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光学式文字認識の世界市場 - 2023-2030


Global Optical Character Recognition Market - 2023-2030

概要 世界の光学式文字認識市場は、2022年に122億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に15.2%のCAGRで成長し、2030年には316億米ドルに達すると予測されている。 さまざまな産業でデジタル変革の採用が... もっと見る

 

 

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データMインテリジェンス
2023年9月11日 US$4,350
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サマリー

概要
世界の光学式文字認識市場は、2022年に122億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に15.2%のCAGRで成長し、2030年には316億米ドルに達すると予測されている。
さまざまな産業でデジタル変革の採用が進み、デジタル化して処理する必要のある紙文書の量が大幅に増加している。OCRは、抽出プロセスを自動化することでデータの効率性と生産性を大幅に向上させ、手作業によるデータ入力の必要性を排除することで、エラーの削減と時間の節約につながります。
多くの企業がOCRを採用し、請求書処理、契約書管理、様々なフォームからのデータ抽出など、様々なプロセスを自動化しています。医療業界では、患者記録、カルテ、処方箋をデジタル形式に変換するOCRが広く採用されている。
北米は、世界の光学式文字認識市場の1/3以上を占める成長地域の一つであり、この地域は技術革新の拠点となっている。組織は、紙ベースの文書をデジタル形式に変換するOCRを採用している。基本的に、OCRは研究機関で使用され、アクセシビリティを高め、オンライン学習プラットフォームをサポートする。
ダイナミクス
視覚障害者のためのOCRの採用
光学式文字認識には、AI、機械学習、コンピューター・ビジョンの著しい進歩が関与しており、これらの進歩により、より正確で信頼性の高いOCR機能が実現し、印刷されたテキストを支援機器で読み取れるデジタル形式に正確に変換することが可能になりました。OCRをAIや機械学習技術と統合することで、認識精度を継続的に向上させることができる。
機械学習アルゴリズムは、異なるフォント、スタイル、言語に適応し、テキストを効果的に認識・変換するOCRの能力を高めることができる。例えば、2023年7月7日、インドのバンガロールにあるラマイア工科大学のIEEE Computational Intelligence Society支部の学生チームが、視覚障害者を支援するためのOurVisionと呼ばれる支援機器を開発した。
OurVisionは、光学式文字認識(OCR)や機械学習などのコンピューター・ビジョン技術を活用し、テキストを音声で読み上げたり、ユーザーの周囲の移動を支援したりするウェアラブル・デバイスである。このプロジェクトは、IEEE財団と寛大な寄付者のパートナーシップであるEPICS in IEEEから4,400米ドルの助成を受けた。
教育分野における光学式文字認識の採用
教育機関では、生徒の記録、管理文書、評価資料など、大量の書類を扱うことが多い。OCRは、紙ベースのフォームから情報を自動的に抽出することでデータ入力を高速化し、手作業によるデータ入力ミスを減らし、時間を節約します。教育機関の図書館や公文書館では、OCRを使用して歴史的文書、原稿、研究論文をデジタル化し、索引を付けることで、貴重な情報の保存を確実にすると同時に、研究者や学者が簡単にアクセスできるようにしています。
例えば、2023年8月24日、世界最大のITインフラ・サービス・プロバイダーであるKyndryl社と、急成長中のオンライン高等教育サービス・プロバイダーであるUSDC Projects India Pvt Ltd社は、最先端の大学管理プラットフォームを開発・管理するための戦略的提携を結んだ。Kyndrylのソリューションは、AIベースの試験評価と採点、デジタル化のための光学式文字認識、高度な出席システムなどの機能を組み込み、大学特有のニーズに対応するように設計されています。
技術の進歩
ディープラーニング技術、特に畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークの統合により、光学式文字認識の精度が大幅に向上しました。これらのネットワークにより、OCRシステムは自動的に学習し、画像から複雑な特徴を抽出することができるため、認識率の向上につながります。NLP技術は、文脈と意味の理解を強化するために光学式文字認識システムに組み込まれており、これにより光学式文字認識は複雑な文書から意味のある情報を正確に解釈し、抽出することができる。
