🎌 日本語特化AI OCR「YomiToku」の詳細解説と活用法 📄✨

近年、文書デジタル化の需要が高まる中、OCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）技術の進化は目覚ましいものがあります。しかし、多くのOCRエンジンは日本語に最適化されておらず、縦書きや複雑なレイアウトに対応できないことが課題でした。💡

そんな中、日本語文書解析に特化したAI OCRエンジン 「YomiToku」 が登場しました！🚀 本記事では、YomiTokuの特徴、セットアップ、実装方法、具体的な活用例について詳しく解説していきます。

📌 YomiTokuとは？ 🤖

YomiToku は、日本語の文書画像を解析するために開発されたAIドキュメント解析エンジンです。日本語に特化したOCR機能とレイアウト解析機能を備え、テキストや表、図を高精度で認識・抽出することができます。📝✨

🎯 主な特徴

✅ 日本語に最適化（7,000文字以上対応、縦書き解析可能）
✅ 4つの独立したAIモデル（文字認識、レイアウト解析、表検出、構造解析）
✅ 高精度な文書解析（読み順推定、レイアウト保持）
✅ 多様な出力フォーマット対応（HTML, Markdown, JSON, CSV）
✅ GPU対応で高速処理（VRAM 8GBでも快適に動作）

YomiTokuは、Hugging Face の事前学習済みモデルを利用し、高速かつ高精度な推論を実現しています。📡

🛠️ YomiTokuのインストールとセットアップ

YomiTokuはPython 3.10以上が必要です。以下の手順で簡単にセットアップできます。

1️⃣ インストール

pip install yomitoku

2️⃣ GPU環境でのセットアップ（オプション）

GPU環境で動作させる場合、onnxruntime を追加インストールします。

pip install onnxruntime-gpu

または、Docker環境でセットアップすることも可能です。

docker build -t yomitoku .
docker run -it --gpus all -v $(pwd):/workspace --name yomitoku yomitoku /bin/bash

📄 YomiTokuの基本的な使い方

1️⃣ CLI（コマンドライン）での使用

画像やPDFをOCR解析するには、以下のコマンドを実行します。

yomitoku ./documents/sample.pdf -o results -v

📌 コマンドオプションの説明

./documents/sample.pdf：解析対象の画像またはPDFファイル
-o results：出力フォルダの指定
-v：解析結果の可視化

2️⃣ Pythonスクリプトでの使用

import cv2
from yomitoku import DocumentAnalyzer
from yomitoku.data.functions import load_pdf

# サンプル文書のパス
PATH_IMAGE = "sample.pdf"

# YomiTokuのインスタンスを作成
doc_analyzer = DocumentAnalyzer(visualize=True, device="cuda")

# PDFを画像としてロード
images = load_pdf(PATH_IMAGE)

for i, img in enumerate(images):
    results, ocr_vis, layout_vis = doc_analyzer(img)
    results.to_html(f"output_{i}.html", img=img)
    cv2.imwrite(f"output_ocr_{i}.jpg", ocr_vis)
    cv2.imwrite(f"output_layout_{i}.jpg", layout_vis)

このスクリプトを実行すると、以下のような処理が行われます。

✅ OCR解析結果のHTML出力
✅ 文字認識結果の画像出力
✅ レイアウト解析結果の画像出力

📊 OCR結果のサンプル出力

入力画像（例）

📄 sample.pdf（新聞記事の一部）

出力データ（JSON形式）

{
  "text": "AI技術の進化と未来について",
  "layout": [
    { "type": "title", "text": "AI技術の進化と未来について" },
    { "type": "paragraph", "text": "近年、AI技術は急速に発展し..." }
  ],
  "tables": [],
  "figures": []
}

出力画像（OCR結果の可視化）

🖼️ output_ocr_0.jpg（文字認識結果）
🖼️ output_layout_0.jpg（レイアウト解析結果）

📚 応用例：YomiTokuの活用シーン

1️⃣ 歴史文書のデジタル化

古い文献や新聞記事を電子化し、検索可能なデータに変換。

2️⃣ 業務効率化（契約書・請求書の解析）

契約書や請求書から重要な情報を抽出し、データベース化。

3️⃣ AIエージェントとの連携

YomiTokuでOCR解析した結果を、AIチャットボットや自動翻訳システムに統合。

🔍 まとめ

🎯 YomiTokuは日本語に特化した高精度OCRエンジンであり、文書のデジタル化やデータ抽出に最適！

✅ 多様なレイアウト解析に対応（縦書き、表、図）
✅ CLIとPythonライブラリの両方で簡単に使用可能
✅ GPU最適化で高速処理が可能

日本語OCRでお困りの方は、ぜひYomiTokuを試してみてください！🚀

💬 あなたの活用アイデアや感想をコメントで教えてください！😊