(57)【要約】【課題】金融機関での為替処理における省力化を図り得る、入力支援装置、入力支援方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】振込データ入力支援装置１０は、項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行って生成された、項目毎の文字列の集合において、項目毎に、文字列の一部をワイルドカードに変換する、ワイルドカード変換部１１と、ワイルドカードに変換された文字列を用いて、項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、検索処理部１２と、抽出された各振込データについて、当該振込データと光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、振込データ推定部１３と、を備えている。【選択図】図１
2020154975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ワイルドカード変換部と、
一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、検索処理部と、
抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、振込データ推定部と、
を備えている、
ことを特徴とする振込データ入力支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の振込データ入力支援装置であって、
前記振込データ推定部が、
算出した前記第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データそれぞれに対して優先度を設定し、
最も高い優先度が設定された振込データが２以上存在する場合に、前記第１の類似度の算出に用いた式とは別の式を用いて、最も高い優先度が設定された文字列それぞれについて、前記光学的文字認識の結果との第２の類似度を算出し、
算出した前記第２の類似度に基づいて、最も高い優先度が設定された文字列のうちの１つを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある振込データとして推定する、
ことを特徴とする振込データ入力支援装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の振込データ入力支援装置であって、
前記振込データ推定部が、
算出した前記類似度が第１の設定範囲内にあるときに、前記類似度が最も高い振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定し、
算出した前記類似度が第２の設定範囲内にあるときに、前記類似度が高い順に所定数の振込データを選択し、選択した所定数の振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定する、
ことを特徴とする振込データ入力支援装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の振込データ入力支援装置であって、
前記光学的文字認識によって生成された文字列について、前記項目毎に、不読率を算出し、算出した前記不読率が閾値以上となる項目が存在する場合に、該当する項目の文字列を削除する、不読率算出部を更に備え、
前記ワイルドカード変換部が、削除された項目以外の項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、
ことを特徴とする振込データ入力支援装置。
【請求項５】
（ａ）項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ステップと、
（ｂ）一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、ステップと、
（ｃ）抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字
認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする振込データ入力支援方法。
【請求項６】
請求項５に記載の振込データ入力支援方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、
算出した前記第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データそれぞれに対して優先度を設定し、
最も高い優先度が設定された振込データが２以上存在する場合に、前記第１の類似度の算出に用いた式とは別の式を用いて、最も高い優先度が設定された文字列それぞれについて、前記光学的文字認識の結果との第２の類似度を算出し、
算出した前記第２の類似度に基づいて、最も高い優先度が設定された文字列のうちの１つを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある振込データとして推定する、
ことを特徴とする振込データ入力支援方法。
【請求項７】
請求項５または６に記載の振込データ入力支援方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、
算出した前記類似度が第１の設定範囲内にあるときに、前記類似度が最も高い振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定し、
算出した前記類似度が第２の設定範囲内にあるときに、前記類似度が高い順に所定数の振込データを選択し、選択した所定数の振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定する、