例えば、2022年12月26日、リーガル・テクノロジー・プロバイダーであるInfoTrackは、Amazon Web ServicesとChatGPTの先進技術を活用し、運送業者の完了後のプロセスを強化している。その目的は、AP1提出を迅速化し、より高い精度を確保することである。
InfoTrackは、Amazon Web Servicesの光学式文字認識技術を利用しており、このOCR技術は、アップロードされた書類を読み取り、申請者、所有者、個人代表者、住宅ローンの詳細などのデータを抽出します。その後、ChatGPTのソフトウェアがAP1フォームの自動作成に使用され、InfoTrackのシステム内で検証されます。
市場需要に影響する品質の低さ
OCRの精度は、入力画像の品質に大きく依存します。低解像度、ぼやけ、歪み、ノイズなどの要因による画質の悪さは、文字認識のエラーにつながります。OCRアルゴリズムは、複雑なフォント、手書きテキスト、スタイル化された文字の認識に苦戦することがあります。手書きのバリエーションや芸術的なフォントは、不正確な結果を招く可能性があります。
OCRでは、文書の元の書式やレイアウトを保持することが困難な場合があり、その結果、段組、表、ヘッダー、フッター、その他の構造要素の維持にエラーが発生することがあります。OCRシステムは、処理されるドキュメントのタイプによって動作が異なる場合があります。レイアウトのバリエーション、フォントの変更、文書固有の書式設定は、認識精度に影響を与える可能性があります。
セグメント分析
世界の光学式文字認識市場は、タイプ、アプリケーション、エンドユーザー、地域によって区分される。
デジタル化されたコンテンツと先進的なソフトウェアソリューションが市場需要を拡大 ソフトウェアは、予測期間中に約1/3のシェアを占め、市場成長を促進する主要セグメントとなる見込みである。より多くのコンテンツがデジタル化されるにつれ、印刷物や手書き文書を機械可読テキストに変換する必要性が高まっている。光学式文字認識ソフトウェアは、このデジタル変換プロセスにおいて重要な役割を果たしている。
多言語に対応した光学式文字認識ソフトウェアは、企業がグローバル規模で事業を展開する中で需要が高まっている。異なる言語のテキストを認識し処理する能力は、正確なデータ抽出と翻訳に不可欠です。
例えば、2022年10月25日、大手ITインフラ・ソリューション・プロバイダーであるInspur Information社は、韓国のAI企業であるUpstage社と協業し、先進的なAIサーバー・アーキテクチャ・プラットフォームを構築した。アップステージは、AIベースのB2Bノーコード/ローコード・ソフトウェア・ソリューション「AIパック」を開発しており、その中核となるアプリケーションは文書認識のための「OCRパック」と名付けられている。
地理的浸透
アジア太平洋地域で高まるデジタル化とパートナーシップ
アジア太平洋地域は、世界の光学式文字認識市場の主要地域の一つであり、2022年には市場の約1/4を占める。この地域は、政府、金融、医療、教育など、さまざまな分野でデジタル変革の取り組みを積極的に推進している。OCRは、大量の紙ベースの文書をデジタル化して処理する上で重要な役割を果たし、デジタル化の取り組み全体に貢献している。
例えば、2022年8月24日、タタ・パワー・デリー・ディストリビューション社は、データキャプチャとAIの開発会社エニーラインと共同で、AIベースのフォレンジック検針ソリューションを導入した。このソリューションは光学式文字認識技術を採用し、北デリー地域の検針精度を高め、非技術的損失を削減する。Anyline社との提携は、先進技術を活用して顧客に利益をもたらすというTata Power-DDL社のコミットメントを反映している。
競争状況
市場の主なグローバルプレイヤーには、ABBYY、Adobe、Captricity Inc.、Anyline Gmbh、ATAPY Software、Google LLC、IRIS S.A、Microsoft、NAVER Crop、Open Text Corporationが含まれる。
COVID-19の影響分析
パンデミックは、業界全体でリモートワークとデジタルトランスフォーメーションの導入を加速させた。組織がリモート業務にシフトするにつれ、文書のデジタル化とOCRによるデータ抽出の自動化の需要が高まった。OCRは、リモートワーカーがスキャンまたは印刷された文書から情報にアクセスし、処理できるようにする上で重要な役割を果たした。
医療分野では、パンデミックの影響により、効率的なデータ処理の必要性が高まりました。OCRは、医療従事者がカルテや検査結果、その他の文書から貴重な情報をデジタル化して抽出し、迅速な意思決定と患者ケアを促進するのに役立ちました。研究者や公衆衛生機関は、COVID-19の症例、治療法、転帰に関する膨大なデータを分析する必要がありました。
AIのインパクト
