AI-OCR

一般的なOCRはテキストを抽出するだけですが、AI-OCRは表の構造、グラフの数値、文書内のキーバリュー関係を意味的に理解します。請求書の明細と金額の対応づけや、契約書の条項構造も自動で処理します。

韓国語特化の学習モデルでは95%以上の認識率を達成しています。日本語の帳票についても同じ手法でお客様の書式に合わせたチューニングを行い、導入前にサンプル文書での精度検証（PoC）を実施できます。

PDF、JPG、PNG、TIFF、BMPなど主要な文書形式に対応します。スキャン品質の低い文書も、前処理を通じて認識率を高めます。

はい。抽出したデータはAPI経由でERP、CRM、グループウェアなどの既存システムへ自動入力できます。AIエージェントと連携すれば、後続業務の自動化も可能です。

まさにその状況を前提とした方式です。座標を指定して読み取るROI方式は、項目が少しずれるだけで異なる値を取得してしまいます。AI-OCRは位置ではなくキーバリューの関係で読み取るため、項目が下へずれても、2行に折り返されても結果は変わりません。実際の公共機関文書で検証した内容を導入事例として公開しています。

表の行・列構造を併せて認識するため、結合セルがあっても本来の行・列の関係を保ったまま抽出します。小計行が結合された請求書や財務帳票で特に差が出ます。

対応できます。定型帳票のように項目位置が固定されていない文書こそ、キーバリュー抽出が有効な領域です。発行元ごとに書式が異なる証明書や、レイアウトが揃っていない請求書などが該当します。

抽出項目ごとに信頼度を併せて算出します。検証画面では信頼度の低い項目から先に提示されるため、担当者は本当に確認が必要なところに時間を使えます。全件を同じ注意力で見ていくのとは、かかる時間がまったく異なります。

オンプレミス構成であれば、文書も抽出結果も社内ネットワークから出ません。マイナンバー相当の識別情報については、自動検知とマスキングを処理の一部として適用できます。

はい。実際の文書サンプルで精度を先に測定するPoCを推奨しています。文書の種類ごとにどこまで自動化でき、どこから人が見る必要があるかを数値で確認したうえで、導入をご判断いただけます。