--- title: "AI-OCRを無料で使う方法｜無料枠の上限・精度と業務で使える範囲の判断基準" url: "https://www.issoh.co.jp/column/details/19379/" published: 2026-11-05 updated: 2026-11-05 categories: ["AI"] publisher: "株式会社一創" --- # AI-OCRを無料で使う方法｜無料枠の上限・精度と業務で使える範囲の判断基準 AI-OCRを無料で使う方法は、Googleドライブのような無料アプリ、クラウドAPIの無料枠、国内製品の無料トライアル、社内PCで動かすオープンソースの4つに分かれます。どれも費用はかかりませんが、読める枚数、1回に処理できるページ数、商用で使ってよいかを判断するための条件は、型ごとに異なるため、それぞれの確認が必要です。この記事では、それぞれの無料の範囲を公式の上限値で整理し、無料で読み取れる帳票と読み取れない帳票、業務で使う前に確かめる情報管理、1日で精度を試す手順、有料製品や受託開発へ切り替える目安までを、AI-OCRの導入支援を行う受託開発会社の視点でまとめます。 ## まとめ：無料のAI-OCRは試験と少量の文字起こしまでと割り切る判断 無料のAI-OCRで足りるのは、月に数十枚程度の書類を文字に起こし、結果を人が確認して手で転記する使い方までです。請求書の金額や日付を項目ごとに取り出して会計システムへ流す、といった帳票処理の自動化は、無料の範囲では回りません。 無料の価値は、自社の帳票で読み取りがどこまで通用するかを費用ゼロで確かめられる点にあります。実際の帳票を20〜30枚選び、正解のテキストと比べて読み取り率を測ってください。その数字と月間の処理枚数を並べれば、無料のまま続けるか、有料製品を入れるか、システム連携まで含めて作るかが決まります。個人情報を含む書類を、規約を読まずに無料サービスへ上げることだけは避けてください。 ## 無料で使えるAI-OCRの4つの型と、それぞれの無料で済む範囲の違い 無料のAI-OCRは、提供のされ方で4つに分かれます。仕組みや従来OCRとの違いは[AI-OCRの仕組みと従来OCRとの違い・精度の実測](https://www.issoh.co.jp/tech/details/1333/)で扱っているため、ここでは無料で使える範囲に絞ります。 | 型 | 代表例 | 無料の範囲 | 向く使い方 | | ------------ | -------------------- | -------------- | ------------ | | 無料アプリ | Googleドライブ | 1ファイル2MBまで | 少量の文字起こし | | クラウドAPIの無料枠 | Azureの文書解析API | 月500ページ・1回2ページ | 開発前の精度検証 | | 国内製品の無料トライアル | 帳票特化型の各製品 | 期間か枚数で区切り | 購入前の比較 | | オープンソース | NDLOCR-Lite・YomiToku | 枚数の上限なし | 社外に出せない書類の試験 | 上限の付き方が型ごとに違う点に注意してください。無料アプリはファイルの大きさ、クラウドAPIは月のページ数、トライアルは期間、オープンソースはライセンスで制約がかかります。 ### Googleドライブの無料OCRで済む文字起こしと1ファイル2MBの上限 最も手軽なのは、Googleドライブに画像やPDFを置き、右クリックの「アプリで開く」からGoogleドキュメントで開く方法です。[Googleドライブのヘルプ](https://support.google.com/drive/answer/176692?hl=ja)によると、対象はPDF・JPEG・PNG・GIFで、ファイルサイズは2MB以下に限られます。文字の高さを10ピクセル以上にし、向きをそろえ、明るさが均一な画像を使うと精度が上がると案内されています。 弱点は表です。同じヘルプに、リスト・表・段組み・脚注は検出されない可能性があると明記されています。請求書の明細表を読ませると、行と列の対応が崩れた文字の並びが返ってきます。会議資料や手紙の本文をテキストにする用途なら十分ですが、帳票の項目を取り出す道具ではありません。 ### Azure Document Intelligence：月500・1回2ページの無料枠 クラウドAPIの中で無料枠の条件が公式に細かく公開されているのが、MicrosoftのAzure AI Document Intelligenceです。[Azureの価格ページ](https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/document-intelligence/)では、Free（F0）レベルは1か月あたり500ページまで無料とされています。 ただし、[Microsoft Learnのクォータと制限](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/document-intelligence/service-limits)（2026年9月更新）を読むと、F0は1回の要求で最初の2ページしか分析せず、ファイルは4MBまで、分析の送信は1秒に1回までです。