ことを特徴とする振込データ入力支援方法。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれかに記載の振込データ入力支援方法であって、
（ｄ）前記光学的文字認識によって生成された文字列について、前記項目毎に、不読率を算出し、算出した前記不読率が閾値以上となる項目が存在する場合に、該当する項目の文字列を削除する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、削除された項目以外の項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、
ことを特徴とする振込データ入力支援方法。
【請求項９】
コンピュータに、
（ａ）項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ステップと、
（ｂ）一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、ステップと、
（ｃ）抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、
算出した前記第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データそれぞれに対して優
先度を設定し、
最も高い優先度が設定された振込データが２以上存在する場合に、前記第１の類似度の算出に用いた式とは別の式を用いて、最も高い優先度が設定された文字列それぞれについて、前記光学的文字認識の結果との第２の類似度を算出し、
算出した前記第２の類似度に基づいて、最も高い優先度が設定された文字列のうちの１つを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある振込データとして推定する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項９または１０に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、
算出した前記類似度が第１の設定範囲内にあるときに、前記類似度が最も高い振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定し、
算出した前記類似度が第２の設定範囲内にあるときに、前記類似度が高い順に所定数の振込データを選択し、選択した所定数の振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項９〜１１のいずれかに記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｄ）前記光学的文字認識によって生成された文字列について、前記項目毎に、不読率を算出し、算出した前記不読率が閾値以上となる項目が存在する場合に、該当する項目の文字列を削除する、ステップを更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、削除された項目以外の項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学的文字認識（ＯＣＲ：Optical Character Recognition/Reader）を用いた振込データの入力において、入力処理を支援するための、振込データ入力支援装置、及び振込データ入力支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、金融機関においては、為替処理におけるオペレータの入力を支援するため、為替ＯＣＲシステムが導入されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
為替ＯＣＲシステムは、顧客が紙の振込依頼票に記入した情報に対して、ＯＣＲを行うことによって、紙の振込依頼票に記載された情報をデジタルデータに変換するシステムである。ここで、従来からの為替ＯＣＲシステムについて、図１３を用いて説明する。図１３は、従来からの為替ＯＣＲシステムの概略構成を示す図である。
【０００４】
図１３に示すように、従来の為替ＯＣＲシステム２００は、ＯＣＲ装置２０１と、エントリ端末２０２と、エントリ端末２０３と、検証端末２０４とで構成されている。また、為替ＯＣＲシステム２００は、銀行の集中センターに設置され、更に、銀行の各支店の端末２１１とネットワークを介して接続されている。図１３において、２０５及び２０６は、それぞれエントリ端末を利用するオペレータを示している。２０７は、検証端末２０４を用いて検証を行う検証者である。
【０００５】
まず、銀行の各支店において、担当者２１０は、顧客が記入した振込依頼票２１３を受け取り、これをスキャナ２１２によって画像データに変換し、得られた画像データを、端末２１１を介して、集中センターにあるＯＣＲ装置２０１に送信する。
【０００６】
ＯＣＲ装置２０１は、受信した画像データを対象にしてＯＣＲを実行して、振込依頼票のデジタルデータ（以下「振込データ」と表記する）を生成し、これをエントリ端末２０２とエントリ端末２０３とに送る。振込データは、各項目に記入されている情報を示すテキストデータで構成されている。
【０００７】
ところで、ＯＣＲでは、イメージデータ上の情報を完全に認識することは難しく、認識が不十分な箇所が存在することがある。このため、エントリ端末２０２では、オペレータ２０５は、画面に表示された振込データと、送信されてきた画像データとを直接比較し、振込データ上の認識が不十分であった箇所をタイピングによって修正する。また、エントリ端末２０３でも、オペレータ２０６は、同様の処理を行って修正を行う。
【０００８】
また、この２つのエントリ端末のうち、いずれかには、突合プログラムが導入されている。図１３の例では、エントリ端末２０３に、突合プログラム２０８が導入されている。このためエントリ端末２０３において、突合プログラム２０８は、エントリ端末２０２から、修正後の振込データを取得する。そして、突合プログラム２０８は、エントリ端末２０２上でオペレータ２０５によって修正された振込データと、エントリ端末２０３上でオペレータ２０６によって修正された振込データとを突き合わせ、両者が一致しているかどうかを判定する。
