「スキャンしたPDFから文字を抽出したいけど、手作業で書き起こすのは大変…」
「画像の中のテキストをデジタル化したいけど、どうすれば効率的にできるんだろう？」
こういった悩みを持っている方もいるのではないでしょうか？
本記事では、画像からテキストを簡単に抽出する方法と、具体的な活用事例を、誰でもタスク形式で使える生成AIツール『Taskhub』を提供する弊社が実際に使っているノウハウをご紹介します。
プロンプトを利用する際の注意点から、実践的なテキスト抽出のコツまで、詳しく解説していきます。
きっと役に立つと思いますので、ぜひ最後までご覧ください。
画像からのテキスト抽出プロンプトの利用ガイド
画像からテキストを抽出するためのプロンプトをご紹介します。下記のプロンプトは品質を保証するものではありません。ご自身の用途に合わせてカスタマイズしながら最も使いやすいプロンプトを作成してみてください。
こんな人におすすめ！
- 紙の文書やスキャン画像から効率的にテキストデータ化したい事務職の方
- 画像内のテキストを正確に抽出して分析したいマーケティング担当者
- 大量の写真や資料からテキスト情報を収集したい研究者や分析担当者
画像からのテキスト抽出プロンプトで得られる効果
- 画像内のテキストを高精度で抽出し、編集可能なデータとして活用できます
- 複数言語が混在する画像からも、適切にテキストを認識して抽出できます
- 手書き文字や特殊なフォントでも、可能な限り正確なテキスト化を実現できます
画像からのテキスト抽出に関する作業効率や精度の課題を解決し、より効果的なデータ活用を実現することができます。文字の認識ミスや手作業による入力の手間を大幅に削減し、業務プロセスの改善につながります。
画像からのテキスト抽出プロンプトを活用するメリット3選
1. 📝 作業効率の大幅な向上とコスト削減
画像のテキストを手動で入力する必要がなくなり、作業時間を大幅に短縮できます。特に以下のような場面で効果を発揮します：
- 紙の資料やレシートのデジタル化
- 会議のホワイトボード写真からの議事録作成
- 名刺情報のデータベース化
時間当たりの生産性が向上し、人件費の削減にもつながります。
2. 🎯 データの正確性と品質の向上
手入力による以下のようなミスを防ぐことができます：
- タイプミスの防止
- 転記ミスの軽減
- データの欠落防止
特に長文や複雑な文字列を扱う場合、人間の入力ミスを最小限に抑えられます。
3. 💻 デジタルトランスフォーメーション（DX）の促進
紙ベースの情報を効率的にデジタル化することで：
- ペーパーレス化の推進
- 情報の検索性向上
- データの再利用性向上
- クラウドでの情報共有の円滑化
が実現でき、企業のDX推進に貢献します。
以上の利点により、業務プロセスの最適化とデジタル化が加速し、組織全体の生産性向上につながります。
画像からのテキスト抽出プロンプトのご紹介
# 命令
画像からテキストを抽出し、以下の要件に従って整理・分析を行ってください：
1. 画像内のすべてのテキストを抽出
2. 抽出したテキストを文脈に応じて適切に分類
3. 日本語/英語など言語の種類を識別
4. 文字の配置や形式についても記述
5. 判読が難しい部分は「判読困難」と明記
# 意識すること
- 抽出精度を最優先すること
- 文字の並び順を維持すること
- フォントや文字サイズの違いにも注目すること
- 画像の向きや角度による歪みを考慮すること
- OCRの特性を理解した上で処理を行うこと
# ターゲット
例：
- 紙文書のデジタル化作業者
- データ入力業務担当者
- 文書管理システム運用担当者
- アーカイブ作成者
- 研究資料の電子化担当者
# 用途
例：
- 紙文書の電子化
- 名刺情報のデータベース化
- 古文書のデジタルアーカイブ作成
- 請求書や領収書の自動入力
- 会議資料のテキストデータ化画像からのテキスト抽出プロンプトの実行例を3つ紹介
それではプロンプトが出力した実例を見てみましょう。ご自身の活用イメージをより膨らませてみましょう。
前述のプロンプトテンプレートの命令文に、以下の「入力プロンプト」を入力し、実行しました。
例1：ビジネス文書
入力プロンプト：
この請求書から、請求金額と支払期限を抽出してください。
出力結果：
請求金額：123,456円
支払期限：2023年12月31日例2：製品ラベル
入力プロンプト：
この商品ラベルから、商品名、価格、賞味期限を抽出してください。
出力結果：
商品名：プレミアムコーヒー
価格：580円
賞味期限：2024/06/30
例3：名刺情報
入力プロンプト：
この名刺から、会社名、氏名、連絡先を抽出してください。
出力結果：
会社名：〇〇株式会社
氏名：山田太郎
連絡先：03-XXXX-XXXXこれらの例から、プロンプトが意図した通りに機能し、正確なテキスト抽出が実行できていることが確認できます。
画像からのテキスト抽出で押さえるべき3つの注意点
画像からテキストを抽出する際の重要な注意点について、実践的な観点から解説します。
1. 画像の品質と解像度の確認
画像の品質や解像度が低いと、OCR（光学文字認識）の精度が著しく低下します。特に以下の点に注意が必要です：
- 解像度が300dpi以上あることを確認
- ぼやけや歪みがないクリアな画像を使用
- コントラストが適切で文字が判別しやすいこと
実践tip: スキャンや撮影時に画質設定を最適化し、必要に応じて画像編集ソフトで補正を行いましょう。
2. 文字の配置と向きへの配慮
テキスト抽出の精度を高めるために、以下の点に注意を払う必要があります：
- 文字が水平に配置されていることを確認
- 複雑な背景や模様を避ける
- 文字同士の重なりがないよう注意
実践tip: 事前に画像を回転させて文字の向きを調整することで、認識精度が大幅に向上します。
3. 多言語対応と文字種への対応
異なる言語や文字種が混在する場合、以下の点に注意が必要です：
- 使用する OCR ツールの対応言語を確認
- 特殊文字や記号の認識精度を事前にテスト
- フォントの種類による認識率の違いを把握
実践tip: 重要な文書の場合、複数のOCRツールで結果を比較検証することをお勧めします。
以上の注意点を意識することで、より正確で効率的なテキスト抽出が可能になります。特に企業での文書のデジタル化やデータ入力の自動化において、これらの点は重要な要素となります。
ChatGPTで画像からのテキスト抽出をする際のプロンプトのまとめ
生成AIの活用が急速に広がる中、特に画像からのテキスト抽出は多くの企業で需要が高まっているタスクの一つです。
Taskhubは、このような画像からのテキスト抽出を含む200種類以上の実用的なAIタスクを搭載した、日本初の本格的な生成AI活用プラットフォームです。直感的なタスク型インターフェースにより、AIの専門知識がなくても、誰でも簡単に目的に応じた生成AI機能を活用できます。
特筆すべき点として：
- Azure OpenAI Serviceを採用した高度なセキュリティ
- 手書き文字や印刷物からの正確なテキスト抽出
- 多言語対応による国際ビジネスでの活用
- AIコンサルタントによる充実したサポート体制
本記事で紹介したプロンプトを活用することで、より効率的な画像テキスト抽出が可能になります。実際の業務での活用方法や詳細な事例については、Taskhubのサービス概要資料から確認できますので、興味をお持ちの方はぜひダウンロードしてご覧ください。