AIを搭載したOCRシステムは、高度な機械学習アルゴリズムを使用して画像内の文字やパターンを認識するため、特に複雑なフォントや手書きテキスト、劣化した画像を扱う場合、従来のOCR手法に比べて高い精度が得られます。AI主導のOCRソリューションは、より幅広い言語や文字をサポートすることができます。機械学習モデルは多様な言語データセットでトレーニングすることができるため、OCRシステムは様々な言語のテキストを正確に認識することができます。
AIベースのOCRは、新しいデータに適応して学習することができます。この適応性により、システムはより多様な事例に遭遇するにつれてその精度を向上させることができ、コンテンツが進化するアプリケーションに適しています。AIを搭載したOCRシステムは、テキストの意味をより良く解釈するために文脈と意味論を分析することができ、この文脈理解によって文書のより良い理解が可能になり、よりインテリジェントなデータ抽出をサポートします。
例えば、2023年8月16日、Tricentisの主力製品であるTricentis ToscaのAIベースのテスト自動化機能であるVision AI(シングルパスOCRのための方法とシステム)は、David Colwellによって発明された。Vision AIは、複数のアルゴリズムからなるニューラルネットワークを採用し、テキストの周囲にある複数の画像を同時にスキャンする。この進歩により、OCR技術の速度が大幅に向上し、応答時間が平均1秒からわずか40ミリ秒に短縮された。
ロシア・ウクライナ紛争の影響
この紛争により、ロシアとウクライナの間の主要な輸送ルートが閉鎖または中断された。国境閉鎖、検問所、紛争地帯により、道路、鉄道、場合によっては航空便による物資の移動が妨げられた。紛争は、ロシア、ウクライナ、近隣諸国間の効率的な物資の移動に依存しているサプライチェーンを混乱させている。これらの地域から原材料、部品、完成品を調達している企業は、代替ルートやサプライヤーを探さなければならなくなった。
ロシアとウクライナの間だけでなく、他国との貿易も影響を受けている。輸出入活動は紛争による遅延、制限、不確実性に直面し、国境を越えた貿易に依存する産業に影響を及ぼしている。代替ルートの必要性、輸送時間の長期化、セキュリティ対策などにより、輸送コストは上昇している。情勢が不透明なため、長期的なロジスティクス計画も難しくなっている。
タイプ別
ソフトウェア
サービス
アプリケーション別
小売
BFSI
官公庁
ITテレコム
運輸・物流
ヘルスケア
その他
エンドユーザー別
B2B
B2C
地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
その他のヨーロッパ
南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
その他の南米
アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
主な展開
2023年7月31日、中小企業向けバンキング・ソリューションの著名なプロバイダーであるBluevineは、Bluevineビジネス・チェッキング口座内のオーナーとそのチームのビジネス支払管理を簡素化することを目的とした最新の買掛金ソリューションを発表した。このプラットフォームは、光学式文字認識を使って請求書からデータを抽出し、ユーザーに提示して素早く確認・検証できる。
2023年8月2日、Viaccess-Orca(VO)、Multi-Development and Construction Corporation(MDCC)、Jose Paolo Calmaは、ブロックチェーンと人工知能(AI)を活用した住宅建設プラットフォームHomequbeを発表した。同プラットフォームには、敷地面積を自動プロットするための光学式文字認識、俊敏な設計機能、入居前の必須書類の自動生成機能が含まれている。
2023年7月11日、スマート・データ・ソリューションズはチェンナイにセンター・オブ・エクセレンスを設立し、インドでの事業を拡大しました。センター・オブ・エクセレンスは、データ処理を合理化し、効率的なソリューションを提供するための光学式文字認識などの先進技術を備えている。
レポートを購入する理由
タイプ、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界の光学式文字認識市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解する。
トレンドと共同開発の分析による商機の特定
光学式文字認識市場レベルの全セグメントを網羅した多数のデータを収録したエクセルデータシート。
PDFレポートは、徹底的な定性的インタビューと綿密な調査による包括的な分析で構成されています。
全主要企業の主要製品からなる製品マッピングをエクセルで提供。
世界の光学式文字認識市場レポートは、約61の表、59の図、185ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 調査専門家
- 新興企業

