最速非破壊自炊カメラ JUCIE は最速「名刺スキャン」ツールだった！

実は最速の名刺スキャンツールな「JUCIE 最速非破壊自炊カメラ」をご紹介します。

JUCIEは、書籍を裁断せず「とりあえず読める」レベルでの電子書籍化（＝自炊）を行うために作られたカメラアプリです。

しかし、使っていて気がつきました。もしやこのアプリ、最速の名刺スキャンツールじゃないのか？

そして実際に使ってみたところ、とてもよかったのでご紹介していきます！！

一気に中身を知りたい方は動画をどうぞ！

本来の使い方

本来の使い道は「書籍を裁断せずに自炊する」ことです。

・iPhone、撮影台、本を用意
・JUCIEを起動し、撮影する本の位置を調整
・撮影開始
・本をぺらぺらめくる

（画像は公式サイトより引用）

このようにして、書籍を裁断しないで自炊を行います。

そして、実際にスキャンしたものを読んでみたところ・・・

iPadやパソコンなどの大きな画面で読むのであればなんとかOKでしたが、iPhoneで読むのは文字が小さすぎて難しいと感じました。

そこで、名刺スキャン！となったわけです。

JUCIEで名刺をスキャン

まず、溜まりに溜まった名刺を用意します。

そしてアプリを起動すると、自動的に撮影準備画面に移行します。

次に、スキャンを行う準備として、iPhoneを下記のように固定します。

画面を覗くと、こちらのようになっているはずです。

ここまできたら、画面下部を【オン】に変更します。すると、スキャンが始まります。

スキャンがされたら、その名刺をずらし・・・

次の名刺をスキャンするという流れです。1枚の名刺をスキャンするのにかかる時間は、ものの数秒です。

スキャンされる時は、下記の画面のように、写真全体が左に流れていきます。

そんなこんなでスキャンし終えました。次は、スキャンした名刺の精査です。これもカンタンです。

まず、ファイルのタイトルをつけておきましょう。

次に、「失敗写真を削除」していきます。床を撮影してしまっていますね。これは不要なので削除です。

Deleteをタップで削除！

これで、名刺写真だけの「名刺」ファイルが完成します。

お次はPDFを作成してエクスポート。

DropboxやEvernote、GoodReaderなどに転送できます。（iTunes経由でパソコンにも取り込めます→iTunes経由で、iPhoneおよびiPadにPDFや画像、パワポなどのデータを簡単に転送する方法！）

私はGoodReaderに転送してみました。

いかがでしたでしょうか？

名刺をスキャンした場合、文字はかなりはっきりと読み取ることができます（iPhone4/4Sの場合）。本では文字が小さすぎましたが、名刺なら全然大丈夫だと断言できます。

しかも、このサクサクっぷり。最高です。大量の名刺をさくさくスキャンできるこの喜びったらありませんよね。

PDFの分割が必要

唯一の問題は、全ての名刺データが一つのPDFファイルにまとめられてしまうことです。そのため、必要に応じてパソコンなどでPDFを分割する必要があります。

アプリですと、こちらが便利です。簡単に使える、PDF分割&結合アプリです。
→PDF Split&Merge

上記のアプリは有料ですが、Macの場合、プレビュー機能から分割が可能です。分割したい画像を選択して、ドラッグ&ドロップするだけです。カンタンです。

PDFファイルの分割が可能なWebサービスもあります。
→Merge PDF and split PDF online. Free merge PDF or split PDF

Evernoteへのアップロードがオススメ

Evernoteは日本語OCRを無料で使えます。例えば、AppBankの脇俊済（@toshism0331）の名刺をEvernoteに保存しておけば、後から名刺データを探したい時に「AppBank」とか「脇」とかで検索することができます。（＊）

要は、名刺管理にEvernoteを活用する事で、従来の名刺管理では必須とも言える「名刺情報入力」の手間が一気に省けるというわけです。さらに、Evernoteアプリを使えば、いつでもどこでも名刺情報の確認が可能という点でも優れていますね。

＊Evernoteで日本語OCRが使えない人は、WebブラウザでEvernoteにログインし、画面上部から「設定」をクリック。左側メニューから「個人設定」をクリック。「文字認識に使用する言語」を「English」から「日本語＋English」に変更し、アップデートをクリックしてください

もっと精度が高い名刺管理を行いたいなら・・・

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開発	3152 and Co. Ltd.
掲載時の価格	￥85
カテゴリ	ビジネス
容量	936 KB
執筆時のバージョン	1.0.2