【０００９】
そして、判定の結果、両者が一致していない場合は、突合プログラム２０８は、両方の振込データを検証端末２０４に送信する。一方、判定の結果、両者が一致している場合は
、突合プログラム２０８は、振込額が規定額以上であるかどうかを判定する。そして、判定の結果、振込額が規定額以上である場合は、突合プログラム２０８は、両方の振込データを検証端末２０４に送信する。また、判定の結果、振込額が規定額未満である場合は、突合プログラム２０８は、振込データを、振込処理を実行する為替システムに送信する。
【００１０】
検証端末２０４は、突合プログラム２０８から２つの振込データが送られてくると、これらを画面上に表示する。そして、検証者２０７は、検証端末２０４を用いて、画面上の２つの振込データを見比べる。
【００１１】
見比べた結果、両者が一致し、且つ、誤りがない場合は、検証者２０７は、検証端末２０４によって、一方の振込データを為替システムに送信する。一方、見比べた結果、両者が一致しておらず、その原因が軽微な誤りにある場合は、検証者２０７は、検証端末２０４上で誤記を修正し、検証端末２０４から、修正後の振込データを為替システム３００に送信する。また、見比べた結果、両者が一致しておらず、その原因が軽微な誤りにない場合は、検証者２０７は、各振込データを、エントリ端末２０２及び２０３それぞれに差し戻す。差し戻された場合は、エントリ端末２０２、エントリ端末２０３において、再度、上記の処理が行われる。
【００１２】
また、為替ＯＣＲシステム２００は、通常、エントリ端末２０２及び２０３での入力を支援する機能も備えている。具体的には、為替ＯＣＲシステム２００は、過去の取引で用いられた情報、例えば、依頼人情報、受取人情報等を蓄積し、振込データにおける認識率の高い情報及びタイピングされた情報をキーにして、蓄積された情報から、項目毎に、該当する可能性のある情報を検索し、これをオペレータに提示する。このような機能によれば、エントリ端末２０２及び２０３のオペレータにおけるタイピングミスが軽減される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００３−６４４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
ところで、近年においては、人材不足が叫ばれていることから、データ入力のような単純作業における人手を減らして、省力化を図ることが求められている。しかしながら、上述のような為替ＯＣＲシステムが導入されていても、オペレータの数を減らすことは困難であり、金融機関においては、為替処理における省力化が求められている。
【００１５】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、金融機関での為替処理における省力化を図り得る、入力支援装置、入力支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における振込データ入力支援装置は、
項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ワイルドカード変換部と、
一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、検索処理部と、
抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを
推定する、振込データ推定部と、
を備えている、
ことを特徴とする。
【００１７】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における振込データ入力支援方法は、（ａ）項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ステップと、
（ｂ）一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、ステップと、
（ｃ）抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする。
【００１８】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ステップと、
（ｂ）一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、ステップと、
（ｃ）抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、ステップと、
を実行させる、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
以上のように、本発明によれば、金融機関での為替処理における省力化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施の形態における振込データ入力支援装置を導入した為替ＯＣＲシステムの構成を示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施において用いられる振込依頼票の一例を示す図である。
