JP2022039640A - 帳票処理装置、帳票処理プログラム、および帳票処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ＯＣＲを利用して帳票の文字認識を行う場合に誤って認識した文字の補正に要するコストを削減することができる帳票処理装置、帳票処理プログラム、および帳票処理方法を提供することを課題とする。【解決手段】本実施形態では、制御部を備える帳票処理装置であって、前記制御部は、帳票の読取領域への記載が想定されるテキストデータを読取領域毎に保持するための読取候補リストデータに対し、読取領域と関連付けられている、業務システムの管理下にあるマスタに設定されているテキストデータを、読取領域毎に設定する設定手段と、前記帳票の画像データを基に、前記設定手段による設定後の前記読取候補リストデータの参照を伴う文字認識処理を実行することにより、読取領域毎にテキストデータを読み取る読取手段と、読取領域毎に、前記読取手段で読み取られたテキストデータと類似する、前記マスタに設定されているテキストデータを取得する名寄せ手段と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、帳票処理装置、帳票処理プログラム、および帳票処理方法に関する。

画像データから文字データを抽出するＯＣＲ（Optical Character Recognition）という技術がある。また、帳票等の紙を複合機等でスキャンして画像データに変換した後、画像データからＯＣＲで文字を抽出して業務システムへ送信する技術が開発されている。

ＯＣＲを利用して帳票の文字を業務システムへ取り込む一般的な処理は、以下の流れに従って行われる。（１）帳票毎に、読取領域および読取候補リスト等のマスタデータを設定する。ここで、読取候補リストは、ＯＣＲによって抽出する文字のリストである。（２）届いた書類（帳票）を複合機等でスキャンする。（３）マスタデータを参照して、書類をスキャンして得られる画像データに対してＯＣＲを実行する。（４）ＯＣＲにより抽出した文字をテキストデータに変換する。（５）文字から変換されたテキストデータに含まれる誤りを、人間が補正する。

特開２０２０－０８７１１２号公報

しかし、初期／運用コストが、帳票からのテキストデータの読取処理に対するＯＣＲの導入の妨げになる場合がある。具体的には、ＯＣＲの導入時においては、帳票の読取領域毎にマスタデータを設定する必要がある。また、ＯＣＲの運用時においては、ＯＣＲにより抽出した文字から変換されたテキストデータに含まれる誤りを人間が補正する必要がある。

また、ＯＣＲの文字認識エンジンには、機械学習モデルを利用して、画像データから文字データを認識する技術が開発されている。機械学習モデルを利用した文字認識エンジンによる文字認識の精度は、学習データセットによって決まるため、文字認識する文字の種類（例えば、平仮名、カタカナ、漢字、数字、アルファベット）によって機械学習モデルを使い分けること適切である。例えば、「Ｌ」と「し」等の似ている文字を誤って文字認識しないようにするため、英語用の学習データセットと、日本語用の学習データセットと、を分けて、機械学習モデルを生成して、文字認識する文字の種類に応じて、機械学習モデルを使い分ける。

しかしながら、似ている文字の読取精度を向上させる場合、マスタデータの設定が複雑化する。具体的には、文字認識する文字の種類毎に機械学習モデルを作成することが好ましいが、機械学習モデルの学習に時間がかかるため、全ての文字の種類について機械学習モデルの学習を行うことは現実的ではなく、日本語や英語といった言語単位で機械学習モデルを作成することが多いが、この場合、「Ｌ」と「し」等の似ている文字を見極めることが難しく、読取候補リストを用いて、似ている文字の誤認識を回避する必要がある。例えば、電話番号欄の文字認識を行う場合、読取候補リスト：「ＴＥＬ．－０１２３４５６７８９：を用いることで、似ている文字の読取精度を向上させることができる。しかし、商品名等の文字認識を行う場合は、いずれの読取候補リストを用いるかを指定することが困難なため、読取候補リストを利用できていないことが多い。