有料のStandard（S0）は1回2,000ページ・500MBまで扱えます。10ページの契約書を丸ごと読ませる使い方は、無料枠ではできません。 この無料枠の価値は、請求書や領収書向けの事前構築済みモデルを自社の帳票で試せる点にあります。有料に移ったときの円建ての単価や月額の試算は[Azure AI Document Intelligenceの料金と無料枠の制限](https://www.issoh.co.jp/tech/details/3119/)にまとめています。 ### 国内AI-OCR製品の無料トライアルは期間と枚数で区切られた購入前の比較 帳票の読み取りに特化した国内のAI-OCR製品は、多くが「無料トライアル」の形で無償の期間を設けています。完全に無料のプランではなく、一定の日数か一定の枚数を使い切ると終わる、購入を前提にした試用です。条件は製品ごとに異なり、改定も多いため、申し込む時点で各社の公式ページを確認してください。 トライアルで見るべきは、操作のしやすさより、自社の帳票の読み取り結果とCSVの出力形式です。期間が短い製品が多いので、試す帳票と評価のしかたを申し込む前に決めておきます。準備をしないまま始めると、管理画面を触っているうちに期間が終わります。 ### NDLOCR-Lite・YomiTokuの無料OCRと商用ライセンスの条件 社内のPCで動かすオープンソースのOCRは、枚数の上限がなく、書類を社外に送らずに済みます。代表的なのは国立国会図書館が公開している[NDLOCR-Lite](https://github.com/ndl-lab/ndlocr-lite)です。GPUは不要で、Windows 11、macOS、Ubuntu 22.04で動作が確認されており、v1.2で手書き文字の認識が強化されています。導入の詳細は[NDLOCR-Liteの使い方と商用利用の条件](https://www.issoh.co.jp/tech/details/11281/)で解説しています。 注意すべきはライセンスです。NDLOCR-LiteはCC BY 4.0で、出典を表示すれば商用でも使えます。一方、日本語の帳票や表の読み取りに強い[YomiToku](https://github.com/kotaro-kinoshita/yomitoku)は、コードとモデルがCC BY-NC-SA 4.0です。無料で使えるのは個人利用と研究目的で、業務で使うなら別途の商用ライセンスが必要になります。詳しくは[YomiTokuの使い方と商用利用の条件](https://www.issoh.co.jp/tech/details/6169/)を参照してください。古くからあるTesseractはApache 2.0で商用利用できますが、日本語の帳票では前処理の手間が増えます（[Tesseract OCRの使い方と日本語設定](https://www.issoh.co.jp/tech/details/8204/)）。 ## 無料のAI-OCRの精度はどこまで出るか、帳票の種類別に見た読み取りの限界 無料か有料かより、読ませる書類の性質で結果が決まります。無料の4つの型で試すときに、どこで差が出るかを先に押さえておくと、試験の結果を読み違えません。 ### 活字の書類と手書き・表組みの帳票で変わる無料ツールの読み取り結果 活字だけの書類、例えば印刷された社内文書や送付状は、無料の型でもおおむね読めます。差が出るのは手書きと表です。Googleドライブは表の構造を保てず、手書きの読み取りも想定していません。NDLOCR-Liteは図書や雑誌のデジタル化を目的に作られたため、本文の読み取りは得意ですが、帳票の欄を区切って返す用途は主目的ではありません。 FAXで届いた注文書は、解像度が低く線がかすれるため、どの型でも誤読が増えます。無料で試すときは、きれいなPDFだけでなく、実際に届くFAXやスマートフォンで撮った領収書も必ず混ぜてください。きれいな書類だけで測った読み取り率は、本番では出ません。 ### 文字は読めても項目に分けられない、無料版で止まる項目抽出とCSV出力 無料のツールで最も多い行き詰まりは、文字は読めているのに業務に使えない状態です。請求書から「請求日」「請求元」「合計金額」を取り出して、会計システムに取り込める列にそろえる工程を項目抽出と呼びます。無料アプリとOSSの多くは、読んだ文字を上から順に並べて返すだけで、この工程を持ちません。 取引先ごとに様式が違う請求書では、どの数字が合計金額かを判定する仕組みが要ります。この部分が有料製品の価値の大半です。様式が揃わない帳票の扱いは[非定型帳票をAI-OCRで読み取る仕組みと項目マッピング](https://www.issoh.co.jp/column/details/16211/)で詳しく書いています。 ## 業務で無料のAI-OCRを使う前に確かめる情報管理と利用規約の確認事項 費用がかからない代わりに、データの扱いは利用者が自分で確かめる必要があります。