【図４】図４は、図３に示す振込依頼票をＯＣＲすることで得られた振込データの一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態において不読率算出部によって行われる処理の一例を説明する図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態においてワイルドカード変換部による変換処理の結果の一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態において検索処理部による検索処理の結果の一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態において振込データ推定部による第１の類似度の算出結果の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態において振込データ推定部による第２の類似度の算出結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置の動作を示すフロー図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、従来からの為替ＯＣＲシステムの概略構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、振込データ入力支援装置、振込データ入力支援方法、及びプログラムについて、図１〜図１２を参照しながら説明する。
【００２２】
［装置構成］
最初に、本実施の形態における振込データ入力支援装置の概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【００２３】
図１に示す、本実施の形態における振込データ入力支援装置１０は、ＯＣＲを用いた振込データの入力において、入力処理を支援する装置である。図１に示すように、振込データ入力支援装置１０は、ワイルドカード変換部１１と、検索処理部１２と、振込データ推定部１３とを備えている。
【００２４】
ワイルドカード変換部１１は、項目毎に情報が記載された振込依頼票にＯＣＲを行うことによって生成された、項目毎の文字列（以下「ＯＣＲ文字列」と表記する。）の集合において、項目毎に、文字列の一部をワイルドカードに変換する。
【００２５】
検索処理部１２は、一部がワイルドカードに変換された文字列を用いて、項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する。
【００２６】
振込データ推定部１３は、抽出された複数の振込データそれぞれについて、各振込データとＯＣＲの結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する。
【００２７】
このように、振込データ入力支援装置１０では、ＯＣＲ文字列をそのまま使うのでなく、一部がワイルドカードに変換された文字列を用いて検索が行われる。また、これにより、候補となる振込データが複数得られ、その中から、ＯＣＲ文字列との第１の類似度に基づいて、振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データが推定される。
【００２８】
つまり、振込データ入力支援装置１０によれば、ＯＣＲの結果から、実際の振込データが推定されるため、人手を減らすことができるので、金融機関での為替処理における省力化が図られることになる。
【００２９】
続いて、図２及び図３を用いて、本実施の形態における振込データ入力支援装置を用い
た為替ＯＣＲシステムについて説明する。図２は、本実施の形態における振込データ入力支援装置を導入した為替ＯＣＲシステムの構成を示す図である。図３は、本発明の実施において用いられる振込依頼票の一例を示す図である。図４は、図３に示す振込依頼票をＯＣＲすることで得られた振込データの一例を示す図である。
【００３０】
図２に示すように、本実施の形態では、振込データ入力支援装置１０は、為替ＯＣＲシステム１００に組み込まれる。為替ＯＣＲシステム１００は、振込データ入力支援装置１０に加えて、ＯＣＲ装置１０１と、エントリ端末１０２と、検証端末１０３とを備えている。
【００３１】
為替ＯＣＲシステム１００は、図１３に示した従来の為替ＯＣＲシステム２００と同様の機能を備えており、銀行の集中センターに設置され、更に、銀行の各支店の端末２１１とネットワークを介して接続されている。
【００３２】
また、本実施の形態でも、銀行の各支店において、担当者２１０は、顧客が記入した振込依頼票２１３（図３参照）を受け取り、これをスキャナ２１２によって画像データに変換し、得られた画像データを、端末２１１を介して、集中センターにあるＯＣＲ装置１０１に送信する。
【００３３】
ＯＣＲ装置１０１は、本実施の形態でも、図１３に示した従来のＯＣＲ装置２０１と同様に、受信した画像データを対象にしてＯＣＲを実行して、振込依頼票のデジタルデータ（振込データ）を生成する。図４に示すように、ＯＣＲによって生成された振込データは、項目毎の文字列の集合で構成されている。
【００３４】
但し、本実施の形態では、ＯＣＲ装置１０１は、ＯＣＲによって生成した振込データを、２台のエントリ端末２０２及び２０３ではなく、振込データ入力支援装置１０に送る。振込データは、図４に示すように、振込依頼票の各項目に記入されている情報を示すテキストデータで構成されている。図４において「？」となっている箇所は、ＯＣＲによって認識されなかった箇所を示している。
【００３５】
そして、本実施の形態では、振込データ入力支援装置１０は、ＯＣＲによって生成された振込データから、振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定し、推定した振込データを為替システム３００に送信する。また、以降の説明では、ＯＣＲ装置１０１が出力した振込データと、振込データ入力支援装置１０が出力した振込データとを区別するため、前者については「ＯＣＲ結果」とも表記する。
【００３６】
また、本実施の形態においても、為替ＯＣＲシステム１００は、図２において破線で示すように、従来からの為替ＯＣＲシステムと同様に（図１３参照）、エントリ端末２０２と、エントリ端末２０３と、検証端末２０４とを備えることもできる。
【００３７】
このような構成とすることで、振込データ入力支援装置１０は、特定の状況下において、ＯＣＲによって生成された振込データを、エントリ端末２０２及びエントリ端末２０３に送ることができる。この場合、エントリ端末２０２、エントリ端末２０３、及び検証端末２０４は従来と同様の処理を行うことになる。