さらに、読取候補リスト等の仕組みを文字認識に活用したとしても、スキャナによって読み取った画像データ内の文字が擦れていたり、傾いていたりすると、文字の認識ミスが発生する。ＯＣＲのベンダーでは、文字の認識ミスの内容を専用の画面から補正可能としているが、間違って認識した文字を探して補正するコストが高くなると、帳票のテキストデータへの変換処理に対するＯＣＲの導入のメリットが得られ難く、可能な限り、間違って認識した文字の補正を行うことなく、ＯＣＲを利用して帳票の文字情報を業務システムに登録する仕組みが求められている。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ＯＣＲを利用して帳票の文字認識を行う場合に誤って認識した文字の補正に要するコストを削減することができる帳票処理装置、帳票処理プログラム、および帳票処理方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る帳票処理装置は、制御部を備える帳票処理装置であって、前記制御部は、帳票の読取領域への記載が想定されるテキストデータを読取領域毎に保持するための読取候補リストデータに対し、読取領域と関連付けられている、業務システムの管理下にあるマスタに設定されているテキストデータを、読取領域毎に設定する設定手段と、前記帳票の画像データを基に、前記設定手段による設定後の前記読取候補リストデータの参照を伴う文字認識処理を実行することにより、読取領域毎にテキストデータを読み取る読取手段と、読取領域毎に、前記読取手段で読み取られたテキストデータと類似する、前記マスタに設定されているテキストデータを取得する名寄せ手段と、を備えること、を特徴とする。

また、本発明に係る帳票処理プログラムは、制御部を備える帳票処理装置の前記制御部に実行させるための、帳票の読取領域への記載が想定されるテキストデータを読取領域毎に保持するための読取候補リストデータに対し、読取領域と関連付けられている、業務システムの管理下にあるマスタに設定されているテキストデータを、読取領域毎に設定する設定ステップと、前記帳票の画像データを基に、前記設定ステップによる設定後の前記読取候補リストデータの参照を伴う文字認識処理を実行することにより、読取領域毎にテキストデータを読み取る読取ステップと、読取領域毎に、前記読取ステップで読み取られたテキストデータと類似する、前記マスタに設定されているテキストデータを取得する名寄せステップと、を含む。

また、本発明に係る帳票処理方法は、制御部を備える帳票処理装置の前記制御部が実行する、帳票の読取領域への記載が想定されるテキストデータを読取領域毎に保持するための読取候補リストデータに対し、読取領域と関連付けられている、業務システムの管理下にあるマスタに設定されているテキストデータを、読取領域毎に設定する設定ステップと、前記帳票の画像データを基に、前記設定ステップによる設定後の前記読取候補リストデータの参照を伴う文字認識処理を実行することにより、読取領域毎にテキストデータを読み取る読取ステップと、読取領域毎に、前記読取ステップで読み取られたテキストデータと類似する、前記マスタに設定されているテキストデータを取得する名寄せステップと、を含む。

本発明は、ＯＣＲを利用して帳票の文字認識を行う場合に誤って認識した文字の補正に要するコストを削減することができる、という効果を奏する。

図１は、本実施形態にかかる帳票処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、本実施形態にかかる帳票処理装置が記憶するＯＣＲ読取候補リスト設定マスタのデータ構成の一例を示す図である。 図３は、本実施形態にかかる帳票処理装置が記憶する取引先マスタのデータ構成の一例を示す図である。 図４は、本実施形態にかかる帳票処理装置が記憶するＯＣＲレイアウトマスタのデータ構成の一例を示す図である。 図５は、本実施形態にかかる帳票処理装置が記憶する名寄せマスタのデータ構成の一例を示す図である。 図６は、本実施形態にかかる帳票処理装置における帳票の文字認識処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、本実施形態にかかる帳票処理装置におけるＯＣＲレイアウトマスタに対する読取候補リストの設定処理の一例を説明するための図である。 図８は、複合機により生成される画像データの一例を示す図である。 図９は、本実施形態にかかる帳票処理装置における文字認識処理の一例を説明するための図である。 図１０は、本実施形態にかかる帳票処理装置におけるテキストデータへの変換処理の一例を説明するための図である。 図１１は、本実施形態にかかる帳票処理装置における名寄せ処理の一例を説明するための図である。 図１２は、本実施形態にかかる帳票処理装置における読取候補リストの設定処理の一例を説明するための図である。

