tesseract・とは？初心者でも分かるOCRの基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

tesseract・とは？初心者でも分かるOCRの基本と使い方ガイド

tesseractは、オープンソースの光学文字認識（OCR）エンジンです。OCRとは、紙の文字や画像に写っている文字を機械が読み取り、テキストデータとして取り出す技術のことを指します。tesseractはMIT等のライセンスで配布され、世界中の開発者が協力して機能を向上させています。ここでは初心者向けに、tesseractがどういうものか、どんな場面で役立つかをやさしく解説します。

tesseractとは何か

tesseractは「文字を認識するためのソフトウェア」です。特定の言語データ（日本語なら日本語データ、英語なら英語データ）を使って、画像の中の文字を識別します。認識の精度は、画像の品質、文字フォント、文字サイズ、背景のノイズなどに左右されます。近年のOCR技術は、手書き文字や印刷文字も高い精度で読み取れるようになっており、tesseractも常に改良されています。

どうやって動くのか

大まかな流れは次の通りです。まず画像を読み込み、ページ全体の構成を推定します。次に、文字のブロックを見つけて、1文字ずつを識別します。最後に認識結果をテキストとして出力します。分かりやすく言えば、写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）の文字を「文字の形と特徴」をもとにコンピュータが読み取る作業です。tesseractは「レイアウト分析」「文字候補の抽出」「言語モデルによる確率計算」という3つの工程を順番に実行します。これにより、画像中の文字を正しくテキスト化します。

使い方の基本

まずは準備として、tesseractを自分の環境にインストールします。OSごとに手順が少し違います。

Linux（例: Ubuntu）の場合：端末を開いて次のコマンドを実行します。sudo apt-get update、sudo apt-get install tesseract-ocr。日本語データを追加したい場合は、sudo apt-get install tesseract-ocr-jpnのように日本語データのパッケージを入れます。

Windowsの場合：公式サイトからインストーラをダウンロードしてインストールします。インストール後、「パスを通す」設定をしておくと、コマンドプロンプトから tesseract と打つだけで使えます。日本語データも公式サイトから追加で取得できます。

macOSの場合：Homebrewを使ってインストールするのが手軽です。brew install tesseractと入力します。日本語データを使いたい場合は、必要に応じて tessdata に日本語ファイルを追加します。

インストールが完了したら、基本的な使い方はとてもシンプルです。画像ファイルを指定して、認識結果を出力ファイルに保存します。例えば英語データを使って、input.pngからoutput.txtに文字を出力する場合は次のようにします。tesseract input.png output -l eng。出力は同名のファイル output.txt に保存されます。出力形式を変更したいときはオプションを併用します。

より実践的には、Pythonからtesseractを呼び出すライブラリ「pytesseract」を使う方法も人気です。以下は簡単な例です。

import pytesseractfrom PIL import Imagetext = pytesseract.image_to_string(Image.open('input.png'), lang='eng')print(text)

画像の前処理を少し工夫すると、認識精度が向上します。コントラストを上げる、ノイズを減らす、文字の傾きを矯正する、などの前処理が有効です。特に日本語は文字数が多く、レイアウトも複雑なので、前処理の効果が高く出やすいです。

よくある質問と注意点

Q	回答
日本語の認識はうまくいく？	英語と比べて難易度が高いですが、日本語データを追加し、適切な前処理をすれば十分に使えます。
画像の品質はどれくらい必要？	解像度が低いと文字が分かりにくくなるため、縦横の解像度を高め、ノイズを減らすと良いです。
無料で使える？	はい。tesseractは完全にオープンソースで、無料で使えます。

おさえておきたいポイントをまとめると、tesseractは多言語対応の強力なOCRエンジンで、使い方はシンプル。インストール後の基本コマンドと、Pythonからの呼び出し、前処理の工夫が認識精度を大きく左右します。現場で使う際には、ワークフローに合わせて言語データと出力形式を決め、日常的にテストしてベストプラクティスを作っていきましょう。

