多品種帳票の自動処理 IQ Bot x Tegakiの最新情報 (AA de Knight #6 登壇資料) です。

1. Confidential – Do Not Distribute
多品種帳票の自動処理：
IQ Bot ｘTegakiの最新情報
オートメーション・エニウェア・ジャパン株式会社
セールス・エンジニア 佐野 千紘
2020/12/4
AA de knight Special Edition !!

2. 2
OCR Lab 2020 12/9 LIVE配信
IQ Bot x Tegakiの
概要説明＆デモ
OCR
ぶっちゃけ
トーク！

3. Tegaki が加わって、できるようになったこと

4. IQ Bot x Tegaki の力
4
IQ Bot の
得意分野
準定型帳票の
構造をフレキシ
ブルに取得
Tegaki の
得意分野
手書きを含む
定型帳票を
高い精度でOCR

5. IQ Bot の力
5
Tegaki の
得意分野
手書きを含む
定型帳票を
高い精度でOCR
IQ Bot の
得意分野
準定型帳票の
構造をフレキシ
ブルに取得

6. 6
勤務管理表
請求書
注文書、申込書、納品書
部品表
貨物等の
出荷指示書
残高証明書
医療機関の領収書
診療報酬明細
幅広い業界・部門に適用できる利用例
業界・部門別 代表的な利用例（日本語）
経理部門 製造業
貿易業 公共・保険人事部門
銀行・証券
⇒ これらの「準定型帳票」から構造化データを取り出し、
後続の自動化を可能にするのがIQ Botの得意分野！

7. 「準定型」って？ 「非定型」とはどう違う？
7
固定 準定型 非定型
例：申込書、診断書
同種の帳票の中に複数のフォーマット
が存在するが、いくつかのパターンに
集約可能／項目の位置やラベルにある
程度の規則性がある
例：請求書、注文書
帳票ひとつひとつが完全にバラバ
ラのフォーマット／項目の位置の
規則性やラベルも存在しない
例：メール本文、
機械の設計図面
帳票ごとにフォーマットがひと
つに決まる
実現性高（易） 実現性低（難）

8. IQ Botが得意なのは？
8
固定 準定型 非定型
例：申込書、診断書
同種の帳票の中に複数のフォーマット
が存在するが、いくつかのパターンに
集約可能／項目の位置やラベルにある
程度の規則性がある
例：請求書、注文書
帳票ひとつひとつが完全にバラバ
ラのフォーマット／項目の位置の
規則性やラベルも存在しない
例：メール本文、
機械の設計図面
帳票ごとにフォーマットがひと
つに決まる
実現性高（易） 実現性低（難）

9. IQ Bot の特徴 ： 最適なOCRを選択可能
OCR Version 特徴
英数字 日本語
環境
活字 手書き 活字 手書き
TESSARACT4 Any
英語の活字読み取りに高い精度
を発揮
○ × × × オンプレ対応
ABBYY Any
高解像度の活字帳票を安定した
精度で読み取り
〇 × 〇 × オンプレ対応
Microsoft Azure
Computer Vison
11.3.3～
NLPを使用し、線が重なってい
る文字等の補正を実施
手書きの英数字の読み取りが可
能
○ 〇 △ × クラウドのみ
Google Vision 11.3.5～
低解像度の活字認識において
ABBYYより高い精度を確認済
み
○ ○ ○ ○ クラウドのみ
Tegaki
A2019.17
以降
日本語の手書きに対応 ○ ○ ○ ○ オンプレ対応
Confidential – Do Not Distribute 9

10. 10
IQ Bot の
得意分野
準定型帳票の
構造をフレキシ
ブルに取得
Tegaki の
得意分野
手書きを含む
定型帳票を
高い精度でOCR
まとめ：IQ Bot x Tegaki でできること

11. まとめ：IQ Bot x Tegaki でできること
11
Tegakiの強み：
→ 手書きを含むOCRを高精度で
IQ Botの強み：
→ 準定型帳票の構造取得
Automation Anywhereの強み：
→ プロセス全体のシームレスな自動化

12. AA de Knight 限定コンテンツ
Tegaki が加わったからといって、
正直このユースケースはおすすめしません！
というユースケース紹介

13. Confidential – Do Not Distribute 13
12/8～14 限定配信
「業務の自動化・効率化のための
OCRの上手な選び方・付き合い方」
OCR製品の選定で「PoC疲れ」に陥って
いませんか？
OCRを業務の自動化や効率化に役立てる
ためには、「業務の目的」と「OCRに
できること」を正しく見極める目を持つ
ことが欠かせません。
AI-OCR案件のPoCを年間50件以上実施
している講師が、OCRで効率化できる
業務の目利き方法をお伝えします。

14. 14
AA de Knight のためにさらにDeep Dive！
戦略 戦術
戦争に勝つ
100個の戦闘のうち、
どの戦闘に勝たなければ
いけないかの判断
＝どの戦闘を捨てるか
戦いを略す
戦闘に勝つ
100個の戦闘のうち、
勝たなければならないｘ個の
戦闘を確実に勝つ手段
戦う術

