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アドビシステムズ社は、デスクトップスキャナーを廃止するための一歩を踏み出しました。 6月に、同社はAdobe Scanを発表しました。これは、この種の最高のモバイルスキャンアプリケーションです。 先週、同社は、Adobe Document Cloud StandardとAdobe Document Cloud、人工知能（AI）および機械学習（ML）エンジンAdobe Senseiに支えられた、モバイルデバイスのスキャンをよりインテリジェントにするためのAdobe Scanの新機能を発表しました。
6月にAdobe Scanをレビューしたとき、アプリがスキャンを検出してキャプチャする速さに感動しました。 このアプリは無料の光学式文字認識（OCR）を提供します。これにより、モバイルスキャンされたPDFファイルの編集がはるかに簡単になりました。 残念ながら、アプリはまだ新しいため、Editors 'ChoiceモバイルスキャンアプリAbbyy FineScannerよりも先にランク付けすることを禁止するいくつかの小さな問題が見つかりました。 これらの問題には、Adobe Scanが小さな印刷文書のテキストと黒い背景の白いテキストを認識できないことが含まれます。
アドビの新機能は、これらの小さな問題を改善するだけでなく、モバイルスキャンアプリがモバイルスキャンされたPDFファイルをより適切に分類、整理、および表示するのにも役立ちます。 Adobe Document CloudのグループプロダクトマーケティングマネージャーであるLisa Croftに、最新のAdobe Scan機能と、写真を撮る前にビジネスが知っておくべきことについて話を聞きました。
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1ドキュメントと写真の自動分離
週に数十枚の写真を撮る人として、私の娘の画像を私の事業費ファイルから分離することは、時間のかかる作業です。 Adobe Scanのこの最新の更新により、Adobe Senseiはスキャンを実行して、契約書や領収書などのドキュメントのように見える画像のみを表示できます。Croft氏によると、Adobe Senseiは1分間に1, 000枚の画像をめくって、写真からドキュメントを分離できるという。 「このMLモデルは50, 000を超える画像で社内でトレーニングされており、95％以上の精度を持っています」と彼女は言いました。
だから、ソリューションは100％エラープルーフですか？ そうではない、とクロフトは言った。 ただし、Adobe Senseiが写真やドキュメントから取り込むデータが多いほど、2つのドキュメントタイプの違いを認識して分離することにより、よりインテリジェントになります。 このように考えてみてください：Netflixを閲覧すると、アプリはあなたがロマンチックコメディを愛しているが、以前の検索と視聴履歴に基づいてアクション映画を嫌っていることを知っています。 Adobe Senseiがより多くのファイルを読み取るので、画像とドキュメントの形式の違いを見つけ続けることができます。 Netflixフィードにアクションムービーが表示される場合がありますが、数百のビリークリスタルムービーに挟まれている可能性があります。
2オフラインアクセススキャン
Androidユーザーは、スキャンがオンラインとオフラインでライブになり、両方のインスタンスで編集できるようになることを非常に喜んでいます。 「デバイスで作成されたすべてのスキャンファイルには、ローカルおよび同期されたクラウドバージョンがあります」とCroft氏は述べています。 「スキャンしたファイルに変更を加えるたびに、クラウドバージョンに自動同期されます。」これは、飛行機が出発する直前にスキャンに取り組んでいるビジネス旅行者にとって理想的なシナリオです。 変更を保存してから飛行機が着陸するのを待つのではなく、デバイスでローカルファイルを開き（オンラインで行った最近の変更がすべて転送されている）、作業を続行できます。 この機能がiOSに搭載されるかどうか、いつ提供されるかはすぐにはわかりません。
3より良く、より鮮明な画像をお楽しみください
アドビは、画像のクリーニングを改善して、ユーザーが画像や折り目を消しやすくすることを主張しています。 どのくらいの頻度で領収書を取得し、ポケットに入れて6か月間財布に入れてから、経費管理ソフトウェアにアップロードしてみてください。 財布から出てくると、最近見つかった古代の巻物のように見えます。 Adobe Scanの新しいツールにより、Adobe Senseiはしわや影を読みやすいテキストに変換します。「これは、昨年、Photoshopのテクノロジーを使用してシャドウとコンテンツを区別し、シャドウの下のコンテンツを効果的に見つける別のMLモデルです」とCroft氏は述べています。 「影の良いところは、影が通常均一であるか、パターンを持っていることです。 500, 000の実画像と合成画像を使用して、MLモデルをクリーニングするためのトレーニングを行いました。 合成画像は、Photoshopで生成された現実世界のドキュメントの画像であり、異なる照明を使用して影を識別し、影を効果的に除去します。」