著者注

この記事は初心者のために、複雑な専門用語を避け、実例と手順を中心に解説しました。

表は、tesseractの基本的な特徴とポイントをひと目で比較できるようにしています。なお、公式ドキュメントにはより多くのオプションと応用例が載っています。

tesseractの関連サジェスト解説

tesseract-ocr とは: tesseract-ocr とは、画像の中の文字を読み取ってテキストに変えてくれる道具です。OCRは Optical Character Recognition の略で、紙の文字や写真に写った文字を機械が理解できるデータに変える技術です。tesseract-ocr はその中でも長く使われているオープンソースのエンジンで、Google が現在も開発に関わっています。利点は無料で使えること、複数言語に対応していること、そしてさまざまなプラットフォームで動作する点です。使い方はとてもシンプルで、画像ファイルを用意し、コマンドラインで tesseract input.png output -l eng のように実行すると、出力ファイル output.txt が作成されます。インストールは環境ごとに手順が少し違います。Linux なら sudo apt install tesseract-ocr と入力し、日本語を使う場合は sudo apt install tesseract-ocr-jpn を追加します。macOS では Homebrew を使って brew install tesseract を入れ、Windows 版は公式サイトから実行ファイルをダウンロードします。注意点としては、文字が薄い画像や手書き、背景がごちゃつく写真では認識精度が下がることです。そこで前処理として画像を白黒化したり、コントラストを上げたり、ノイズを除去したり、文字の回転を補正したりすると結果が良くなることがあります。日本語や他の言語を使う場合は言語データを適切に指定することが重要です。実務では Pytesseract という Python ラッパーを使ってプログラムから tesseract-ocr を呼ぶ方法もあり、画像ファイルの一覧を一括で処理することも可能です。総じて tesseract-ocr は初心者にも試しやすく、無料で強力な文字認識ツールとして、デジタル化の第一歩に役立つ選択肢です。
tesseract.js とは: tesseract.js とは、ウェブ上で動くOCR（光学文字認識）を手軽に使えるJavaScriptのライブラリです。OCRは写真やスキャンした紙の画像の中の文字を機械が認識して、文字データとして取り出す技術のことを指します。tesseract.js は、オープンソースの Tesseract OCR エンジンを JavaScript に移植したものなので、特別なソフトをインストールせずに、ブラウザや Node.js の環境で画像から文字を読み取ることができます。使い方はとてもシンプルで、まず画像を用意してライブラリを読み込み、認識したい言語を指定します。言語データは公式から提供されており、必要なものをダウンロードして使います。認識の品質は画像の鮮明さやノイズ、文字のフォントにも影響され、文字がはっきりしているほど正確に読み取れます。写真のぼかしや暗さ、背景の柄などがあると誤認識が増えることがあるため、前処理として明るさを整えたりコントラストを上げたりすると効果的です。実務では複数の画像を一度に処理するバッチ処理や、結果をデータベースに保存する仕組みを作ることも可能です。tesseract.js はブラウザだけでなく Node.js でも動作するため、Webアプリの中で直接画像から文字を取り出したり、サーバー側で大量の画像を処理したりする用途に向いています。初めて使う人には、公式のデモやチュートリアルを触ってみるのがおすすめです。言語データの選択や文字認識の設定を少し変えるだけで結果が変わるため、いろいろ試してみると理解が深まります。

tesseractの同意語

四次元正方体: 4次元の空間における正方体。tesseractの幾何学的意味を表す標準的な表現。
四次元立方体: 同義。4次元空間における正方体を指す表現。
ハイパーキューブ: 高次元の立方体を指す一般的な名称。4次元のケースを特に指すことが多い。
高次元立方体: 高次元空間における立方体全般の呼称。4次元の場合はtesseractの幾何学的意味と同義に使われることがある。
4次元キューブ: 4次元空間の立方体を意味する表現。4Dキューブとも呼ばれる。
hypercube: 英語表記の幾何学用語。4次元以上の立方体を指す正式名称。
テッセラクト: tesseractの日本語表記の一つ。文献・教材で四次元正方体を指す場合に見られることがある。
Tesseract OCR: オープンソースの光学文字認識エンジン。紙の文字をデジタル文字に変換するソフトウェアの一つ。
Tesseract: 英語の固有名詞。OCRエンジンの名称として最もよく使われる。

tesseractの対義語・反対語

3次元の立方体（キューブ）: tesseractは4次元のハイパーキューブですが、対義語としては3次元の立方体（キューブ）が挙げられます。4次元を1つ減らした3次元の立方体は、現実世界で直感的にイメージしやすい形です。
2次元の正方形: 4次元のハイパーキューブを比較する際、平面の2次元上における最も基本的な対比は2次元の正方形です。次元が下がるほど形の抽象度が低くなるイメージをつかむための例です。
低次元の空間: 4次元に対して、3次元・2次元・1次元・0次元といった“低い次元”を総称して対義語として挙げられます。次元数の違いを感覚的に捉える際の表現です。
現実世界の3次元空間: 私たちが日常的に体感する3次元の空間は、4次元のテesseractと対になる直感的な概念です。実生活の“現実世界”という意味での対比になります。
0次元の点: 次元が最も低い0次元の点は、4次元のテesseractとは真逆の極端な対比として挙げられる概念です。