15. 15
勤務管理表
請求書
注文書、申込書、納品書
部品表
貨物等の
出荷指示書
残高証明書
医療機関の領収書
診療報酬明細
幅広い業界・部門に適用できる利用例
業界・部門別 代表的な利用例（日本語）
経理部門 製造業
貿易業 公共・保険人事部門
銀行・証券
⇒ この図に書いていないユースケースは？

16. AA de Knight 限定
IQ Bot に “向かない” ユースケース -帳票編-
16
レシート、名刺、領収書、免許証
→「餅は餅屋」専用アプリ
→ 項目数が少ない ⇒ ページ課金のコストメリット
アンケート
→ そもそも、なぜアンケートをOCR？
写真（カーナンバー、ガスメーター、写メール等）
→ IQ Botが対象としているのは、「書類」（スキャンされたものが対象）
新聞、雑誌
→ IQ Botに項目の「自動判別」の機能はなく、
ラベルとの位置関係に基づいたマッピングが必要
縦書きの文章を読み、どこがタイトルで
どこが本文かを自動判別してDB保管したい
写真の文字を検出してデータ化したい

17. AA de Knight 限定
IQ Bot に “向かない” ユースケース -要件編-
17
押印・印紙があるかどうかを検出したい
→ OCR＝Optical Character Recognition であって、画像の検出は別の技術
どこに書いてあるかわからないゴム印から日付・担当者名を抽出したい
→ IQ Botに項目の「自動取得」の機能はなく、
ラベルとの位置関係に基づいたマッピングが必要
依頼内容が、チェックボックスにチェックする形で来るかもしれないし、
〇囲みの選択肢で来るかもしれないし、
文章の中に「●●をお願いします」のような形で来るかもしれないが、
とにかくそこから依頼事項の区分を抽出したい
→ 正直、人の目で見た方が早いかもしれない・・・
光学 文字 認識

18. AA de Knight 限定
IQ Bot に “向かない” ユースケース –環境編-
18
IQ Bot x Tegakiは オンプレのみ での提供です。
（CR/IQ Botサーバ―も オンプレ が必要）
クラウド 環境で手書きを含む帳票を扱いたい場合は、
Google Visionエンジンの利用をご検討ください。
A
A
B

19. AA de Knight 限定
IQ Bot に “向かない” ユースケース –要求LV編-
19
新聞、雑誌
「新聞・雑誌の本文をDB保管する」ということは・・・
→ DBに保管する文章に間違いが許されるか？
→ 間違いが許されない場合、
「間違いがあるかないか」をどう判断するのか？
→ 本文を全件目検証して間違いがないかどうかをチェックし、直す？
↑こういうフローを、お客様が想定できているか？
縦書きの文章を読み、どこがタイトルで
どこが本文かを自動判別してDB保管したい

20. - 後続処理・誤り検知の手段・人による修正を含
めた自動処理のプロセスが明確になっている
- 型番・顧客番号・電話番号・金額等、機械的な
誤り検知が可能な項目に読み取り対象が絞り込
めている
- 特記事項欄などの長文や商品名などを読み取る
場合は、「意味が分かる程度に読めていれば
OK」／「人による目検証を必ず入れて正しさを
保証する」などの現実的な対応案が盛り込まれ
ている
- 自動処理のプロセスが明確になっておらず、「ひと
まずOCRでどこまで読めるか知りたい」という程度
の課題認識に留まっている
- 読み取った項目をどのように構造化するべきかがイ
メージできていない（フローが決まらないとここが
決まらない）
- 特記事項欄などの長文や商品名等を、最初から
100％に近い精度で読み取らないと実現できないよ
うなフローを想定している
PoCがスムーズな導入につながりやすいケース PoCを実施しても導入に至りにくいケース
AA de Knight 限定
IQ Bot に “向かない” ユースケース –要求LV編-

21. これらを踏まえて、
IQ Bot x Tegakiにできること！

22. 22
勤務管理表
請求書
注文書、申込書、納品書
部品表
貨物等の
出荷指示書
残高証明書
医療機関の領収書
診療報酬明細
幅広い業界・部門に適用できる利用例
業界・部門別 代表的な利用例（日本語）
経理部門 製造業
貿易業 公共・保険人事部門
銀行・証券
⇒ これらの「準定型帳票」から構造化データを
取り出し、業務フローを自動化・効率化する

23. 23
- 日付・数字などの型に一致しているか（日付は和暦表記にも対
応）
- 型番、電話番号、メールアドレスなどの形式に合致しているか
- 特定の選択肢のいずれかに完全一致しているか（都道府県名等）
- 数式による検算
- 数量×単価が金額と一致しているか
- 税抜価格＋消費税が税込価格と一致しているか
- 明細行の金額の合計が合計欄と一致しているか
IQ Bot の特長
多彩な条件でロジカルに誤りを検知することで
自動処理の妥当性を高められる
誤り検知の例

24. まとめ：IQ Bot x Tegaki でできること
24
Tegakiの強み：
→ 手書きを含むOCRを高精度で
IQ Botの強み：
→ 準定型帳票の構造取得
Automation Anywhereの強み：
→ プロセス全体のシームレスな自動化