【Google AI Studio】時短クッキング No.45：AIによるバーコード・QRコードの読み取り検証＆アプリ化まで

商品や物流の管理でおなじみのバーコード。
スーパーのレジでは、多少斜めになっていたり歪んでいたりしても、
あっさり読み取れているのを見ると、
「バーコードって意外と簡単に読めるのかも？」と思ったことはないでしょうか。

今回はその素朴な疑問から出発し、
AIでバーコードを読み取ることは可能なのか？
というテーマで、実験とアプリ化を行ってみました。

AIでバーコードを読み取ってみた

方法はシンプル。
バーコードとQRコードの画像を用意し、それをAIに渡して、
「このコードを読み取ってください」と指示するだけです。

テストに使用したのは、以下の最新AIたち：

• Gemini 3

• Claude Sonnet 4.5

• ChatGPT 5.2

検証に使ったのは、以下の画像です。

日本の書籍によくある「2段バーコード（ISBN＋雑誌コード）」

単純なメッセージ入りのQRコード

Gemini 3で読み取ってみた

バーコード読み取り結果（×失敗）

QRコード読み取り結果（×失敗）

Claude Sonnet4.5で読み取ってみた

バーコード読み取り結果（×失敗）

QRコード読み取り結果（×失敗）

ChatGPT 5.2でを読み取ってみた

バーコード読み取り結果（〇成功）

QRコード読み取り結果（〇成功）

検証まとめ：勝者は ChatGPT 5.2

今回の実験で、唯一読み取りに成功したのは ChatGPT 5.2 でした。

バーコードには下に数字が添えられているものですが、それがあると、AIはその数字を読み取ってしまいます。そこで今回は、数字を隠して検証実験を行っています。線のパターンだけで読み取りができたChatGPT 5.2には驚かされました。
一方、Gemini 3 や Claude は、読み取り自体を断念。AIにバーコードを学習させる意味がないということかもしれません。

ちなみに、たとえChatGPT 5.2であっても、画像が斜めに歪んだだけで読み取り失敗になりました。QRコードの読み取りも百発百中であるほど安定はしていないようです。

アプリを作りました

Gemini 3 でバーコードの解析に失敗しているので、Google AI Studio でアプリを作ってもバーコードを正しく読める可能性は低い…

しかし、それでも「いずれできるようになる」ことに期待して、バーコード読み取りアプリを試作してみました。

１．実行画面

ドラッグ＆ドロップで画像を投げ込むと…

２．解析画面

これで解析結果が表示されます。
次は、QRコードを対象に解析した例となっていて、実際「それっぽい解析結果」が返ってきています。しかし、その内容は不正確。今回は、それを確認すれば十分かと思います。

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ご利用ください。

まとめ：時期尚早でしたが…

というわけで、バーコードは想像以上に幾何学的な厳密さが求められる要素であり、
現時点のAIでは、「人間の目」や「レジのスキャナ」のようにスムーズに読み取ることは難しいという結果になりました。

とはいえ、数年後にはAIがリアルタイムに商品を認識し、処理を行う時代がやってくる可能性は十分にあります。

そのときに振り返る意味でも、今回の検証結果は「現状の限界を示すひとつの対比データ」として、一定の価値があると考えることにしました。

以上！