PowerPoint プレゼンテーション

働き方改革に貢献する

「ドキュメントキャプチャーサービスへの取り組み」

株式会社

PFU

サービスインテグレーションビジネスユニット

ドキュメントサービス戦略担当

豊田康英

本社 （石川県かほく市）

PFU会社概要

代 表 者 代表取締役社長 長谷川 清 売 上 高 1,306億円（2016年度連結決算） 社 員 数 4,497名（PFUグループ、2017年3月31日現在） 資 本 金 150億円 株 主 富士通株式会社（100％） 関 係 会 社 国内11社、海外8社

【 国内関係 11社 】

PFU北海道（株）、PFU東日本（株）、PFU西日本（株）、 PFUクオリティサービス（株）、PFUテクニカルコミュニケーションズ（株）、 PFUテクノワイズ（株）、 PFUテクノコンサル（株）、 PFUビジネスフォアランナー（株）、PFUライフエージェンシー（株）、 PFUヒューマンデザイン（株）、PFUクリエイティブサービス（株）

【営業拠点 全国7拠点】

• 横浜本社/営業部 • 北海道支店 • 東北支店 • 北陸支店 • 東海支店 • 関西支店 • 九州支店 保守拠点 全国 約120拠点

プロフィール

ProDeSセンター （石川県かほく市） 横浜本社 （神奈川県横浜市）

【 海外関係 8社 】

PFU上海計算機有限公司、上海必優信息系統有限公司、

江蘇南通必優信息系統有限公司、PFU America Group Management, Inc.、 Fujitsu Computer Products of America, Inc.、KnowledgeLake, Inc.、 PFU (EMEA) Limited、PFU Asia Pacific Pte. Ltd.

事業内容

• コアテクノロジー研究開発 • 組込みコンピュータ • 情報KIOSK • セキュリティ・アプライアンス製品 • ドキュメントソリューション • ICTインフラソリューション • セキュリティソリューション • サービスインテグレーション • イメージスキャナ • イメージ処理技術 • イメージングソフトウェア • ICTインフラサービス • マルチベンダー構築／運用／保守 • 標的型サイバー攻撃対策支援サービス • IT-LCM

技術の追求と、相互の連携。

Smart Communicationを実現する、

4つのビジネスドメイン。

PFUの働き方改革向けサービス

PFUはイメージスキャナのイメージング技術の活用

や、15年以上に渡るドキュメントソューションの提

供実績、社内実践をベースに、ICTの積極的な活用

と実践的なドキュメントの運用をサポートします。

PFUのドキュメントイメージングサービス

クラウドサービス化

活用・破棄

蓄積

出力

OCR

識別

取込み

ドキュメントキャプチャー

サービス

ドキュメントセキュリティ

サービス

イメージファイリング

サービス

-業務プロセス-

入出力対象 定型・準定型帳票OCR 本人確認証OCR 手書きOCR 全文OCR処理 (Recognition Server) 定型・準定型帳票認識 (FlexiCapture) カメラスキャナOCR

■お客様のビジネス文書の利活用シーンに合わせて,業務の電子化をベース

として日常業務作業の効率化に寄与します。

ドキュメントイメージングサービス

入力デバイス

スキャナ MFP・FAX スマートフォン タブレット・カメラ 請求書 見積書 領収書 証明書 クラウド (BOX,Office365、 各種クラウド）

RPA連携

基幹システム ECM連携

サービス連携

文書セキュリティ 特 定 業 務 帳 票 一 般 業 務 帳 票 ワークフロー ファイルサーバ メール・クラウド

出力先

取 込 み 結 果 出 力 連 携 メールBOX ・ ・ ・

■紙文書の取り込み,帳票仕分,定型/準定型OCR,出力機能を提供

ドキュメント キャプチャー サービス

キャプチャー

OCR

(DynaEye)

OCR

(ABBYY)