以下に、本発明に係る帳票処理装置、帳票処理プログラム、および帳票処理方法の実施形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施形態により本発明が限定されるものではない。

本実施形態に係る帳票処理装置の構成の一例について、図１等を参照して説明する。図１は、本実施形態にかかる帳票処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

帳票処理装置１００は、市販のデスクトップ型パーソナルコンピュータを基に構築したものである。なお、帳票処理装置１００は、デスクトップ型パーソナルコンピュータのような据置型情報処理装置を基に構築したものに限らず、市販のノート型パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、スマートフォンまたはタブレット型パーソナルコンピュータなどの携帯型情報処理装置を基に構築したものであってもよい。

帳票処理装置１００は、制御部１０２と通信インターフェース部１０４と記憶部１０６と入出力インターフェース部１０８と、を備えている。帳票処理装置１００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。

通信インターフェース部１０４は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、帳票処理装置１００をネットワーク３００に通信可能に接続する。通信インターフェース部１０４は、他の装置と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。ここで、ネットワーク３００は、帳票処理装置１００とサーバ２００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等である。なお、記憶部１０６に格納されるデータは、例えばサーバ２００に格納されてもよい。

入出力インターフェース部１０８には、入力装置１１２および出力装置１１４が接続されている。出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる。入力装置１１２には、キーボード、マウス、及びマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。なお、以下では、出力装置１１４をモニタ１１４とし、入力装置１１２をキーボード１１２またはマウス１１２として記載する場合がある。

記憶部１０６には、各種のデータベース、テーブルおよびファイルなどが格納される。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）に命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部１０６として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ装置、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および光ディスク等を用いることができる。

本実施形態では、記憶部１０６には、ＯＣＲ読取候補リスト設定マスタ１０６ａ、取引先マスタ１０６ｃ、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂ、名寄せマッピングマスタ１０６ｄ等が格納されている。

図２は、本実施形態にかかる帳票処理装置が記憶するＯＣＲ読取候補リスト設定マスタのデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、ＯＣＲ読取候補リスト設定マスタ１０６ａ（読取候補リストデータの一例）は、帳票の読取領域のうちＯＣＲによる文字認識処理を実行する読取領域のＩＤ（以下、画面ＩＤという）と、当該読取領域への記載が想定される対象列の順番であるＳＥＱと、対象列を記憶する対象テーブルと、対象列の名称と、を対応付けて記憶する。

図３は、本実施形態にかかる帳票処理装置が記憶する取引先マスタのデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、取引先マスタ１０６ｃは、業務システムの管理下にあるマスタ（対象テーブル）の一例であり、取引先のコードである取引先ＣＤと、対象列（テキストデータの一例）と、を対応付けて記憶する。

図４は、本実施形態にかかる帳票処理装置が記憶するＯＣＲレイアウトマスタのデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂは、帳票の読取領域への記載が想定される対象列を当該読取領域毎に記憶する読取候補リストデータの一例であり、画面ＩＤと、ＳＥＱと、読取領域の名称であるエリア名と、当該読取領域に対して読取候補リスト（例えば、想定される英字や数字）を設定するか否かを示す読取候補リスト設定マスタ使用ＦＬＧと、当該読取候補リストのＩＤである読取候補リストＩＤと、当該読取領域に対して設定された読取候補リストと、を対応付けて記憶する。

図５は、本実施形態にかかる帳票処理装置が記憶する名寄せマスタのデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、名寄せマッピングマスタ１０６ｄは、画面ＩＤと、ＳＥＱと、ＯＣＲを実行する際に参照する対象テーブルの名称であるマスタテーブル名と、取引先の取引先ＣＤと、ＯＣＲの実行の際に参照した対象列の名称であるマスタカラム名称１，２と、ＯＣＲにより読み取ったテキストデータのテーブルの名称であるトランザクションテーブル名と、ＯＣＲにより読み取ったテキストデータの名称であるトランザクションカラム名称１，２と、を対応付けて記憶する。

図１に戻り、制御部１０２は、帳票処理装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部１０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。