帳票には取引先名、口座番号、個人の氏名や住所が含まれるため、試験の段階でも確認を省かないでください。 ### アップロードした帳票の保存先と学習への利用、個人情報を含む書類の扱い Web上の無料サービスに書類を上げる前に、利用規約とプライバシーポリシーで3つを確認します。アップロードした画像がどこに何日保存されるか、サービスの改善や学習に使われるか、削除を求められるか、です。個人向けの無料サービスは、法人向けの契約と比べてこの条件が緩いことがあります。 社内規程で外部サービスへの個人情報の送信を禁じている会社なら、無料のWebサービスでの試験はそもそも選べません。その場合は、社内PCで完結するOSSか、契約で保存や学習の扱いを定められる法人向けのクラウドで試します。機密文書を社外に出さない構成の考え方は[AI-OCRのオンプレミス導入判断と機密文書の扱い](https://www.issoh.co.jp/column/details/16225/)を参照してください。 ### OSSを社内PCで動かす場合のライセンス表示と同梱モデルの条件 OSSは書類を外に出さない点で安全ですが、ライセンスの確認はプログラム本体だけでは足りません。NDLOCR-Liteは本体がCC BY 4.0でも、レイアウト認識に使う同梱の学習済みモデルについて、DINOv3のライセンスも守るよう公式に記載があります。YomiTokuは前述のとおり非商用です。 業務で使う前に、リポジトリのライセンスファイルと依存ライブラリのライセンス一覧を情報システム部門と一緒に確認し、出典表示の方法を決めておきます。「無料だから社内で自由に使える」と判断すると、後から利用を止める事態になりかねません。 ## 無料のAI-OCRを1日で試す手順、NDLOCR-Liteと正解データでの検証 無料の範囲で読み取り精度を測るなら、書類を社外に出さずに済むNDLOCR-Liteから始めるのが手堅い方法です。1日あれば、導入から読み取り率の算出まで終わります。 ### NDLOCR-Liteを社内PCに入れて帳票画像を読ませるまでのコマンド Python 3.10以上が入ったPCで、公式リポジトリの手順どおりに次を実行します。帳票の画像を1つのフォルダにまとめておき、フォルダごと読ませます。 ``` git clone https://github.com/ndl-lab/ndlocr-lite cd ndlocr-lite pip install -r requirements.txt cd src python3 ocr.py --sourcedir ../../invoices --output ../../ocr_result ``` `--sourcedir`は画像フォルダ、`--output`は結果の出力先です。1枚だけ試すときは`--sourceimg`に画像ファイルを指定します。PDFは先にページごとの画像に変換してから渡してください。 ### 試験に使う帳票20〜30枚の選び方と正解データとの文字一致率の測り方 試験用の帳票は、取引先や様式が偏らないように20〜30枚選びます。きれいなPDF、FAX、スマートフォンの撮影、手書き欄のある書類を、実際に届く割合に近づけて混ぜてください。そのうえで、各帳票について人が正しく打ち込んだテキストを用意します。これが正解データです。 読み取り結果と正解データの一致率は、Pythonの標準ライブラリだけで測れます。 ``` from difflib import SequenceMatcher from pathlib import Path # 正解データと読み取り結果を同じファイル名で並べておく for truth in sorted(Path("truth").glob("*.txt")): ocr = Path("ocr_result") / truth.name a = truth.read_text(encoding="utf-8").replace("\n", "") b = ocr.read_text(encoding="utf-8").replace("\n", "") print(truth.name, round(SequenceMatcher(None, a, b).ratio() * 100, 1)) ``` 全体の一致率より先に、金額・日付・取引先名の3つが正しく読めているかを1枚ずつ目で確かめてください。一致率が95%でも合計金額の桁が1つ違えば業務では使えません。逆に、余白の飾り文字を読み落として一致率が下がっていても、必要な項目が読めていれば問題はありません。 ## 無料で続けてよい場面と有料製品・受託開発へ切り替える判断の目安 試験の結果が出たら、無料のまま続けるか、有料に移るかを決めます。判断の軸は月間の処理枚数、帳票の種類、読み取った後の工程の3つです。 ### 無料のまま運用してよい条件：月数十枚・個人情報なし・転記は手作業の業務 次の条件をすべて満たすなら、無料のまま運用して問題ありません。 - 月の処理枚数が数十枚程度で、Azureの無料枠（月500ページ）やOSSの処理時間で収まる - 個人情報や取引条件を含まない書類で、社内規程上も外部サービスに送ってよい - 読み取った文字を人が確認し、手で転記・修正する前提の業務である 例えば、紙で残っている社内マニュアルを検索できるテキストにする、届いた名刺を時々テキスト化する、といった用途です。読み取りの誤りを人が直す手間が、手で打ち込む手間より小さいかどうかを最後に確かめてください。 ### 有料製品へ切り替える条件と、無料トライアル期間中に決めておく評価項目 月に数百枚を超える帳票を処理する、請求書や注文書から項目を取り出してCSVで渡す、FAXや手書きの比率が高い、のいずれかに当てはまるなら有料製品へ移ります。無料の範囲で回そうとすると、確認と修正の工数が読み取りで減らした工数を上回ります。 有料製品を比較する時期は、契約前に自社の帳票で試せる無料トライアルの期間中です。評価項目は、前章で作った正解データでの金額・日付・取引先名の読み取り率、CSVの列が自社の会計システムの取込形式に合うか、確認画面で修正しやすいか、月間枚数での年間費用、の4つに絞ります。企業規模と月間枚数による選び方は[中小企業のAI-OCR導入判断と月間枚数で決める始め方](https://www.issoh.co.jp/column/details/16219/)にまとめています。 ### 既製品の様式が合わず基幹システム連携が要るときに受託開発を選ぶ場面 有料製品を試しても、自社独自の帳票の欄を取り出せない、読み取った後に販売管理や会計の基幹システムへ自動で登録したい、社外に書類を出せないため社内サーバーで動かしたい、という場合は既製品の設定では届きません。このときは、Azure Document Intelligenceのカスタムモデルや社内で動かすOCRエンジンを使い、読み取りから基幹システムへの登録までを一続きで作る受託開発が候補になります。 逆に、月に数百枚程度で既製品のCSVをそのまま取り込めるなら、作り込む必要はありません。どこまでを既製品で済ませ、どこから作るかの切り分けから相談したい場合は、[一創のAI-OCR導入支援](https://www.issoh.co.jp/service/ai/ocr/)で、試験に使った帳票と読み取り結果をもとに検討できます。 ## よくある質問 無料のAI-OCRについて、導入前によく聞かれる質問をまとめます。 ### 完全に無料で使えるAI-OCRはありますか？ あります。Googleドライブで画像やPDFをGoogleドキュメントとして開く方法は、追加料金なしで文字を読み取れます。社内PCで動かすNDLOCR-Liteも、CC BY 4.0で公開されており、出典を表示すれば商用でも無料です。ただし、どちらも請求書の金額や日付を項目ごとに取り出す機能は持たないため、文字起こしの用途に向きます。帳票処理まで無料で済ませるのは難しいと考えてください。 ### 無料プランと無料トライアルは何が違いますか？ 無料プランは、上限の範囲内であれば期限なく無料で使い続けられる形です。Azure Document Intelligenceの無料枠（月500ページ）がこれにあたります。無料トライアルは、一定の日数や枚数を使い切ると終わる購入前の試用で、終了後は有料契約に移るか利用をやめるかを選びます。トライアルは期間が短い製品が多いため、試す帳票と評価項目を申し込む前に決めておくと時間を無駄にしません。 ### 無料のAI-OCRで手書きの書類は読み取れますか？ 型によって差があります。Googleドライブは手書きの読み取りを主目的にしておらず、結果は安定しません。NDLOCR-Liteはv1.2で手書き文字の認識が強化されたと公式に記載があります。申込書のように手書きの欄が多い書類を扱うなら、実際の書類を20〜30枚選び、正解データと比べて読み取り率を測ってから判断してください。手書きの比率が高い業務は、有料製品の無料トライアルでも試す価値があります。 ### 無料のAI-OCRを商用・業務で使っても問題ありませんか？ サービスごとに条件が違うため、利用規約とライセンスの確認が必要です。OSSでは、NDLOCR-LiteはCC BY 4.0で商用利用できますが、YomiTokuはCC BY-NC-SA 4.0の非商用ライセンスで、業務で使うには別途の商用ライセンスが要ります。Web上の無料サービスでは、アップロードした書類の保存期間と学習への利用の有無を規約で確かめ、個人情報を含む書類は社内規程に照らして送ってよいかを判断してください。 ### ChatGPTなどの生成AIは無料のAI-OCRの代わりになりますか？ 画像の文字を読ませること自体はできますが、帳票処理の代わりにするには注意が要ります。生成AIは読めなかった箇所をもっともらしい文字で埋めることがあり、金額や日付の誤りに気づきにくくなります。また、無料プランで入力した内容がサービスの改善に使われるかは提供元の設定と規約によるため、取引先の情報を含む帳票を送る前に必ず確認してください。生成AIとAI-OCRの違いは親記事のAI-OCRの解説で整理しています。 ## 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