画

像

処

理

取

り

込

み

仕

分

帳

票

識

別

結

果

チ

ェ

ッ

ク

結

果

出

力

クラウド BOX,Office365 RPA 連携 基幹システム ECM連携

連携先

ファイルサーバ メール/クラウド Office365

出力先

スキャナ MFP/FAX スマートフォン タブレット・カメラ

入力元

機能 フロー 説明 • 帳票イメージ登 録 • OCR向け画像処 理 • 帳票を識別し仕 分 • OCR処理に画像 を渡す OCR処理を行い 文字データを抽 出 • OCR結果を確認 • 元画像と比較 • 誤り修正、確定 OCR結果を元画像 と共に出力 • フォーマット変換 • 連携I/Fにて結果 を連携 詳細 ◆取り込みデバイ ス ・スキャナ ・カメラ ・複合機（MFP) ・フォルダ監視 ◆フォーマット ・画像、PDF ◆画像処理 ・傾き台形補正 ・ノイズ除去 ・２値化 ◆識別方法 ・帳票ID ・タイトル ・レイアウト ・仕切紙 ・ページ数 ◆帳票種別 ・定型 ・準定型 ・非定型 ◆OCR対象 ・活字 ・手書英数 ・手書日本語 ・バーコード ◆確認 ・画像／矩形表 示 ・画像拡大／縮 小 ・画像回転 ・文字秘匿 ◆修正 ・文字修正 ◆確定 ・ダブルチェッ ク ・結果確定 ◆出力先 ・一時保存領域 ◆テキストデータ ・CSV ◆画像フォーマッ ト ・元画像 ・PDF化(画像の み) ・PDF化(Text 付） ◆連携先 ・業務システム ・RPA／RDA ・ECM ・ワークフロー ・外部クラウド ・API連携 ①取り込み 画像処理 ②識別 仕分 ③OCR ④確認 修正 ⑤結果出力 処理 ⑥データ連携