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目次

1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Type
3.2. Snippet by Application
3.3. Snippet by End-User
3.4. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Adoption of OCR for Visually Impaired Person
4.1.1.2. Adoption of Optical Character Recognition in the Education Sector
4.1.1.3. Technology Advancement
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Poor Quality Affecting the Demand of Market
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Type
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Type
7.2. Software*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Services
8. By Application
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
8.2. Retail*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. BFSI
8.4. Government
8.5. IT Telecom
8.6. Transport and Logistics
8.7. Healthcare
8.8. Others
9. By End-User
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
9.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
9.2. B2B*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. B2C
10. By Region
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
10.2. North America
10.2.1. Introduction
10.2.2. Key Region-Specific Dynamics
10.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.2.6.1. U.S.
10.2.6.2. Canada
10.2.6.3. Mexico
10.3. Europe
10.3.1. Introduction
10.3.2. Key Region-Specific Dynamics
10.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.3.6.1. Germany
10.3.6.2. UK
10.3.6.3. France
10.3.6.4. Italy
10.3.6.5. Russia
10.3.6.6. Rest of Europe
10.4. South America
10.4.1. Introduction
10.4.2. Key Region-Specific Dynamics
10.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.4.6.1. Brazil
10.4.6.2. Argentina
10.4.6.3. Rest of South America
10.5. Asia-Pacific
10.5.1. Introduction
10.5.2. Key Region-Specific Dynamics
10.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.5.6.1. China
10.5.6.2. India
10.5.6.3. Japan
10.5.6.4. Australia
10.5.6.5. Rest of Asia-Pacific
10.6. Middle East and Africa
10.6.1. Introduction
10.6.2. Key Region-Specific Dynamics
10.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11. Competitive Landscape
11.1. Competitive Scenario
11.2. Market Positioning/Share Analysis
11.3. Mergers and Acquisitions Analysis
12. Company Profiles
12.1. ABBYY*
12.1.1. Company Overview
12.1.2. Product Portfolio and Description
12.1.3. Financial Overview
12.1.4. Key Developments
12.2. Adobe
12.3. Captricity Inc.
12.4. Anyline Gmbh
12.5. ATAPY Software
12.6. Google LLC
12.7. IRIS S.A
12.8. Microsoft
12.9. NAVER Crop
12.10. Open Text Corporation
LIST NOT EXHAUSTIVE
13. Appendix
13.1. About Us and Services
13.2. Contact Us

 

