するよりも約18倍高速です 。
最適なケースと注意すべきケース
最適なケース
正面からの撮影、均一な照明。カードを机の上に平らに置き、印刷テキストに対して最大99%の精度。
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バッチ内の混在したカードデザイン。レイアウトが異なっても、同じ列セットで処理。
注意すべきケース
極端な角度、ぎらつき、強い影。精度が低下します。カード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。装飾テキストは抽出されない場合があります。
写真背景に重ねられたテキスト。全面画像はコントラストを低下させます。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が読み取りにくくなります。
表示されているデータのみ、外部データの補完なし。このツールはカード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、会社名の登記簿と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しく読み取れますか？
真正面から均等な照明で撮影した場合、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下がりますが、それでも従来のOCRよりは優れており、15度の傾きで30〜40%の精度低下が起こる従来のOCRを上回ります。このモデルは、名前がどのような概念かを理解することで、反射を透過して読み取ります。重要な連絡先の場合は、名刺をテーブル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。LinkedIn、WeChat、部署、ウェブサイトなど、必要な列名を入力するだけで、AIがそれぞれのラベルの文脈に基づいて読み取ります。カスタム列抽出はセマンティックな理解に基づいて機能します。名刺に表示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。
名刺に電話番号が2つとメールアドレスが2つある場合、それぞれ別の列に振り分けられますか？
電話番号1、電話番号2、メール1、メール2のように定義してください。AIはラベルの接頭辞（「M」と「O」）を読み取り、各値を対応する列に振り分けます。Redditユーザーがr/iosで指摘しているように、多くのスキャナーアプリでは「連絡先の名前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。フィールドの誤分類を防ぐのは、まさにセマンティック抽出の役割です。
同じバッチに名刺の写真とレシートや配送ラベルの写真を混在させてもよいですか？
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つの列セットで対応できます。AIは各写真を個別に読み取り、その文書タイプに表示されているものだけを入力します。名刺は名前を、ラベルは追跡番号を入力します。テンプレートベースのツールでは、文書タイプごとに個別の設定が必要です。
ラベルのない電話番号が2つある場合、AIはどのように割り当てますか？
AIは位置的な手がかりを使用します。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です。確実に割り当てるには、「電話番号（携帯）」と「電話番号（オフィス）」のように列にルールを含めてください。AIは各番号の配置のセマンティックな文脈を読み取ります。未知のカードデザインにつき1レコードを確認するだけで、数秒で完了します。
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