制御部１０２は、機能概念的に、設定部１０２ａ、読取部１０２ｂ、名寄せ部１０２ｃ等を備える。

設定部１０２ａは、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂに対して、帳票の読取領域と関連付けられている、ＯＣＲ読取候補リスト設定マスタ１０６ａを介して特定される取引先マスタ１０６ｃに設定されている読取候補リストを、読取領域毎に設定する設定部の一例である。これにより、業務システムに登録されている取引先マスタ１０６ｃ等の対象テーブルに設定されている対象列を用いて、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂに対して読取候補リストを設定することができる。その結果、顧客ごとに最適な読取候補リストをＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂに設定できる。また、ＯＣＲを利用した帳票の文字認識処理による文字の誤認識が低減されるので、ＯＣＲを利用した帳票の文字認識処理によって誤認識された文字の補正に要するコストを削減することができる。

ただし、後述する読取部１０２ｂにより読み取る文字が、電話番号のように、数字および特定の文字であることが事前に分かっている場合には、入力装置１１２から手動で、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂに対して読取候補リストを設定することが可能であり、必ずしも、ＯＣＲ読取候補リスト設定マスタ１０６ａを用いて、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂに対する読取候補リストの設定を行う必要はない。

読取部１０２ｂは、図示しない複合機等によって読み取られる帳票の画像データを基に、設定部１０２ａによる読取候補リストの設定後のＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂの参照を伴う文字認識処理（ＯＣＲ）を実行することにより、読取領域毎にテキストデータを読み取る読取部の一例である。

名寄せ部１０２ｃは、帳票の読取領域毎に、読取部１０２ｂにより読み取られるテキストデータと類似する、取引先マスタに設定されている読取候補リストを取得する名寄せ部の一例である。これにより、読取部１０２ｂによる文字認識処理によって文字を誤って認識された場合でも、名寄せ処理によって、誤って認識された文字のテキストデータに類似する、業務システムに登録される名称等の読取候補リストを取得することができる。その結果、ＯＣＲを利用した帳票の文字認識処理によって誤認識された文字の補正に要するコストを削減することができる。

図６は、本実施形態にかかる帳票処理装置における帳票の文字認識処理の流れの一例を示すフローチャートである。次に、図６を用いて、本実施形態にかかる帳票処理装置１００における帳票の文字認識処理の流れの一例について説明する。

まず、設定部１０２ａは、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂに対して、取引先マスタ１０６ｃにおいて、帳票の各読取領域と関連付けられている読取候補リストを、当該読取領域毎に設定する（ステップＳ６０１）。

図７は、本実施形態にかかる帳票処理装置におけるＯＣＲレイアウトマスタに対する読取候補リストの設定処理の一例を説明するための図である。例えば、設定部１０２ａは、図７に示すように、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂに対して、帳票の読取領域毎に、画面ＩＤ、ＳＥＱ、およびエリア名に対応付けて、読取領域の座標情報、および読取候補リストを設定する。

図６に戻り、次に、図示しない複合機等によって、帳票を読み取り、当該帳票の画像データを生成する（ステップＳ６０２）。図８は、複合機により生成される画像データの一例を示す図である。複合機は、図８に示すように、帳票を読み取って、当該帳票の画像データを生成する。

読取部１０２ｂは、設定部１０２ａによる読取候補リストの設定後のＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂを参照して、帳票の画像データに対する文字認識処理を実行し（ステップＳ６０３）、かつ、文字認識処理によって認識した文字をテキストデータに変換する（ステップＳ６０４）。

図９は、本実施形態にかかる帳票処理装置における文字認識処理の一例を説明するための図である。図１０は、本実施形態にかかる帳票処理装置におけるテキストデータへの変換処理の一例を説明するための図である。例えば、読取部１０２ｂは、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂにおいて画面ＩＤ：１と対応付けられる読取領域（Consignee名）の座標情報および読取候補リストに従って、図８に示す画像データに対して文字認識処理を実行して、図９に示す文字を読み取る。さらに、読取部１０２ｂは、図１０に示すように、読み取った文字をテキストデータ（例えば、「ＫＩＮＯＳＨＩＴＡ ＴＲＡＤＩＮＧ ＧＯＭＰＡＮＹ」）に変換する。

