もはやドキュメントスキャナーにはPCもスマホもタブレットも要らない。ScanSnap Cloudで自動アップロード、自動仕分けが可能に

ScanSnapユーザーカンファレンスと題した、ドキュメントスキャナーScanSnapの新サービス発表会に参加してきました。

我が家にはScanSnap S510とiX100があり、ADFを搭載したS510がメインで活躍しています。主に、名刺をスキャンしてクラウド名刺管理サービスEightに登録する用途で利用しています(スマホとパソコン両方から使える名刺管理は、「Eight」がお勧め。スマホやScanSnapでらくらく読み取り、手間無し管理)。今回のScanSnap Cloud対応で、S510をiX500に取り替えたくなりました。

余談ですが、Eightを利用されるビジネスパーソンはオートドキュメントフィーダー(ADF)を搭載しているiX500を断然お勧めします。オートドキュメントフィーダーとは、自動給紙装置のことです。会社でコピー機を利用されている方は、何枚も原稿をまとめてセットしスタートボタンを押すと原稿を連続して読み取ってくれる機構をご存じだと思います。あの機能をADFといいます。1枚1枚名刺をセットしていたのでは、せっかく名刺を手軽に管理出来るEightへの登録がおっくうな作業になり続きません。

無線LAN搭載のiX500とiX100はスキャン即クラウド保存が可能に

今日発表された、ScanSnap Cloudサービスにより、無線LAN搭載のiX500、iX100で読み取ったデジタルデータをクラウドに自動保存することが可能になりました。既存のiX500、iX100ユーザーは無料で今日からこの機能を利用することができます(iX500、iX100のアップデート、ScanSnap Cloudの登録、設定が必要です)。

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スキャナーでスキャンボタンを押すだけでいい

このインパクトは今回の発表の最大のものだと思います。iX500、iX100は無線LANを搭載しており、設置場所を選ばずどこにでも置くことができるのが売りでしたが、ドキュメントのスキャンにはPCかスマホ/タブレットが必要でした。

今回のScanSnap Cloudの登場で、初回に設定さえすれば、次回以降はiX500、iX100でドキュメントをスキャンするだけでクラウド上の対応サービスにデータを引き渡してくれます。

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データの種類は自動判別

読み取ったものが「写真」、「ドキュメント」、「名刺」、「レシート」のいずれに該当するかを自動判別し、写真やドキュメントは「OneDrive」や「Dropbox」に、名刺は「Eight」に、レシートは「Dr.Wallet」にといったように、それぞれのドキュメントの種類毎に設定したクラウドサービスにデータを引き渡してくれます。ドキュメントの場合、タイトルや日付を自動判別し、ファイル名も自動で設定してくれます。

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利用できるサービスの一覧は以下の通りです。

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バックエンドにはMicrosoft Azureを採用

ハードメーカーであるPFUがクラウドサービスを展開するにあたり、プラットフォームにはMicrosoft Azureを採用しています。恐らくデータの自動判別にはAzureのMachine larningも利用されているのではないかと想像しています。

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WHS/NASユーザーとしてはプライベートクラウド対応も望まれる

Windows Home Server や Essentialsサーバー、NASを利用している私からすると、やはりパブリッククラウドだけではなくプライベートクラウドへの保存もPC/スマホレスの対応をお願いしたいところです。自宅ネットワーク内ではUNCパスを指定したり、あるいは外出先からはVPNやFTPSを利用してアップロードしてくれると嬉しいのですが。

ドキュメントスキャナーのハードの進化は止まったが、次はIoTで進化のステージに

今回、新しいハードウェアの発表もあるのかと期待していたのですが、残念ながらハードの発表はありませんでした。iX500、iX100は2012年11月に発売された製品で、既に3年が経過しています。前回のモデルチェンジは全機種との間に4年あったため、来年くらいには新しいハードが登場するかも知れませんが、恐らくハードウェアとしての進化は小幅なものになるでしょう。

その代わり、今後はインターネットとの接続を通じて、機能が高度化していくことになりそうです。ドキュメントスキャナーの進化は次のステージに達したといってもよいでしょう。

今回ScanSnap Cloudとの連携を発表したサービスの中にもいくつか、クラウド上にアップしたデータを、人力で入力するといった実はアナログなサービスがあります。今後スキャンされたデータがクラウドに上がっていくことで、マシンラーニングを通じた自動認識、OCRの進歩も次の段階に進むのではないかと想像しています。今後の展開が楽しみです。

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