みなさま、おはようございます。
これまで、PDFをベースとした国際標準規格PDF/A(ISO 19005)、PDF/X(ISO 15930)ファミリついて紹介してきました。それぞれ、デジタルドキュメントの長期保存、印刷用データの交換を目的としたPDF関連規格でした。
今回はまた別の規格 PDF/E について記載してみます。
PDF/Eの仕様は、ISO 24517で規定されています。
ISO 24517も 19005,15930同様に複数のパートからなるマルチドキュメントですが、現時点でISOの仕様となっているものは PDF/E-1(ISO 24517-1)のみです。
まず、ISO 24571-1のタイトルからですが、
Document management ? Engineering document format using PDF ?
Part 1:Use of PDF 1.6 (PDF/E-1)
となっています。
エンジニアリングワークフローにPDFを適用するための仕様であり、PDF 1.6をベースとして、2008年に制定されています。
目的はエンジニアリングワークフローにおけるドキュメントの確実な作成、交換、レビューを可能とすること。具体的な例として、仕様書内のユースケースに上げられている項目の一つに、住宅設計図面のメーカによる作成、第三者機関による審査、監督官庁による承認があります。この中で、作成された図面を審査した第三者機関が差し戻しを行う場合に注釈等を用いて具体的な不具合箇所の指示を行い、審査に合格した場合は図面にデジタル署名を行って監督官庁に提出、監督官庁では図面の承認後、デジタル署名を行った承認図をメーカに戻す、というようなワークフローが説明されています。
この過程で、表示・印刷されるドキュメントが環境によって異なった表示とならないよう、PDF/EにおいてもPDF/A、PDF/Xなどと同様に、フォントの埋め込み、カラースペースの制限などが規定されます。また、上記ワークフローで登場しますように、注釈の使用が許可されています。ただし、PDFの注釈には、ディスプレイ上では非表示となる、あるいは印刷時には印刷対象外となる、といった機能が使用できますが、PDF/E-1ではこのような機能の使用は許可されていません。
また、組立手順書、保守マニュアルといったドキュメントで、使用されるパーツや組立て手順の説明などに有効な3D注釈なども使用可能となっています。承認図等でデジタル署名が使用されますので、デジタル署名機能についてもその使用方法が指定されています。
PDF/E-1はPDF 1.6をベースとした規格ですが、現在、ISO 32000-1をベースとしたPDF/E-2も検討が進められています。
PDF/A,PDF/X，そしてPDF/E について紹介してみました。このほかに、PDF/VT、PDF/UAなど、PDFに関係する規格が他にもあります。前回、審議中として紹介したPDF/A-3は,今年国際標準になっています。今年はこのほかにも PDF/UA-1(ISO 14289-1)も国際標準になりました。このあたりについても、また機会をみて取り上げてみたいと思います。
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おはようございます。
しばらく前に、PDF/Xファミリの紹介、およびPDF/X-4の概要を記載しました。今回は、PDF/X-5の概要を紹介したいと思います。
PDF/X-5はPDF/X-4同様に2008年に国際標準(ISO 15930-8)となっています。他のPDF/X同様、ベースとなるPDFの仕様に対して、その機能内で使用可能な項目を定義することで、印刷用データの交換形式を定めるものす。PDF/X-5は、PDF/X-4同様にベースとなるPDFの仕様はPDF 1.6です。また、2010年に改訂が加えられた Second Edition が発行され、現在はこちらに置き換えられています（このあたりもPDF/X-4と同じです）。では、PDF/X-4とは何が異なるのか、簡単に見ていきたいと思います。

PDF/X-5には準拠レベルが3種類定義されています。

• PDF/X-5g
• PDF/X-5n
• PDF/X-5gp

PDFにはOPI(Open Prepres Interface)といって、PDFの外部にあるグラフィックファイルを参照する機能があります。容量の大きなグラフィックを本文から切り離しておくことにより、高解像度のグラフィックが使用される印刷用のデータの校正時に、修正とは無関係な大きなデータのやりとりを行わなくてもすませることができます。

PDF/Xは印刷データの交換を単一のデータのやりとりですませることを目的としたものでありますが、上記のPDF/X-5gおよびPDF/X-5gpは、OPIとほぼ同様の手法を許可することで、印刷データ自体は複数となってしまいますが、複数回のデータ交換の総量を抑えたり、グラフィックデータは本文とは異なる部署から印刷業者へ渡す、といったことが可能となります。

