画像から文字起こし
OCRで画像内の文字を読み取り、検索可能PDF・TXT・DOCX・HTMLに変換
画像から文字起こしは、画像の中の文字を自動で読み取ってテキスト化できる無料オンラインOCRツールです。
画像から文字起こしは、画像に写っている文章をOCR（文字認識）で読み取り、テキストとして取り出せる無料のオンラインツールです。印刷された文字やはっきり読める文字が写っている画像をアップロードするだけで、編集・コピー・保存しやすいテキストに変換できます。スクリーンショット、スキャン画像、写真、文字入り画像などから文字を抜き出し、検索できるPDF、シンプルなテキスト、Word(DOCX)やHTMLなどの形式で出力したいときに便利です。
できること
- OCR技術を使って、文字が写っている画像からテキストを自動抽出
- 画像内の文字を編集・コピーできるテキストデータに変換
- 抽出したテキストを、検索可能PDF・プレーンテキスト・Word(DOCX)・HTMLなど複数形式で書き出し可能
- 写真・スクリーンショット・スキャン画像の文字をデジタルデータ化してメモや資料に再利用
- 画像からWord風の文書に変換する「画像→Wordコンバーター」としても使える
使い方
- ブラウザで「画像から文字起こし」ツールを開く
- 文字が写っている画像をアップロード、または指定する
- OCRを実行して画像内の文字を認識・抽出する
- 認識結果を確認し、必要に応じて誤認識部分を修正する
- 検索可能PDF・プレーンテキスト・Word(DOCX)・HTMLの中から、欲しい形式でエクスポートする
このツールがよく使われる理由
- スクショや写真に写っている文章を、打ち直さずにテキスト化できる
- スキャンした資料を、検索・編集できるコンテンツに変換できる
- 画像から文字をコピーして、調査・レポート・資料作成にそのまま使える
- メモの写真、レシート、印刷物などから、編集しやすい下書きテキストを作れる
- PDF・TXT・DOCX・HTMLなど、用途に合った形式でテキストを出力できる
主な機能
- 画像からのOCR文字認識・テキスト抽出
- インストール不要のオンライン・ブラウザ完結型ワークフロー
- 検索可能PDF、プレーンテキスト、Word(DOCX)形式のテキスト、HTMLなどに書き出し可能
- スクショ、スキャン、写真など、よくある画像ソースからすぐにテキスト化できる設計
- 画像からテキストへの変換を無料で利用可能
よくある使い方
- チケット情報、チャット画面、操作手順などのスクショから文字だけを抜き出す
- 印刷物やスキャンしたページを、検索・編集できるテキストデータに変換する
- 看板、ラベル、配布資料などを撮った写真から文字情報を取り出す
- 画像ベースのコンテンツをHTMLに変換して、Web公開用のテキストとして使う
- 画像内の文章をDOCXにして、Wordなどのエディタで編集を続ける
得られるもの
- 画像内の文字（画像に読み取れる文字が写っている場合）がテキストとして抽出されたデータ
- コピーして再利用できる、編集可能なテキスト
- 検索可能PDF・TXT・Word(DOCX)・HTMLなど、すぐ使える形式のファイル
- スクショや画像を見ながらの手入力より、はるかに速い文字起こし作業
こんな人におすすめ
- スキャンした教科書やスクショを、編集可能なノートに変換したい学生
- 画像ベースの資料や参考文献からテキストを抜き出したいビジネスユーザー
- 引用やインデックス作成のために、画像から文字を集めたい研究者
- 画像だけの資料を、検索できるPDFにして保管したいチーム・部署
- シンプルで無料の「画像→テキスト」オンラインツールを探している人
使う前と使った後の変化
- 使用前：文字が画像の中に埋もれていて、検索もコピーもできない
- 使用後：文字が抽出されて、編集・検索・コピーが自由にできる
- 使用前：スクショやスキャンを見ながら、一文字ずつ手入力していた
- 使用後：OCRで画像からテキストに一括変換して、必要なところだけ整えるだけでOK
- 使用前：画像だけの資料は、保管や検索がしづらい
- 使用後：検索可能PDFや文書ファイルに変換して、あとからすぐ探せる
このツールが選ばれる理由
- 画像からのOCR文字抽出に特化しており、汎用エディタではない専用ツール
- やることがシンプル：画像から文字を抜き出し、よく使う形式で保存できる
- ブラウザ上だけで動作し、ソフトのインストールは不要
- ドキュメント作成でよく使う複数の出力形式に対応している
- i2TEXTオンライン生産性ツールシリーズの一つとして提供
事前に知っておきたい制限
- OCRの精度は、画像の解像度・文字のくっきり具合・読みやすさに大きく左右されます
- 解像度が低い・ピンぼけしている・光が反射している・圧縮が強い画像は、認識精度が下がります
- 複雑なレイアウトやフォントが混在している画像では、結果を確認し手動で直す必要が出る場合があります
- 画像内にそもそも読める文字がない場合は、ほとんど文字を抽出できません
- 公式文書・契約・重要な用途に使う前には、必ず人間の目で内容を確認してください
よく検索される別名
ユーザーは「画像から文字起こし」のことを、画像OCR、画像から文字抽出、画像テキスト変換、スクショ文字起こし、写真から文字起こし、画像からWord変換などのキーワードで検索することがあります。
画像から文字起こし vs 他の文字抽出方法
手入力や端末の標準OCRと比べて、「画像から文字起こし」はどう違う？
- 画像から文字起こし (i2TEXT)： 画像の文字をOCRで認識してテキスト化し、検索可能PDF・プレーンテキスト・Word(DOCX)・HTMLとして出力できる
- 手入力（手打ち）： 慎重にやれば正確だが、長文になると非常に時間がかかり、入力ミスも起こりやすい
- スマホ・PCの標準OCR： 手軽だが、保存できる形式が限られていて、資料作成用途には物足りないこともある
- 画像から文字起こしがおすすめなのは： ブラウザだけでサッと画像の文字をテキスト化し、よく使う形式にそのままエクスポートしたいとき
画像から文字起こし – よくある質問
「画像から文字起こし」は、画像に写っている文字をOCR（光学文字認識）で読み取り、テキストとして取り出せる無料のオンラインツールです。
スクリーンショット、スキャン画像、印刷物の写真など、はっきり読める文字が写っている画像ならOCRで文字を抽出できます。
検索可能PDF、シンプルなテキストファイル(TXT)、Word(DOCX)形式のテキスト、HTMLなど、複数の形式にエクスポートできます。
常に完璧とは限りません。画像の品質や文字の見やすさにより精度が変わるため、出力結果は必ず確認し、必要に応じて修正することをおすすめします。
いいえ。ブラウザ上で動作するオンラインツールなので、インストールは不要です。
画像の文字を編集できるテキストに変換
文字がはっきり写っている画像をアップロードしてOCRを実行し、結果を検索可能PDF・プレーンテキスト・Word(DOCX)・HTMLとしてエクスポートできます。
関連ツール
なぜ 画像からテキストへ ?