【００３８】
また、特定の状況としては、振込金額が、予め設定された上限を超えている場合、算出された全ての第１の類似度が閾値未満である場合、等が挙げられる。特定の状況は、特に限定されるものではない。
【００３９】
更に、為替ＯＣＲシステム１００においては、上述した２つのエントリ端末のうち、エ
ントリ端末２０３のみが設置されていても良い。この場合は、突合プログラム２０８は、振込データ入力支援装置１０から、それによって推定された振込データを取得する。そして、突合プログラム２０８は、エントリ端末２０３上でオペレータ２０６によって修正された振込データと、振込データ入力支援装置１０によって推定された振込データとを突き合わせ、両者が一致しているかどうかを判定する。その後の突合プログラム２０８で行われる処理は、図１３に示した処理と同様である。また、検証端末１０３で行われる処理、及び検証者１０６が行う行為も、図１３に示した従来の為替ＯＣＲシステム２００の場合と同じである。
【００４０】
続いて、図５〜図１０を用いて、本実施の形態における振込データ入力支援装置１０の構成及び機能についてより具体的に説明する。図５は、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置の具体的構成を示すブロック図である。
【００４１】
図５に示すように、本実施の形態では、振込データ入力支援装置１０は、ワイルドカード変換部１１、検索処理部１２、及び振込データ推定部１３に加えて、不読率算出部１４を備えている。また、振込データ入力支援装置１０には、データベース２０が接続されている。
【００４２】
データベース２０には、過去の振込データが登録されている。なお、図５の例では、データベース２０は、振込データ入力支援装置１０の外に設けられているが、これは一例である。データベース２０は、振込データ入力支援装置１０の内部に設けられていても良い。
【００４３】
不読率算出部１４は、ＯＣＲによって生成された文字列（ＯＣＲ結果）について、項目毎に、不読率を算出する。この場合、ワイルドカード変換部１１は、不読率が閾値未満となった項目毎に、文字列の一部をワイルドカードに変換する。
【００４４】
このように不読率が高い項目については処理対象から外されることにより、検索処理部１２による検索の精度の低下が抑制され、結果、振込データ推定部１３による推定の精度の低下も抑制される。図６は、本発明の実施の形態において不読率算出部によって行われる処理の一例を説明する図である。
【００４５】
図６の例では、項目毎のＯＣＲ結果が示されている。また、図６に示すように、項目毎に不読率の閾値が設定されているので、不読率算出部１４は、項目毎に、対応する閾値と不読率とを比較して、不読率が閾値以上となる文字列を特定する。具体的には、不読率算出部１４は、図６の例では、不読率が閾値以上である項目として「口座番号」を特定する。
【００４６】
ワイルドカード変換部１１は、本実施の形態では、項目毎に、ＯＣＲによって生成された文字列の一部をワイルドカードに変換する。図７は、本発明の実施の形態においてワイルドカード変換部による変換処理の結果の一例を示す図である。
【００４７】
図７の例では、図６で示された項目「電話番号」と「依頼人名」とを対象にして、文字列の１つがワイルドカード「＊」に変換されている。その結果、項目毎に、複数の文字列（以下「ワイルドカード文字列」と表記する。）が生成されている。
【００４８】
検索処理部１２は、本実施の形態では、項目毎に、ワイルドカード変換部１１で生成された各ワイルドカード文字列を用いて、データベース２０を検索して、該当する振込データを複数抽出する。図８は、本発明の実施の形態において検索処理部による検索処理の結果の一例を示す図である。
【００４９】
図８の例では、上図は、項目「電話番号」のワイルドカード文字列をクエリとして検索した場合の検索結果を示し、下図は、項目「依頼人名」のワイルドカード文字列をクエリとして検索した場合の検索結果を示している。また、データベース２０は、振込データ毎に、各項目のデータをひとまとまりにして管理しているため、検索結果には、振込データを構成する全ての項目のデータが含まれている。
【００５０】
振込データ推定部１３は、本実施の形態では、検索処理部１２で抽出された複数の振込データそれぞれについて、ＯＣＲ結果との第１の類似度を算出する。この場合の第１の類似度としては、例えば、コサイン類似度が挙げられる。コサイン類似度の算出手法としては、既知の算出手法が挙げられる。図９は、本発明の実施の形態において振込データ推定部による第１の類似度の算出結果の一例を示す図である。
【００５１】
図９の例では、図８の上図及び下図に示した検索結果と図６に示したＯＣＲ結果とから算出されたコサイン類似度が示されている。なお、図８において、電話番号が「８５２４２８１２」となっている文字列と、「８５４２２８１２」となっている文字列とは、上図と下図とで重複している。このため、図９においては、重複しているうちの一方は削除されている。
【００５２】
更に、本実施の形態では、振込データ推定部１３は、算出した第１の類似度（コサイン類似度）に基づいて、検索によって抽出された振込データそれぞれに対して優先度を設定する。具体的には、振込データ推定部１３は、第１の類似度が最も高い振込データの優先度を最上位とする。そして、振込データ推定部１３は、優先度が最上位の振込データを、振込依頼票の内容と一致している可能性のある振込データであるとする。また、振込データ推定部１３は、第１の類似度（コサイン類似度）について、その値が規定値以上であるかどうかを判定し、規定値以上である場合にのみ、上述の推定を行っても良い。類似度が低い場合は、推定精度が低下する可能性が高いためである。
【００５３】