PDF/X-5gとPDF/X-5gpの違いはPDF/X-4とPDF/X-4pの違いと同じです。PDF/X-5gpは、PDF外部にあるカラープロファイルの参照を許可したものとなります。
PDF/X-5nは若干、他と違ったものになっています。他のPDF/X仕様は、ベースとするPDF仕様に対して、使用可能な機能を制限するものでしたが、PDF/X-5nは、ベースとしるPDF仕様では禁止されている部分を許可しています。PDFでは1成分,3成分,4成分のカラースペースに対するカラープロファイルの仕様が定義されていますが、n成分のカラースペースのカラープロファイルについては定義されていません。PDF/X-5nはこれの仕様が認められています。このプロファイルの仕様は ISO 15076-1:2005で定められているものとなっています。これ以外の部分についてはPDF/X-4pと同様の制限となっています。

このように、PDF/X-5は、PDF/X-4で制限されている内容を、使用するワークフローに応じて、緩和したもと緩和したものと言えます。PDF/X-5の仕様内には、外部のグラフィックを使用する必要がないのであれば、PDF/X-5g、PDF/X-5gpではなくPDF/X-4、PDF/X-4p仕様とするべきである、との記述もあります。

以上、PDF/X-5についてまとめてみました。

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前回のPDF/Xファミリの紹介に続いて、PDF/X-4の概要を記載します。
PDF/X-4は 2008年に国際標準となっています。ベースとしてPDF 1.6を採用し、PDF 1.6の機能内で使用可能な項目を定義することで、印刷用データの交換形式を定めるものです。
PDF/X-4は 2008年に国際標準となっていますが、その後、2010年に改訂が加えられ、Second Edition が発行され、こちらに置き換えられています。
PDF/X-1aおよびPDF/X-3で利用可能な特徴をすべて組み込み、さらにベースがPDF 1.6となっていますので、PDF/X-1a、PDF/X-3のベースであるPDF 1.3やPDF 1.4以降に追加された機能が使用可能となっています。
PDF/X-4は、フォントを埋め込まなければならない等の制限は、PDF/X-3と同様ですが、ベースがPDF 1.6にあがることにより、以下の機能が使用できます。
JPXDecodeフィルタの許可（JPEG2000画像で使用される圧縮方法が使用可能となり、画質をさげずに圧縮率をあげることができます）。
Optional Content使用の許可（これはAcrobatではレイヤーと呼ばれている機能の実装にも使われています）
また、下記はいずれもPDF 1.4で追加された機能ですが、PDF 1.4をベースとするISO 15930-4(PDF/X-1a)、15930-5(PDF/X-2)、15930-6(PDF/X-3)では禁止とされていました。PDF/X-4では、これらの使用が認められています。
JBIG2Decodeフィルタの許可（モノクロ画像用の圧縮方法で、従来の圧縮方法より、圧縮率をあげることができます）
透明使用の許可
この規格内にはPDF/X-4のほかに、PDF/X-4pと呼ばれる準拠レベルが定義されています。こちらは、使用するカラーに関するICCプロファイルをPDFファイル外に置くことを許可したものです。このため、前回説明した Complete exchage ではなくなります。
これはICCプロファイルを埋め込むことによりサイズが増加することを回避する、という理由のほかに、ICCプロファイルの埋め込みが禁止されていて、PDF/X-4が採用できないケースへの対応のようです。
この規格内では、特別な理由がない限りPDF/X-4pではなく、PDF/X-4を優先せよと述べられています。
以上、簡単にPDF/X-4についてまとめてみました。
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本日は、紙の情報をコンピューターに取り込む手段としてのOCR技術について説明いたします。

OCRとは、Optical Character Recognition（あるいはReader）という英語の略で、日本語では光学的文字認識（あるいは光学的文字読み取り装置）と訳されます。
紙に印刷された文字をイメージスキャナやデジタルカメラなどで読み取り、画像化された情報から文字情報を識別し、コンピュータで処理可能な情報（文字コード）を抽出する技術またはその装置を指します。

こう書くとなんだかややこしいですが、要は人間が新聞や雑誌など紙に書かれた文字を読んで内容を理解するのと同じようなことをコンピュータにもやらせようとするための技術のひとつと言えます。

実はOCR技術は身近なところで使われています。割と古くからあってOCRの老舗といえるのは「郵便番号読み取り装置」でしょう。日本では1968年の郵便番号導入とともに使われたといいますから、既に40年以上の実績があるわけです。
また、試験の際にお目にかかるマークシート方式の回答用紙も採点のためにOCR技術が応用されている身近な例といえます。

これらは大量の情報を一括で高速に処理する必要があるのでOCR装置も専用の高精度、高価格なものが使用されますが、私たちがパソコンを使って汎用に使用する場合には、市販のスキャナとOCRソフトとの組み合わせで取り込むのが一般的です。