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Summary

Overview
Global Optical Character Recognition Market reached US$ 12.2 billion in 2022 and is expected to reach US$ 31.6 billion by 2030, growing with a CAGR of 15.2% during the forecast period 2023-2030.
The ongoing changes in the adoption of digital transformation across various industries led to have massive increase in the volume of paper documents that need to be digitized and processed. OCR significantly enhances the efficiency and productivity of data by automating the extraction process and it eliminates the need for manual data entry which leads to reduced errors and saves time.
Many businesses are adopting OCR that automates various processes such as invoice processing, contract management and data extraction from various forms and this automation leads to have faster decision-making process and improved efficiency. The healthcare industry has wider adoption of OCR as it converts patient records, medical charts and prescriptions into digital format.
North America is among the growing regions in the global optical character recognition market covering more than 1/3rd of the market and the region is the hub for technological innovations. Organizations are adopting OCR which converts paper-based documents into digital format. Basically, OCR is used in research institutes and it enhances accessibility and supports online learning platforms.
Dynamics
Adoption of OCR for Visually Impaired Person
Optical character recognition has involved significant advancements in AI, machine learning and computer vision and these advancements have more accurate and reliable OCR capabilities which makes it feasible to accurately convert printed text into digital formats that can be read by assistive devices. The integration of OCR with AI and machine learning technologies enables continuous improvement of recognition accuracy.
Machine learning algorithms can adapt to different fonts, styles and languages, enhancing the OCR's ability to recognize and convert text effectively. For instance, on 7 July 2023, a team of students from the Ramaiah Institute of Technology’s IEEE Computational Intelligence Society chapter in Bangalore, India, has developed an assistive device called OurVision to aid people who are visually impaired.
OurVision is a wearable device that utilizes computer vision techniques, including optical character recognition (OCR) and machine learning, to read text aloud and assist users in navigating their surroundings. The project received a grant of US$ 4,400 from EPICS in IEEE, a partnership between IEEE Foundation and generous donors.
Adoption of Optical Character Recognition in the Education Sector
Educational institutions often handle a large volume of paperwork, including student records, administrative documents and assessment materials. OCR speeds up data entry by automatically extracting information from paper-based forms, reducing manual data input errors and saving time. Libraries and archives in educational institutions use OCR to digitize and index historical documents, manuscripts and research papers and this ensures the preservation of valuable information while making it easily accessible to researchers and scholars.
For instance, on 24 August 2023, Kyndryl, the world's largest IT infrastructure services provider and USDC Projects India Pvt Ltd, a fast-growing online higher education services provider, have entered into a strategic collaboration to develop and manage a state-of-the-art university management platform. Kyndryl's solution is designed to cater to universities' specific needs, incorporating features such as AI-based exam evaluations and scoring, optical character recognition for digitization and an advanced attendance system.
Technology Advancement
The integration of deep learning techniques especially convolutional neural networks and recurrent neural networks, has greatly improved optical character recognition accuracy and these networks enable OCR systems to automatically learn and extract complex features from images, leading to higher recognition rates. NLP techniques have been incorporated into optical character recognition systems to enhance their understanding of context and semantics and this enables optical character recognition to accurately interpret and extract meaningful information from complex documents.
For instance, on 26 December 2022, InfoTrack, a legal technology provider, is leveraging advanced technologies from Amazon Web Services and ChatGPT to enhance the post-completion process for conveyancers. The goal is to accelerate AP1 submissions and ensure higher accuracy in the process.
InfoTrack utilizes Optical Character Recognition technology from Amazon Web Services and this OCR technology reads the uploaded documents, extracting data such as Applicants, Proprietors, Personal Representatives and Mortgage Details. Subsequently, ChatGPT's software is employed to automate the population of the AP1 form and validate it within InfoTrack's system.
Poor Quality Affecting the Market Demand
OCR accuracy is highly dependent on the quality of the input image. Poor image quality due to factors like low resolution, blurriness, distortion or noise can lead to errors in character recognition. OCR algorithms may struggle with recognizing complex fonts, handwritten text or stylized characters. Handwriting variations and artistic fonts can result in inaccuracies.
OCR may have difficulty preserving the original formatting and layout of the document and this can lead to errors in maintaining columns, tables, headers, footers and other structural elements. OCR systems may perform differently based on the type of document being processed. Layout variations, font changes and document-specific formatting can affect recognition accuracy.
Segment Analysis
The global optical character recognition market is segmented based type, application, end-user and region.
Digitalized Content and Leading Software Solutions Increases Market Demand Software is expected to be the major segment fueling the market growth with a share of about 1/3rd during the forecast period. As more content becomes digitized, there is a growing need to convert printed and handwritten documents into machine-readable text. Optical character recognition software plays a crucial role in this digital transformation process.
Optical character recognition software that supports multiple languages is in high demand as companies operate on a global scale. The ability to recognize and process text in different languages is essential for accurate data extraction and translation.
For instance, on 25 October 2022, Inspur Information, a leading IT infrastructure solutions provider, collaborated with Upstage, a Korean AI company, to build an advanced AI server architecture platform. Upstage is developing an AI-based B2B no-code/low-code software solution called AI Pack, with a core application named OCR Pack for document recognition.