加えて、図９の例では、最も高い優先度が設定された振込データが２以上存在している。この場合、本実施の形態では、振込データ推定部１３は、上述の第１の類似度（コサイン類似度）の算出に用いた式とは別の式を用いて、最も高い優先度が設定された振込データそれぞれについて、ＯＣＲ結果との第２の類似度を算出する。そして、振込データ推定部１３は、算出した第２の類似度に基づいて、最も高い優先度が設定された振込データのうちの１つを、振込依頼票と一致した振込データと推定する。また、振込データ推定部１３は、推定した振込データを、エントリ端末１０２に送信する。図１０は、本発明の実施の形態において振込データ推定部による第２の類似度の算出結果の一例を示す図である。
【００５４】
図１０の例では、図９において優先度が最上位であった２つの振込データに対して、第２の類似度が算出されている。第２の類似度としては、例えば、ＪＡＲＯ  Ｄｉｓｔａｎｃｅが挙げられる。ＪＡＲＯ  Ｄｉｓｔａｎｃｅの算出手法としては、既知の算出手法が挙げられる。なお、本実施の形態では、最初の第１の類似度として、ＪＡＲＯ  Ｄｉｓｔａｎｃｅが算出され、第２の類似度として、コサイン類似度が算出されていても良い。また、本実施の形態では、これらの一方と別の類似度が算出されても良いし、これら以外の２種類の類似度が算出されても良い。
【００５５】
また、第１の類似度又は第２の類似度が第１の設定範囲内にあるとする（例えば、類似度が９０以上）。この場合、振込データ推定部１３は、第１の類似度又は第２の類似度が最も高い振込データを、振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定することができる。
【００５６】
更に、第１の類似度又は第２の類似度が第２の設定範囲内にあるとする（例えば、８０≦類似度＜９０）。この場合は、振込データ推定部１３は、第１の類似度又は第２の類似度が高い順に所定数の振込データを選択し、選択した所定数の振込データを、振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定することもできる。
【００５７】
このように、類似度に対して第１の設定範囲と第２の設定範囲とを設けるようにすれば、振込データ入力支援装置１０は、信憑性の高い振込データを得られなかった場合に、信憑性はあるが可能性のある振込データを出力することができる。また、信憑性の高い振込データを得られなかった場合は、振込データ入力支援装置１０は、上述したように、ＯＣＲによって生成された振込データを、エントリ端末２０２及びエントリ端末２０３に送ることができる。この場合は、エントリ端末２０２、エントリ端末２０３及び検証端末２０４を経て、振込データが作成される。
【００５８】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置１０の動作について図１１を用いて説明する。図１１は、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図１０を参照する。また、本実施の形態では、振込データ入力支援装置１０を動作させることによって、振込データ入力支援方法が実施される。よって、本実施の形態における振込データ入力支援方法の説明は、以下の振込データ入力支援装置１０の動作説明に代える。
【００５９】
まず、前提として、ＯＣＲ装置１０１から、振込データ入力支援装置１０に対して、ＯＣＲ結果が入力される。これにより、図１１に示すように、最初に、不読率算出部１４が、ＯＣＲ結果を構成する項目の中から、１つの項目を選択する（ステップＡ１）。次に、不読率算出部１４は、選択した項目について不読率を算出する（ステップＡ２）。続いて、不読率算出部１４は、ステップＡ２で算出した不読率が閾値以上であるかどうかを判定する（ステップＡ３）。
【００６０】
ステップＡ３の判定の結果、不読率が閾値以上である場合は、不読率算出部１４は、ステップＡ１を再度実行する。
【００６１】
一方、ステップＡ３の判定の結果、不読率が閾値以上でない場合（閾値未満）は、ワイルドカード変換部１１は、図７に示したように、選択した項目の文字列の一部をワイルドカードに変換して複数のワイルドカード文字列を生成する（ステップＡ４）。
【００６２】
次に、検索処理部１２は、ステップＡ４で生成されたワイルドカード文字列を用いて、データベース２０を検索して、図８に示したように、該当する文字列を含む振込データを抽出する（ステップＡ５）。また、ステップＡ５では、検索処理部１２は、検索によって抽出した振込データを検索リストとして保持する。なお、検索処理部１２は、検索によって振込データが抽出されなかった場合は、空の検索リストを保持する。
【００６３】
次に、検索処理部１２は、全ての項目について検索を終了したかどうかを判定する（ステップＡ６）。そして、ステップＡ６の判定の結果、全ての項目について検索を終了していない場合は、検索処理部１２は、不読率算出部１４に対して、再度、ステップＡ１を実行するように指示する。これにより、新たに選択された項目に対して、再度ステップＡ１〜Ａ５が実行される。
【００６４】
一方、全ての項目について検索を終了している場合は、検索処理部１２は、ステップＡ５の検索によって振込データが抽出されているかどうかを判定する（ステップＡ７）。具体的には、検索処理部１２は、検索リストに振込データが含まれているかどうかを判定す
る。そして、検索処理部１２は、判定の結果を、振込データ推定部１３に通知する。
【００６５】
ステップＡ７の判定の結果、検索によって振込データが抽出されていない場合は、振込データ推定部１３は、ＯＣＲ結果のみを、外部、例えば、エントリ端末２０２及び２０３に出力する（ステップＡ１５）。
【００６６】
一方、ステップＡ７の判定の結果、検索によって振込データが抽出されている場合は、振込データ推定部１３は、振込データそれぞれについて、ＯＣＲ文字列との第１の類似度（コサイン類似度）を算出する（ステップＡ８）。
【００６７】
次に、振込データ推定部１３は、ステップＡ８で算出した第１の類似度に基づいて、検索によって抽出された各振込データに優先度を設定する（ステップＡ９）。次に、振込データ推定部１３は、最も高い優先度が設定された振込データ（最上位の振込データ）について、その類似度が規定値以上であるかどうかを判定する（ステップＡ１０）。
