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title: "OCR"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/zia-services/ocr/
description: "このページでは、Node.jsアプリケーションで光学文字認識機能を使用してテキスト文字を検出する方法について、サンプルコードスニペットとともに説明します"
last_updated: 2026-02-23T12:39:41Z
service: Zia Services
type: general
related_links:
  - name: "OCR - API"
    url: /ja/api/code-reference/zia-services/ocr/#OCR
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# Optical Character Recognition

[Zia Optical Character Recognition](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/zia-services/help/optical-character-recognition/introduction)は、画像やデジタルドキュメント内のテキスト文字を電子的に検出し、機械エンコードされたテキストに変換します。Zia OCRは、9つの国際言語と10のインド言語のテキストを認識できます。[APIドキュメントから言語と言語コードのリストを確認](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/zia-services/ocr/#OCR)できます。

> **注意:**Catalystは、アップロードされたファイルをシステムに保存しません。アップロードされたファイルは一回限りの処理にのみ使用されます。MLモデルのトレーニング目的にも使用されません。Catalystのコンポーネントは、適用されるすべてのデータ保護およびプライバシー法に完全に準拠しています。

OCR処理が必要な画像またはドキュメントファイルへのパスを指定する必要があります。レスポンスには、認識されたテキストに加えて、処理の精度を定義する信頼度スコアも含まれます。

**許可されるファイル形式:** ._jpg_、._jpeg_、._png_、._tiff_、._bmp_、._pdf_

**ファイルサイズ制限:** 20 MB

ファイルパス、モデルタイプ、および言語を`extractOpticalCharacters()`メソッドの引数として渡す必要があります。ただし、モデルタイプと言語の値はオプションです。デフォルトでは、`OCR`モデルタイプとして渡され、言語は指定されない場合自動的に検出されます。

以下で使用されている`zia`リファレンスは、
[コンポーネントインスタンスページ](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/zia-services/get-component-instance)で定義されています。
ここで返されるPromiseは、JSONオブジェクトに解決されます。

```javascript
let fs = require('fs');  //Define the file stream for file attachments 
let result = await zia.extractOpticalCharacters(
			fs.createReadStream('/Users/amelia-421/Desktop/MyDoc.webp'), 
			{
				language:'eng', 
				modelType: 'OCR'
			}) ; 
console.log(result);
```

受信するサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスはNode.jsの両方のバージョンで同じです。

#### Node js 

```json
{
"confidence":95,
"text":"This is a lot of 12 point text to test the\nocr code and see if it works on all types\nof file format\n\nThe quick brown dog jumped over the\nlazy fox. The quick brown dog jumped\nover the lazy fox. The quick brown dog\njumped over the lazy fox. The quick\nbrown dog jumped over the lazy fox"
}
```