近年、AI OCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）技術の進化は目覚ましく、画像に含まれるテキストをデータ化する「イメージ to テキスト」の重要性が飛躍的に高まっている。単なる利便性向上に留まらず、業務効率化、情報アクセシビリティ向上、そして新たな価値創造といった多岐にわたる分野で、その影響力は計り知れない。
まず、業務効率化の面から見てみよう。企業や行政機関では、紙媒体の書類が依然として大量に存在している。請求書、契約書、領収書、報告書など、これらの書類に記載された情報を手作業で入力するのは、時間と労力を著しく消費する。AI OCRを活用すれば、これらの書類をスキャンし、瞬時にテキストデータに変換することが可能となる。これにより、データ入力作業の大幅な削減、人的ミスの軽減、そして業務プロセスの自動化が実現する。例えば、経理部門では、大量の請求書を自動的に処理し、会計システムに連携させることが可能になる。また、法務部門では、契約書の内容を迅速に検索・分析し、リスク管理に役立てることができる。
次に、情報アクセシビリティの向上という観点からも、イメージ to テキストの重要性は明らかである。視覚障碍者にとって、画像に含まれるテキストを読み取ることは困難である。AI OCR技術を利用することで、画像内のテキストを音声に変換したり、点字に変換したりすることが可能になる。これにより、視覚障碍者が情報にアクセスする障壁を取り除き、社会参加を促進することができる。また、多言語対応のAI OCRを活用すれば、外国語で書かれた文書を自国語に翻訳し、理解を深めることができる。これは、国際的なビジネスシーンや学術研究において、非常に重要な役割を果たす。
さらに、イメージ to テキストは、新たな価値創造にも貢献する。例えば、博物館や図書館では、貴重な古文書や歴史的資料をデジタル化し、オンラインで公開することが可能になる。これにより、これらの資料へのアクセスを容易にし、研究者や一般の人々が歴史や文化に触れる機会を増やすことができる。また、AI OCRを活用して、過去の新聞記事や雑誌記事をデジタル化し、データベース化することで、過去の出来事や社会情勢を分析するための貴重な情報源となる。これらの情報は、研究者だけでなく、ジャーナリストやマーケターなど、様々な分野の人々にとって有用な情報となる。
加えて、近年注目されているAI技術との連携によって、イメージ to テキストの可能性はさらに広がっている。例えば、画像認識技術と組み合わせることで、画像内のテキストだけでなく、画像そのものの内容を理解し、より高度な情報抽出が可能になる。また、自然言語処理技術と組み合わせることで、テキストデータから意味を抽出し、要約したり、質問応答システムを構築したりすることが可能になる。これらの技術を組み合わせることで、これまで不可能だった高度な情報分析や意思決定支援が可能になる。
しかし、AI OCR技術の活用には、いくつかの課題も存在する。まず、文字認識精度は、画像の品質やフォントの種類、文字の大きさなどに大きく左右される。特に、手書き文字や古い文書など、品質の低い画像に対しては、十分な認識精度が得られない場合がある。また、個人情報や機密情報を含む画像を取り扱う場合には、セキュリティ対策を徹底する必要がある。データの暗号化、アクセス制御、監査ログの記録など、適切なセキュリティ対策を講じることで、情報漏洩のリスクを最小限に抑える必要がある。
これらの課題を克服するためには、AI OCR技術の継続的な研究開発と、適切な運用体制の構築が不可欠である。文字認識精度の向上、多言語対応の強化、セキュリティ対策の強化など、技術的な進化を追求するとともに、ユーザーのニーズに合わせた柔軟なカスタマイズやサポート体制の整備も重要となる。
結論として、AI OCRを活用したイメージ to テキストは、業務効率化、情報アクセシビリティ向上、そして新たな価値創造といった多岐にわたる分野で、その重要性を増している。技術的な課題やセキュリティ上の懸念はあるものの、それらを克服することで、社会全体に大きな恩恵をもたらす可能性を秘めている。今後、AI技術との連携が進むことで、イメージ to テキストの可能性はさらに広がり、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらすだろう。