最終更新日: 2026年1月12日
光学文字認識（OCR）は、もはやスキャンしたページを読み取り可能なテキストに変換するだけではありません。データ主導の現代において、選択するOCR出力形式は、検索性、コンプライアンス、長期保存、オートメーション、そして最新アプリケーションとの統合に直接影響します。シンプルなテキスト抽出から構造化された機械可読データまで、各形式はそれぞれ異なる目的を果たします。
本詳細ガイドでは、最も一般的に使用されるOCR出力形式（TXT、PDF、PDF/A、XML、JSON）を比較し、オープンソースのOCRパイプライン、エンタープライズ文書システム、AI搭載の分析プラットフォームなど、あらゆるワークフローに最適な形式を選ぶ手助けをします。
OCRとは何か、そして出力形式が重要な理由 OCRはテキストの画像（スキャンした文書、写真、PDF）を機械が扱えるテキストに変換します。このプロセスにより、従来は静的だったコンテンツを検索、編集、分析できるようになります。ただし、取得した生テキストは構造化され、利用可能な形式にパッケージ化する必要があります。
出力形式が決定する項目:
アクセシビリティ: コンテンツをどれだけ簡単に読み取り・検索できるか。 保存性: 元のレイアウトや視覚的完全性を維持できるか。 相互運用性: 他のソフトウェアやシステムがデータを容易に利用できるか。 編集性: 抽出されたテキストをどれだけ簡単に修正できるか。 メタデータと構造: フォントや位置、論理的階層（見出し、段落）などの情報を保持しているか。 誤った形式を選ぶと、書式の喪失、統合の困難、または法的保存に適さない文書になる可能性があります。
OCR出力形式の詳細比較 1. TXT（プレーンテキスト） 最もシンプルで汎用的な形式です。TXTファイルは抽出された文字列のみを含み、スタイル、画像、レイアウト情報は含まれません。
取得内容: 生テキスト。改行やスペースはOCRエンジンの推測に基づくことが多いです。 長所:
非常に軽量: ファイルサイズが極小。 どこでも互換性あり: 任意のテキストエディタで開けます。 テキスト分析に最適: データマイニング、自然言語処理（NLP）、キーワードインデックスに適しています。 完全に編集可能: コピー、貼り付け、修正が容易です。 短所:
すべての書式が失われる: フォント、太字、列、ページ構造が失われます。 画像なし: 埋め込み画像や写真は除去されます。 視覚的再現性が低い: 元文書とほとんど見た目が似ていません。 ベストユース: 分析用の純粋なテキスト抽出、シンプルな検索インデックス作成、またはストレージ容量が重要な場合に最適です。文書の保存や書式付きレポートには不向きです。
SEOノート: スキャン文書からクローラブルなテキストコンテンツを作成しウェブに公開するのに最適です。検索エンジンはプレーンテキストを容易に解析できます。
2. PDF（ポータブルドキュメントフォーマット - 標準） OCRで作成されたPDF（一般に「検索可能PDF」または「テキストレイヤー付きPDF」と呼ばれる）は、認識されたテキストを元のスキャン画像の背後に不可視で埋め込みます。
• 取得内容: 元のスキャンと見た目が全く同じですが、テキストの選択、検索、コピーが可能な文書です。
長所:
元のレイアウトと外観を保持: フォント、列、画像、グラフィックを維持。 検索可能かつ選択可能: 視覚的忠実性とテキスト機能を兼ね備えます。 広く受容: 文書共有のグローバル標準です。 短所:
ファイルサイズが大きい: 画像とテキストレイヤーの両方を含む。 構造データが限定的: 検索は可能ですが、タイトルと段落を自動的に認識しません。 専用ツールが必要な編集: 高度なテキストレイヤー編集にはAdobe Acrobat等の特定ツールが必要です。 ベストユース: 元と同一の外観を保ちつつテキスト検索を可能にする文書の共有に最適です。法務、学術、ビジネス文書で一般的です。
SEOノート: 検索エンジンは検索可能PDFのテキストレイヤーをクロールでき、関連クエリでの文書の見つかりやすさが向上します。