自動識別とデータキャプチャ

自動識別およびデータキャプチャ（AIDC ）とは、人間の介入なしに、物体を自動的に識別し、それらに関するデータを収集し、それらを直接コンピュータシステムに入力する方法を指します。AIDCの一部と見なされる技術には、通常、QRコード、^[1]、 バーコード、無線周波数識別（RFID）、生体認証（虹彩や顔認識システムなど）、磁気ストライプ、光学文字認識（OCR）、スマートカード、音声認識などがあります。AIDCは、「自動識別」、「自動ID」、「自動データキャプチャ」とも呼ばれます。^[2]

AIDC は、特に画像、音声、またはビデオの分析を通じて外部データを取得するプロセスまたは手段です。データをキャプチャするには、実際の画像または音声をデジタル ファイルに変換するトランスデューサーが使用されます。その後、ファイルは保存され、後でコンピューターで分析したり、データベース内の他のファイルと比較して ID を確認したり、セキュリティ保護されたシステムに入るための許可を与えたりすることができます。データのキャプチャはさまざまな方法で実行できますが、最適な方法はアプリケーションによって異なります。

生体認証セキュリティ システムでは、キャプチャとは、指紋画像、手のひら画像、顔画像、虹彩紋、声紋などの特徴を取得すること、または取得して識別するプロセスであり、これには音声データが含まれ、残りはすべてビデオ データが関係します。

無線周波数識別は比較的新しい AIDC 技術で、1980 年代に初めて開発されました。この技術は、世界中で自動データ収集、識別、分析システムの基盤として機能しています。RFID は、移動物体を追跡できるため、家畜識別や自動車両識別(AVI) システムなど、幅広い市場でその重要性が認められています。これらの自動ワイヤレス AIDC システムは、バーコード ラベルが使用できない製造環境で効果的です。

ほぼすべての自動識別技術は 3 つの主要コンポーネントで構成されており、これらは AIDC の連続的なステップも構成します。

1. データ エンコーダー。コードとは、通常、英数字を表す一連の記号または信号です。データがエンコードされると、文字は機械で読み取り可能なコードに変換されます。エンコードされたデータを含むラベルまたはタグが、識別するアイテムに添付されます。
2. 機械リーダーまたはスキャナー。このデバイスはエンコードされたデータを読み取り、通常は電気アナログ信号などの別の形式に変換します。
3. データ デコーダー。このコンポーネントは、電気信号をデジタル データに変換し、最終的に元の英数字文字に戻します。

データキャプチャの最も有用なアプリケーションタスクの1つは、紙の文書から情報を収集し、それをデータベース（CMS、ECM、およびその他のシステム）に保存することです。データキャプチャに使用される基本的なテクノロジには、データの種類に応じていくつかの種類があります。^{[引用が必要]}

• OCR – 印刷されたテキストの認識用^[3]
• ICR – 手書き文字認識用^{[引用が必要]}
• OMR – マーク認識用^[4]
• OBR – バーコード認識用^[5]
• BCR – バーコード認識用^[6]
• DLR – 文書レイヤー認識用^{[引用が必要]}

これらの基本技術により、紙の文書から情報を抽出し、 ERP、CRMなどの企業情報システムでさらに処理することが可能になります。^[要出典]

データ収集のための文書は、構造化文書、半構造化文書、非構造化文書の 3 つのグループに分けられます。^[要出典]

構造化文書（アンケート、テスト、保険フォーム、納税申告書、投票用紙など）は、構造と外観が完全に同じです。すべてのデータ フィールドがすべての文書で同じ場所にあるため、データ キャプチャが最も簡単なタイプです。^{[引用が必要]}

半構造化文書（請求書、注文書、運送状など）は同じ構造を持っていますが、その外観はいくつかの項目やその他のパラメータに依存します。これらの文書からデータを取得することは複雑ですが、解決可能なタスクです。^[7]

非構造化文書（手紙、契約書、記事など）は、構造と外観を柔軟に変更できます。

AIDCシステムの成長を支持する人々は、AIDCは産業の効率と生活の質を大幅に向上させる可能性があると主張しています。広く導入されれば、この技術は偽造、盗難、製品の廃棄を削減または排除し、サプライチェーンの効率を向上させることができます。^[8]しかし、個人のプライバシー、同意、セキュリティに関する懸念を理由に、AIDCシステムが日常生活に拡大する可能性を批判する人もいます。^[9]

世界的な団体であるAuto-ID Labsは1999年に設立され、ウォルマート、コカコーラ、ジレット、ジョンソン・エンド・ジョンソン、ファイザー、プロクター・アンド・ギャンブル、ユニリーバ、UPSなど世界最大手の企業100社、 SAP 、エイリアン、サンなど技術分野の企業、および5つの学術研究センターで構成されています。^[10]これらは、米国のマサチューセッツ工科大学、英国のケンブリッジ大学、オーストラリアのアデレード大学、日本の慶応義塾大学、スイスのチューリッヒ工科大学、およびザンクトガレン大学を拠点としています。

Auto-ID Labs は、モノのインターネット、つまり RFID のグローバルな応用に基づく将来のサプライ チェーンの概念を提案しています。彼らは、テクノロジー、プロセス、組織の調和を図っています。研究は、小型化 (0.3 mm/チップのサイズを目指す)、デバイス 1 台あたりの価格の引き下げ (1 台あたり約 0.05 ドルを目指す)、物理的接触なしの支払い ( Sony / Philips )、ドモティクス(無線タグを備えた衣類とインテリジェント洗濯機)、スポーツ イベント (ベルリン マラソンの計時) などの革新的なアプリケーションの開発に重点を置いています。

AIDC 100は、自動識別およびデータキャプチャ（AIDC）業界の専門組織です。このグループは、業界の発展に多大な貢献をした個人で構成されています。AIDCプロセスとテクノロジーに対する企業の理解を深めることが、この組織の主な目標です。^[11]