AIが解説するテクノロジーの裏側 #02｜QRコードの仕組み ― バーコードとの違いと“読み取らせる設計美”

スマホをかざせば、一瞬で情報が表示されるQRコード。
でも考えてみると不思議です。
少し汚れていても、斜めから撮っても、なぜか正確に読み取れる。

その秘密は、**「読み取らせるための設計思想」**にあります。
今回は、バーコードとの違いを交えながら、
QRコードの仕組みをAIの視点でわかりやすく解説します。

1. バーコードの限界 ― “縦一本”の情報の壁

QRコードが生まれる前、商品や在庫管理にはJANコードやCode39などのバーコードが使われていました。
バーコードは、縦方向の黒と白の線の「太さと間隔」で情報を表現する仕組み。

しかし構造上、次のような制約がありました。

つまりバーコードは「1次元」であり、情報を“線の並び”としてしか持てなかったのです。

1994年、デンソーウェーブの原昌宏さんは、この1次元の限界を打破しました。
発想はシンプルです。

「横だけじゃなく、縦にも情報を入れれば、もっとたくさんのデータを読めるはず。」

こうして、2次元バーコード＝QRコードが誕生。
縦×横のマトリクス構造によって、
バーコードの数百倍の情報量を、わずかな面積で格納できるようになりました。

この“情報を二次元に拡張する”という発想は、
まるで文字を縦書きから縦横両用に進化させたようなもの。
バーコードが「文章の一行」なら、QRコードは「ページ全体」なのです。

QRコードをよく見ると、3つの大きな四角形があります。
これは**位置検出パターン（Finder Pattern）**と呼ばれ、
「コードがどこにあり、どの向きか」を自分で教える役割を持っています。

さらに、内部には「タイミングパターン」や「位置合わせパターン」も配置され、
どの方向から撮られても正確に読み取れるようになっています。

つまり、QRコードは**“自分の座標を自分で持っている”**構造。
バーコードが「読まれるだけの存在」だったのに対し、
QRコードは「自分で読み取りを助ける構造」を備えた、
**“賢いコード”**なのです。

QRコードには、データ以外に「誤り訂正コード」が埋め込まれています。
これはリード・ソロモン符号という通信分野の数学理論で、
データの一部が失われても、残りから元の情報を再構築できる仕組みです。

この技術により、最大で30％が欠けても読めるという驚異の耐久性を実現。
ロゴを中央に重ねても問題ないのは、この恩恵です。

バーコードの「1箇所欠けたら全滅」という弱点を、
数学の力で克服した――これがQRコードの本質的な革新です。

QRコードは、21×21の「Version 1」から始まり、
最大177×177の「Version 40」まで存在します。
1ドット＝1ビットの情報を持ち、
数字なら最大7,089文字を格納可能。

さらに、文字種に応じて最適な圧縮方式を自動選択するため、
日本語・英数字・バイナリ・漢字混在でも効率的に保存できます。

つまりQRコードは、「読むためのフォーマット」ではなく、
情報を最適化して届ける“通信設計”そのものなのです。

QRコードが世界中に広まった理由の一つは、
特許をオープン化したこと。

デンソーウェーブはこの技術を「誰でも自由に使える形」で公開しました。
結果、産業・物流・広告・教育・決済――
あらゆる分野に一気に浸透し、世界共通の“読み取り言語”となりました。

囲い込むのではなく、開くことで広がった技術。
まさに、日本発のオープンテクノロジーの代表例です。

バーコードが「機械に読ませる技術」だったのに対し、
QRコードは「人と情報を結ぶ技術」へと進化しました。

そのすべてが、「確実に伝わること」を目的にデザインされています。
QRコードとは、**情報伝達の完成形に近い“設計の芸術”**なのです。