Geographical Penetration
The Rising Digitalization and Partnerships in Asia-Pacific
Asia-Pacific is among the major regions in the global optical character recognition market covering around 1/4th of the market in 2022. The region actively pursuing digital transformation initiatives across various sectors, including government, finance, healthcare and education. OCR plays a crucial role in digitizing and processing large volumes of paper-based documents, contributing to overall digitalization efforts.
For instance, on 24 August 2022, Tata Power Delhi Distribution Ltd implemented an AI-based forensic meter reading solution in collaboration with data capture and AI developer Anyline. This solution employs optical character recognition technology to enhance meter reading accuracy and reduce non-technical losses for the North Delhi region. The partnership with Anyline reflects Tata Power-DDL's commitment to leveraging advanced technologies to benefit its customers.
Competitive Landscape
The major global players in the market include ABBYY, Adobe, Captricity Inc., Anyline Gmbh, ATAPY Software, Google LLC, IRIS S.A, Microsoft, NAVER Crop and Open Text Corporation.
COVID-19 Impact Analysis
The pandemic accelerated the adoption of remote work and digital transformation across industries. As organizations shifted to remote operations, the demand for digitizing documents and automating data extraction through OCR increased. OCR played a crucial role in enabling remote workers to access and process information from scanned or printed documents.
The healthcare sector experienced an increased need for efficient data processing due to the pandemic. OCR helped healthcare professionals digitize and extract valuable information from medical records, test results and other documents, facilitating faster decision-making and patient care. Researchers and public health agencies needed to analyze a vast amount of data related to COVID-19 cases, treatments and outcomes.
AI Impact
AI-powered OCR systems use advanced machine learning algorithms to recognize characters and patterns in images and this results in higher accuracy rates compared to traditional OCR methods, especially when dealing with complex fonts, handwritten text or degraded images. AI-driven OCR solutions can support a wider range of languages and scripts. Machine learning models can be trained on diverse language datasets, enabling OCR systems to accurately recognize text in various languages.
AI-based OCR can adapt and learn from new data and this adaptability allows the system to improve its accuracy over time as it encounters more diverse examples, making it suitable for applications with evolving content. AI-powered OCR systems can analyze context and semantics to better interpret the meaning of text and this contextual understanding enables better comprehension of documents and supports more intelligent data extraction.
For instance, on 16 August 2023, Tricentis' Vision AI, an AI-based test automation feature in the company's flagship product Tricentis Tosca, the method and system for single pass OCR was invented by David Colwell. Vision AI employs a neural network comprising multiple algorithms to simultaneously scan multiple images around text and this advancement significantly improves the speed of OCR technology, reducing response time from an average of one second to just 40 milliseconds.
Russia- Ukraine War Impact
The conflict led to the closure or disruption of key transportation routes between Russia and Ukraine. Border closures, checkpoints and conflict zones have hindered the movement of goods by road, rail and even air in some cases. The conflict has disrupted supply chains that rely on the efficient movement of goods between Russia, Ukraine and neighboring countries. Companies that source raw materials, components or finished products from these regions have had to seek alternative routes or suppliers.
Trade between Russia and Ukraine, as well as with other countries, has been affected. Export and import activities have faced delays, restrictions and uncertainty due to the conflict and this has impacted industries dependent on cross-border trade. Transportation costs have risen due to the need for alternative routes, longer transit times and security measures. Uncertainty about the situation has also made long-term logistics planning more challenging.
By Type
● Software
● Services
By Application
● Retail
● BFSI
● Government
● IT Telecom
● Transport and Logistics
● Healthcare
● Others
By End-User
● B2B
● B2C
By Region
● North America
o U.S.
o Canada
o Mexico
● Europe
o Germany
o UK
o France
o Italy
o Russia
o Rest of Europe
● South America
o Brazil
o Argentina
o Rest of South America
● Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o Rest of Asia-Pacific
● Middle East and Africa
Key Developments
● On 31 July 2023, Bluevine, a prominent provider of solutions for small business banking, unveiled its latest offering: an accounts payable solution aimed at simplifying the management of business payments for owners and their teams within their Bluevine Business Checking accounts. The platform employs optical character recognition to extract data from the bills, presenting them to users for quick verification and confirmation.
● On 2 August 2023, Viaccess-Orca (VO), Multi-Development and Construction Corporation (MDCC), Jose Paolo Calma, introduced Homeqube, a blockchain and artificial intelligence (AI)-driven homebuilding platform. The platform includes optical character recognition for automatic lot area plotting, agile design capabilities and auto-generation of essential documents before move-in.
● On 11 July 2023, Smart Data Solutions expanded its operations into India by establishing a Center of Excellence in Chennai and its expansion reflects the company's commitment for enhancing its capabilities and services in the region. The Center of Excellence is equipped with advanced technologies, including Optical Character Recognition to streamline data processing and deliver efficient solutions.
Why Purchase the Report?
● To visualize the global optical character recognition market segmentation based on type, application, end-user and region, as well as understand key commercial assets and players.
● Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
● Excel data sheet with numerous data points of optical character recognition market-level with all segments.
● PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
● Product mapping available as excel consisting of key products of all the major players.
The global optical character recognition market report would provide approximately 61 tables, 59 figures and 185 pages.
Target Audience 2023
• Manufacturers/ Buyers
• Industry Investors/Investment Bankers
• Research Professionals
• Emerging Companies



