ご相談時の課題
申込書や受付票など多数の手書き帳票を担当者が目視確認し、システムへ転記していました。氏名・住所・電話番号など書き方のばらつきが大きく、一般的なOCRでは十分な認識精度を得られませんでした。また、文字認識だけでなく入力項目に応じた自動補正も必要でした。
実施した内容
- 手書き日本語、英数字、記号に対応したOCRモデルを構築
- 傾き、背景ノイズ、文字サイズを補正する画像前処理を実装
- 氏名、住所、電話番号、会員番号など帳票項目別の認識処理を開発
- 住所辞書・郵便番号等を利用した認識結果の自動補正機能を構築
- 信頼度の低い項目のみ人が確認できるレビュー画面を実装
成果
- 帳票入力にかかる時間
- 約8分 → 約1分OCRで自動データ化
- 手入力作業
- 約85%削減低信頼項目のみ確認
- 転記ミス
- 約70%削減入力補正・形式チェックを実装