ご参考：帳票種類の定義

種類

定型帳票

準定型帳票

非定型帳票

定義

フォーマットが同じ帳票

フォーマットは異なるが記載項目に高い

規則性がある帳票

フォーマット、記載項目に規則性が低い帳票

特徴

・同一フォーマット帳票のみに対応

・帳票１種類に対して１定義

・抽出対象項目の位置が決まっている

・フォーマットは一致している必要性なし

・記載項目に高い規則性がある

・抽出対象項目のルール化が可能

・フォーマットは一致している必要性なし

・記載項目にも規則性なし

・抽出対象項目のルール化ができない

帳票例



申込書



調査書



アンケート



テスト



領収書



保険証券



健康診断書



住民票



契約書



レター



報告書

帳票

イメージ

OCR

処理方法

定型帳票OCR

→定型帳票の定義体を使った方式

準定型帳票OCR

→項目名から項目値を取得する方式

定型帳票OCR

→全文OCRで記載情報をテキスト化する

帳票種類に応じたOCR処理方式を選択

Captureニーズの変化

自由度の拡大（定義レス）

入力デバイスの拡大

ScanSnap

fiスキャナ

スマホカメラ

定型帳票

非定型帳票

人力定義

セミオート定義

フルオート定義

帳票種類に応じた項目名と 項目値を自動抽出

深層学習による認識

ﾒｰﾀｰ･ﾅﾝﾊﾞｰﾌﾟﾚｰﾄ

タブレットカメラ

帳票項目

抽出技術

_{対象帳票の拡大}

準定型帳票

医療領収書

保険証券・健康診断書

契約書

報告書・・・

項目名を指定し、 項目値は自動抽出

手書き数値

（フリーピッチ）

日本語手書き文字

カメラスキャン

キャプチャー・OCR技術への取り組み

お客様の課題解決に向けて、様々なOCR技術開発に積極的に取組み続けています。

①入力デバイスの拡大（スキャナからタブレットカメラへ）

②OCR読取定義の自動化（人力定義、セミオート定義、フルオート定義への進化）

③読み取り対象を拡大（本人確認証、準定型帳票、視覚のデジタル化への展開）

入力デバイス

画像処理

OCRエンジン

ターゲット帳票

スキャナ

タブレットカメラ

Windows iOS Android

スキャナ用画像処理

カメラ用画像処理

・状態検知撮影技術 ・アスペクト比変換技術 ・モバイル二値化技術 ・カメラスキャン技術

人力定義

（どの帳票の何処の何を

読みたいか）

定型帳票

DynaEye EX

セミオート定義

（どの帳票のどの項目を

読みたいか）

フルオート

（どの帳票を読みたいか）

手書き日本語OCR

（フリーピッチ数値）

本人確認証

運転免許証、 マイナンバー、在留カード、 特別永住者証明書、保険証

準定型帳票

保険証券、医療領収書 レシート・領収書 凡例） 既存の技術 現在注力している技術 今後の取り組み

非定型帳票

契約書、報告書

視覚のデジタル化

メーター ナンバープレート

技術開発の取組み

カメラスキャナの機能概要

タブレットのカメラを使って、帳票に

かざすだけで

スキャンします。

A4サイズのような帳票でも、素早くきれいに撮影できます。

■カメラスキャナの特徴

特長①：状態検知撮影

特長②：アスペクト比変換

優先

2

nd

不定形なレイアウト対応

高解像度の撮影で、小さい文字まで可読することが可能

※A4で200dpi以上、8ptはクリアに文字が読める。但し、解像力はデバイスに依存する。

タブレットで撮影

撮影画像

特長③：モバイル二値

「かざしてスキャン」

状態検知撮影（手ブレ検知・ボケ判定）

_{特許出願済}

手ブレ検知・ボケ判定により撮影状態を判定し、高画質な撮影を行う

静止画：高解像度

Step1

動画撮影

_Step2

_状態判断

Full HD 1920x1080

動画：低解像度

8M 3840×2160

Step3

静止画撮影

手ブレ検知

原稿が動いていないか

ボケ判定

各点のボケ量を算出

静止画撮影での手ブレをいかに

抑えるか

課題

解決手段

複数の状態判定をリアルタイム

に検出することで実現

小さい文字でも綺麗に

ボケなく撮影することが可能

特長

主要なカード型本人確認書類を自動認識

本人確認書類で活用ニーズの高い下記3種を自動判別し、

高精度に文字認識。

<運転免許証>

氏名、氏名フリガナ、生年月日、住所、

免許番号、交付日、有効期限、

免許の色、免許種類、免許の条件等、

取得日(二/小/原、他、二種)、

公安委員会、顔写真位置

<マイナンバーカード>

氏名、住所、生年月日、性別、

有効期限

【裏面】 個人番号(QRコード)