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Table of Contents

1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Type
3.2. Snippet by Application
3.3. Snippet by End-User
3.4. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Adoption of OCR for Visually Impaired Person
4.1.1.2. Adoption of Optical Character Recognition in the Education Sector
4.1.1.3. Technology Advancement
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Poor Quality Affecting the Demand of Market
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Type
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Type
7.2. Software*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Services
8. By Application
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
8.2. Retail*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. BFSI
8.4. Government
8.5. IT Telecom
8.6. Transport and Logistics
8.7. Healthcare
8.8. Others
9. By End-User
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
9.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
9.2. B2B*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. B2C
10. By Region
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
10.2. North America
10.2.1. Introduction
10.2.2. Key Region-Specific Dynamics
10.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.2.6.1. U.S.
10.2.6.2. Canada
10.2.6.3. Mexico
10.3. Europe
10.3.1. Introduction
10.3.2. Key Region-Specific Dynamics
10.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.3.6.1. Germany
10.3.6.2. UK
10.3.6.3. France
10.3.6.4. Italy
10.3.6.5. Russia
10.3.6.6. Rest of Europe
10.4. South America
10.4.1. Introduction
10.4.2. Key Region-Specific Dynamics
10.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.4.6.1. Brazil
10.4.6.2. Argentina
10.4.6.3. Rest of South America
10.5. Asia-Pacific
10.5.1. Introduction
10.5.2. Key Region-Specific Dynamics
10.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.5.6.1. China
10.5.6.2. India
10.5.6.3. Japan
10.5.6.4. Australia
10.5.6.5. Rest of Asia-Pacific
10.6. Middle East and Africa
10.6.1. Introduction
10.6.2. Key Region-Specific Dynamics
10.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
10.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11. Competitive Landscape
11.1. Competitive Scenario
11.2. Market Positioning/Share Analysis
11.3. Mergers and Acquisitions Analysis
12. Company Profiles
12.1. ABBYY*
12.1.1. Company Overview
12.1.2. Product Portfolio and Description
12.1.3. Financial Overview
12.1.4. Key Developments
12.2. Adobe
12.3. Captricity Inc.
12.4. Anyline Gmbh
12.5. ATAPY Software
12.6. Google LLC
12.7. IRIS S.A
12.8. Microsoft
12.9. NAVER Crop
12.10. Open Text Corporation
LIST NOT EXHAUSTIVE
13. Appendix
13.1. About Us and Services
13.2. Contact Us

 

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