図６に戻り、次に、名寄せ部１０２ｃは、取引先マスタ１０６ｃに設定されている読取候補リストから、読取部１０２ｂによって変換されるテキストデータと類似する読取候補リストを取得する名寄せ処理を実行する（ステップＳ６０５）。

図１１は、本実施形態にかかる帳票処理装置における名寄せ処理の一例を説明するための図である。例えば、名寄せ部１０２ｃは、図１０に示すような誤りのあるテキストデータ（例えば、「ＫＩＮＯＳＨＩＴＡ ＴＲＡＤＩＮＧ ＧＯＭＰＡＮＹ」）に対して名寄せ処理を実行する。具体的には、エリア名：Consignee名は、取引先を表すため、名寄せ部１０２ｃは、図１１に示すように、図１０に示すテキストデータに類似する読取候補リストとして、取引先マスタ１０６ｃから、取引先ＣＤ：１１００１０００と対応付けられる英語取引先正式名１：「ＫＩＮＯＳＨＩＴＡ ＴＲＡＤＩＮＧ ＣＯＭＰＡＮＹ」を取得する。

次に、図１２を用いて、本実施形態にかかる帳票処理装置１００における読取候補リストの設定処理の一例について説明する。図１２は、本実施形態にかかる帳票処理装置における読取候補リストの設定処理の一例を説明するための図である。

設定部１０２ａは、まず、ＯＣＲ読取候補リスト設定マスタ１０６ａにおいて、読取候補リストの設定（自動追加）処理を実行する帳票の読取領域のうち文字認識処理を実行する読取領域の画面ＩＤと対応付けられる対象テーブル（例えば、取引先マスタ１０６ｃ）および対象列（例えば、英語取引先正式名１および英語取引先住所１）を特定する。次に、設定部１０２ａは、特定した取引先マスタ１０６ｃにおいて、取引先の取引先ＣＤと対応付けられる英語取引先正式名１（例えば、「ＫＩＮＯＳＨＩＴＡ ＴＲＡＤＩＮＧ ＣＯＭＰＡＮＹ」、「ＫＩＮＯＳＨＩＴＡ ＴＲＡＤＩＮＧ ＣＯＭＰＡＮＹ ＴＫ」）および英語取引先住所１（例えば、「８－８－２，ＭＡＭＩＺＵＫＡ，」、「１－８－２，ＨＡＲＵＭＩ，ＣＨＵＯ－ＫＵ，ＴＯＫＹＯ ＪＡＰＡＮ」）を選択する。そして、設定部１０２ａは、図１２に示すように、ＯＣＲレイアウトマスタ１０６ｂにおいて、画面ＩＤ：１と対応付けられる読取候補リストに対して、選択した英語取引先正式名１および英語取引先住所１を設定（追加）する。

次に、本実施形態にかかる帳票処理装置１００による名寄せ処理の一例について説明する。

名寄せ部１０２ｃは、まず、名寄せマッピングマスタ１０６ｄにおいて、名寄せ処理を実行する読取領域の画面ＩＤと対応付けられるマスタテーブル名、マスタカラムＣＤ、およびマスタカラム名称１，２を用いて、取引先マスタ１０６ｃから、マスタデータとして英語取引先名称１および英語取引先住所１選択する。また、名寄せ部１０２ｃは、名寄せマスタにおいて、当該画面ＩＤと対応付けられるトランザクションテーブル名、およびトランザクションカラム名称１，２を用いて、ＯＣＲ受入データ（すなわち、読取部１０２ｂにより文字認識により読み取った文字のテキストデータ）から、名寄せ処理を実行するテキストデータとして英語取引先名称１および英語取引先住所１を選択する。