<在留カード>

番号、氏名、居住地、生年月日、性別、

有効期限、国籍、交付日、満了日

出力項目

① 1製品の購入だけでOK（複数製品不要）

② アプリケーション開発が簡単（書類判定の開発不要）

メリット

※認識対象書類としては「通知カード」「特別永住者証明書」もサポート

カメラスキャンにより関連書類も併せてスキャン

本人確認書類以外の関連書類のスキャンをサポート。

文書として最適な画像を生成。

＜仕様＞

• A4サイズまで

• 10ポイントの文字の判読性を確保

メリット

① タブレット活用用途の拡大

② カメラスキャナの購入不要

クロッピング

台形補正

台形での

映り込み

技術開発の取組み

準定型帳票OCRの概要

Ｎｏ 項目名

１

氏名

２

診療の区分

３

請求期間

４

負担割合

５

点数合計

６

患者負担額

７

手術料

８

放射線治療料

９

先進医療技術料

従来手法のような帳票の位置で認識するのではなく、

帳票に記載されている「認識したい項目」を定義することで認識を実現

図１．認識したい項目

図２．帳票の項目と抽出したい値

定義した

項目名（青枠）

を帳票から見つけ、

関連する値（赤枠）

を自動的に抽出

• 事前に全ての帳票レイアウトは不要

• レイアウトが異なる帳票ごとに定義不要

レイアウトが異なる帳票を認識可能

メリット

PFU技術特長①：二値化技術

（地紋・網掛け除去機能）

課題

地紋がある帳票・網掛け帳票では、「項目名」や「項目値」の文字認識が困難。

ノイズ・カスレの無い文字を抜き出す二値化技術が必要。

地紋除去

地紋のある原稿

他社結果

PFU二値

スキャナ向けに自社開発したPaperStream IPの

二値化技術を採用

PaperStream IP 二値化技術：感度、太さ、かすれ補正などの 豊富な文字再現オプションにより帳票にあった二値化を実現

効果：地紋のある原稿でも、ノイズの発生を抑え、

文字を良好に再現

網掛け除去

他社結果

PFU二値

帳票から網掛けを自動検出、網掛けを除去

医療系領収書には網掛けが多く、一般的な二値化では文字を 抽出できない

効果：網掛けがある帳票でも文字だけ二値化

OCRに適した二値画像を生成することで、文字認識精度を向上

技術開発の取組み

手書き文字認識への取組み

設備点検等の作業現場において、手書きで記入している

帳票のデータを活用したいが、タブレット導入の敷居は高い。

このため、現状の紙での運用を活かしつつ、データ化を

効率化したい。

●課題

・フリーピッチに対し

「文字の抽出」「つながり文字」「クセ」

への対応が困難、かつ住所・氏名等の項目に限られ、精度が低い。

・数値については「はしご枠」を定義して、1文字ずつ記載する

必要あり。

背景

従来手法の課題

従来のOCR技術では、自由手書き文字（フリーピッチ：1文字毎に

罫線で区切られない表記）の認識は下記課題より困難。

新しい技術による「手書き文字認識」の取組みが必要

手書き数値（フリーピッチ）OCRの特徴

技術開発の取組み

メーターOCR（メーターの測定値認識）

「視覚のデジタル化技術」により「設備点検の効率化」を図ります。

• タブレットカメラをメーターへかざすだけで数値読み取り

→人手を排除することにより入力・転記ミスを抑制

• エビデンス（写真）を残すことで再点検時の訪問不要

技術説明

ビジネス開発の取組み

ⅴ.クラウドサービスビジネス

Cloudサービスへの取り組み

~ScanSnap Cloud~

ScanSnapがオフィスや家庭でインターネットにつながり、PCやスマートデバイスを介さずに

クラウドサービスへ直接連携できるサービスです。スキャンするだけで、電子化されたデータ

が自動的に最適なクラウドサービスにつながるので、仕事やくらしがもっと便利になります。

※ScanSnap Cloudは、オフィスや家庭でのWi-Fi環境を前提としたサービスとなります。公衆無線LANサービスは 未サポートです。外出先では、モバイルルーターやスマートデバイスのテザリング機能でご利用いただけます。

ScanSnap Cloudと連携するクラウドサービス

様々なクラウドサービスと連携

ビジネス系クラウドサービスとの連携を強化。ScanSnap Cloudのサービス

拡充に向けて、さらなるパートナー連携を実現していきます。

PFUの新たな取り組み

PFUのCloud Capture Service

・お客様が手軽に使えるキャプチャー処理をクラウドサービスとして提供

・RPAに連携する請求書や納品書から医療領収書などの高度な帳票OCRに対応

特長

・スキャナでアップロード ・モバイルアプリでアップロード ・Webアプリでアップロード (Web-API,EX.S-Cloud) ・複合機でスキャンしてアップロード 共有フォルダ

AI Capture Platform

汎用OCR

専用OCR

（医療領収書、保険証券、本人確認・・・）

結

果

出

力

出力先 Office365 メール/クラウド ファイルサーバ

BPOサービス

データ入力

画

像

処

理

取

り

込

み

仕

分

帳

票

識

別

修

正

確

認

・

Speed

:手軽にお試しできるので事前に導入効果が確認可能

・

Low Cost

:紙文書を扱う入力業務の効率化を低コスト・短期間で開始

・

Value Added

:RPA活用連携によるさらなる作業の効率化,生産性向上

・

Advanced Technology

:先進のAI-OCRにより難しかった帳票の定義設定を容易に

クラウド (BOX, 各種サービス） RPA連携 基幹システム ECM連携 連携先 キャプチャー処理プロセス 初期サービス 運用サービス(ヘルプデスククラウドファイルサーバ連携,お客様業務システム連携,他)

Cloud Capture Service

業務システム

データ

連携

適用ユースケース

取り込み

画像処理

識別

仕分

OCR

確認

修正

出力

ローン契約審査書類 ファイリング(審査部) QRコード付きローン 申込書類ファイリング 申込書 スキャニング

ローン申込書

・申請書 ・本人確認 帳票仕分 OCR(QRコード) 審査書類イメージ ファイリング 審査システム 閲覧/検索

キャプチャーサービス

イメージファイリング

支払請求処理(経理部) 請求書(紙)の内容を 会計システムに登録し、 支払処理を実施 RPA ワークフロー 自動申請 支払システム

請求書

キャプチャーサービス

RPAサービス

ワークフロー構築サービス

請求内容承認 決裁ワークフロー

帳票・電子文書

経費精算e-文書(経理部) 領収書の電子保管 (e-文書保管) 領収書 スキャニング 領収書イメージ _{ファイリング} 会計システム 閲覧/検索 原本確認

e-文書ソリューション

既設経費 ワークフロー

キャプチャーサービス

タイムスタンプ付与

領収書

内容確認 イメージファイリング サービス連携 請求書 スキャニング 帳票仕分 _OCR 内容確認 業務システム 連携 RPA連携 スキャナ カメラ 複合機 外部連携 帳票識別 分類仕分 ●RPAサービス連携 ●イメージファイリング連携 ●ワークフロー構築連携 ●e文書ソリュション連携 ・外部Cloudストレージ連携 ・業務システム連携 文字認識 テキスト抽出 結果確認 内容修正 確定 データ 出力 関連サービス 他システム 連携

関連サービス(SI)