さて、実際に紙の原稿からパソコンにデータを取り込み、文字を認識する場合には、概略次のことが行われます。

1. 画像で取り込み：スキャナでスキャンした紙の原稿は画像データとしてパソコンに取り込まれます。画像データの種類はお使いのスキャナの仕様によって異なりますが、最近はPDF形式が使用されることが多いようです。PDFであっても内部には画像データのみ格納されています。
2. 領域の識別：取り込んだ画像には、当然のことながら紙の原稿のレイアウトが移されています。それは文字であったり、図形であったり、画像であったりします。人間が紙に書かれたこれらの範囲を区別するのと同じようにOCRも識別をします。これを領域（レイアウト）認識または領域解析と呼びます。
3. 文字の認識：上記で文字領域と識別された部分について文字データの読み込み（抽出）を行います。
   ただし、人間が文字を読み取るのと比較して、コンピュータが文字を読むことは簡単なことではありません。人間の脳は、乱暴に書かれた手書き文字やかすれた文字などを読む場合、曖昧な部分を的確に補って正しく認識する能力を備えていますが、コンピュータはこうした認識が大の苦手です。
   例えば、以下は、元の文字画像が鮮明でないために、文字の誤認識が出てしまう例です。

   

   このため、さまざまな方法が考案されて文字の認識率を高める努力がされていますが、文字の認識率が100%（つまり完全）ということにはなかなかなりません。文字のかすれやつぶれがないなどコンディションの良い活字を認識した場合、一般に98%くらいの認識率であれば正確といえるようです。

4. 認識結果の保存：OCR処理された結果はそのままでは利用することができません。認識された文字や画像などの情報をパソコン・ユーザーが扱える形式、たとえばWordやExcelなどのOffice文書やテキストファイル、透明テキスト付きPDFなどに保存することで、文字の検索に利用したり、編集して別の文書に再生したりといったことが可能になります。

以上、簡単にアウトラインだけをご説明しました。実際にはOCR技術はもっと複雑で、具体的な文字識別の方法などは興味のつきないところですが、これ以上は専門的な話題となってしまいますのでここでは割愛させていただきます。

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前回はOCR技術が完璧なものでなく、文字の誤認識は避けられないということをお話しました。

現状では、原稿の文字の品質が十分によければ、市販されているOCR用のソフトウェアで活字を認識できる率は100%に近いところまでいけるようです。
しかし、文字のかすれやつぶれなどがあって品質が低かったり、文字と文字の間隔が狭い場合などは、どうしても認識率が低下してしまいます。
また、広告などで使われる装飾された文字や背景に模様がある文字、イタリックのように斜めに寝てデザインされた文字などはやはり苦手なものです。

では、OCRはまったく使えないかというと、決してそうではありません。
例えば、以下はA4サイズの原稿を弊社の「瞬簡PDF 変換7」のOCR機能を使用してWordに変換した例です。この原稿に含まれる文字数は約1600字あります。

これを、もしOCR技術を使わないで取り込むとしたら、他の手段としてはキーボードから直接文字を打ち込むことくらいかと思います。
原稿が1枚きりであればそれも選択肢と考えられます。しかし10枚、20枚とあったら…これはもう冷や汗ものですね。

また、パソコン上に原稿を移して後から文字で検索するといった用途を考えた場合、文字の誤認識が仮に100文字中10文字あったとしたらどうでしょう？
紙の状態のままでまったく検索できないことを考えると、検索できない文字があったとしても、十分実用の範囲ではないでしょうか？

OCRの文字認識レベルは、特定の産業分野では実績もあり十分実用に耐えるものとなっています。
しかし、不特定の紙の原稿を汎用的に扱うパソコン用のOCRソフトではまだその信頼性は十分でありません。
それでも、こうした技術は日進月歩で、文字の認識率を上げる研究も絶え間なく行われていますから、ハードウェアの進化とともに今後性能が向上することはあってもこのままで停滞することは考えられません。

これまで人の手で時間をかけて行っていたことも、コンピューターにまかせられるところは上手に利用して、人間でなければできない別のところに時間とエネルギーを使うのがOCR技術の賢い使用方法だと思います。

最近は、スマートフォンやタブレットと、クラウドと呼ぶサーバーでのサービスとが組み合わされて、携帯端末のカメラで撮影した画像をクラウド上でOCR処理して文字情報を取得し、送り返すといった仕組みが利用されるようになってきました。パソコンの枠を超えた、こうした利用方法は今後もどんどん増えていくことでしょう。

絶えず新しい技術革新がされて進化を続けるOCR技術と、それを応用したOCRソフトに今後とも注目していただければ幸いです。

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