次に、名寄せ部１０２ｃは、取引先マスタ１０６ｃから選択したマスタカラム名称１，２（英語取引先名称１および英語取引先住所１）と、ＯＣＲ受入データから選択したトランザクションカラム名称１，２（英語取引先名称１および英語取引先住所１）と、を比較する。さらに、名寄せ部１０２ｃは、例えば、レーベンシュタイン距離等を用いて、取引先マスタ１０６ｃから選択したマスタカラム名称１，２のうち、トランザクションカラム名称１，２と最も似ているマスタカラム名称１，２と対応付けられるマスタカラムＣＤ（すなわち、取引先ＣＤ）を特定する。そして、名寄せ部１０２ｃは、取引先マスタ１０６ｃから、特定したマスタカラムＣＤと対応付けられる英語取引先名称１および英語取引先住所１を取得する。

このように、本実施形態にかかる帳票処理装置１００によれば、読取部１０２ｂによる文字認識処理によって文字を誤って認識された場合でも、名寄せ処理によって、誤って認識された文字のテキストデータに類似する、業務システムに登録される名称等の読取候補リストを取得することができる。その結果、ＯＣＲを利用した帳票の文字認識処理によって誤認識された文字の補正に要するコストを削減することができる。

本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。

例えば、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。

また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、帳票処理装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。

例えば、帳票処理装置１００が備える処理機能、特に制御部にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、本実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて帳票処理装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部などには、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。

また、このコンピュータプログラムは、帳票処理装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。

また、本実施形態で説明した処理を実行するためのプログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、および、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。

また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。

記憶部に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。

また、帳票処理装置１００は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、帳票処理装置１００は、当該装置に本実施形態で説明した処理を実現させるソフトウェア（プログラムまたはデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。

更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。

本発明は、特に物流業界において有用である。

１００ 帳票処理装置
１０２ 制御部
１０２ａ 設定部
１０２ｂ 読取部
１０２ｃ 名寄せ部
１０４ 通信インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ ＯＣＲ読取候補リスト設定マスタ
１０６ｂ ＯＣＲレイアウトマスタ
１０６ｃ 取引先マスタ
１０６ｄ 名寄せマッピングマスタ
１０８ 入出力インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
２００ サーバ
３００ ネットワーク

Claims (3)

1. 制御部を備える帳票処理装置であって、
   前記制御部は、
   帳票の読取領域への記載が想定されるテキストデータを読取領域毎に保持するための読取候補リストデータに対し、読取領域と関連付けられている、業務システムの管理下にあるマスタに設定されているテキストデータを、読取領域毎に設定する設定手段と、
   前記帳票の画像データを基に、前記設定手段による設定後の前記読取候補リストデータの参照を伴う文字認識処理を実行することにより、読取領域毎にテキストデータを読み取る読取手段と、
   読取領域毎に、前記読取手段で読み取られたテキストデータと類似する、前記マスタに設定されているテキストデータを取得する名寄せ手段と、
   を備えること、
   を特徴とする帳票処理装置。
2. 制御部を備える帳票処理装置の前記制御部に実行させるための、
   帳票の読取領域への記載が想定されるテキストデータを読取領域毎に保持するための読取候補リストデータに対し、読取領域と関連付けられている、業務システムの管理下にあるマスタに設定されているテキストデータを、読取領域毎に設定する設定ステップと、
   前記帳票の画像データを基に、前記設定ステップによる設定後の前記読取候補リストデータの参照を伴う文字認識処理を実行することにより、読取領域毎にテキストデータを読み取る読取ステップと、
   読取領域毎に、前記読取ステップで読み取られたテキストデータと類似する、前記マスタに設定されているテキストデータを取得する名寄せステップと、
   を含む帳票処理プログラム。
3. 制御部を備える帳票処理装置の前記制御部が実行する、
   帳票の読取領域への記載が想定されるテキストデータを読取領域毎に保持するための読取候補リストデータに対し、読取領域と関連付けられている、業務システムの管理下にあるマスタに設定されているテキストデータを、読取領域毎に設定する設定ステップと、
   前記帳票の画像データを基に、前記設定ステップによる設定後の前記読取候補リストデータの参照を伴う文字認識処理を実行することにより、読取領域毎にテキストデータを読み取る読取ステップと、
   読取領域毎に、前記読取ステップで読み取られたテキストデータと類似する、前記マスタに設定されているテキストデータを取得する名寄せステップと、
   を含む帳票処理方法。

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