GenX、AI OCRで手書き申込書を約30秒で品番別データに変換

GenXは、手書きの電子線照射試験申込書を読み取る公開事例を示しました。
AI OCRにより、品番別の明細作成や合計値の検算を自動化しました。
帳票の読み取りからデータ出力までを約30秒で完了し、設定項目の達成精度は100%でした。

記事の概要

対象は、電子線照射試験の申込書に記載された手書きの品番や数量です。
帳票には品番「17G」、入り数750本、数量15箱が1行で記載されていました。
欄外には「17G2891」「17G2892」「17G2893」を各250本、5箱とする内訳がありました。
GenX AI OCRは、集約された1行の情報を3品番の明細に分解して出力しました。
3明細の数量は合計750本、箱数は合計15箱となり、帳票上の合計値と一致しました。
また、選択肢のうち「着払い」を囲む〇印を、印の位置から選択結果として認識しました。
同サービスは複数の生成AIと独自の画像認識技術を組み合わせ、手書きや非定型帳票に対応します。

記事のポイント

1. 内訳を明細化： 表の1行に集約された品番と数量を、欄外の手書き情報と関連付けて3明細に分解しました。
2. 合計値を検算： 各品番へ数量と箱数を割り当てたうえで、250本×3と5箱×3の合計を確認しました。
3. 印の位置も認識： 文字として記載されていない〇印の位置を判定し、「着払い」の選択結果をデータ化しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 帳票ごとの範囲設定や後工程の手作業を減らせる可能性があるため、まずは欄外記入や集約表記が残る自社帳票で、分解ルールと検算結果を含む小規模な検証を行う必要があります。
• OCRサービス提供者： 文字認識率だけでなく、欄外情報との関係付け、数値の整合性確認、印の位置判定までを一連の機能として設計できるかが、非定型帳票向けサービスの比較軸になりそうです。
• 製造業の業務部門： 申込書を基幹システムへ渡す際、品番別の明細化と合計検算を自動処理に組み込めれば、入力担当者は例外確認に集中し、現場と管理部門の確認手順も見直す余地があります。

このニュースの背景

電子線照射試験の申込書では、品番や数量が手書きで記され、内訳が表の欄外に置かれていました。
このため、単に文字を抽出するだけでなく、集約された数値を内訳へ割り当て、合計が一致するか確認する処理が必要でした。
さらに、選択肢を示す〇印のように、文字列では表現されない情報も帳票処理の対象になっています。

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