【００６８】
ステップＡ１０の判定の結果、最上位の振込データの類似度が規定値未満である場合は、振込データ推定部１３は、ステップＡ１５を実行し、ＯＣＲ結果のみを、外部に出力する。一方、ステップＡ１０の判定の結果、最上位の振込データの類似度が規定値以上である場合は、振込データ推定部１３は、最上位の振込データが２以上存在しているかどうかを判定する（ステップＡ１１）。
【００６９】
ステップＡ１１の判定の結果、最上位の振込データが１つである場合は、振込データ推定部１３は、最上位の振込データを、為替システム３００に出力する（ステップＡ１４）。
【００７０】
一方、ステップＡ１１の判定の結果、最上位の振込データが２以上存在する場合は、振込データ推定部１３は、図１０に示したように、最上位の振込データそれぞれについて、ＯＣＲ結果との第２の類似度（ＪＡＲＯ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）を算出する（ステップＡ１２）。
【００７１】
そして、振込データ推定部１３は、第２の類似度が最も高い振込データのみを、為替システム３００に出力する（ステップＡ１３）。ステップＡ１３、Ａ１４又はＡ１５が実行されると、振込データ入力支援装置１０における処理は終了する。また、ステップＡ１３及びＡ１４において、振込データ推定部１３は、出力対象となる振込データと共に、算出された類似度、項目毎の不読率等も出力することができる。
【００７２】
［実施の形態における効果］
以上のように、本実施の形態では、ワイルドカード文字列を用いて、データベース２０に対して検索が行われるので、候補となる振込データが複数抽出される。そして、抽出された振込データとＯＣＲ結果との類似度に基づいて、ＯＣＲ結果が示す振込データが推定される。また、最初に計算された類似度の値が同一の振込データが存在する場合は、再度、別の算出式によって第２の類似度が計算され、この第２の類似度に基づいて、ＯＣＲ結果が示す振込データが再度推定される。
【００７３】
このため、本実施の形態によれば、ＯＣＲ結果から、最適な振込データが推定される。この結果、為替ＯＣＲシステム１００では、従来と異なり、エントリ端末及びオペレータの数を減らすことができ、金融機関での為替処理における省力化が図られる。
【００７４】
［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１１に示すステップＡ１〜Ａ
１４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における振込データ入力支援装置１０と振込データ入力方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、ワイルドカード変換部１１、検索処理部１２、振込データ推定部１３、及び不読率算出部１４として機能し、処理を行なう。
【００７５】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、ワイルドカード変換部１１、検索処理部１２、振込データ推定部１３、及び不読率算出部１４のいずれかとして機能しても良い。
【００７６】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、振込データ入力支援装置１０を実現するコンピュータについて図１２を用いて説明する。図１２は、本発明の実施の形態における振込データ入力支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００７７】
図１２に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。また、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
【００７８】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００７９】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００８０】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００８１】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【００８２】
なお、本実施の形態における振込データ入力支援装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、振込データ入力支援装置１０は、一部がプログラムで実現され、残
りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００８３】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１２）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００８４】
（付記１）
項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ワイルドカード変換部と、
一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、検索処理部と、
抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、振込データ推定部と、
を備えている、
ことを特徴とする振込データ入力支援装置。
【００８５】
（付記２）
付記１に記載の振込データ入力支援装置であって、
前記振込データ推定部が、
算出した前記第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データそれぞれに対して優先度を設定し、
最も高い優先度が設定された振込データが２以上存在する場合に、前記第１の類似度の算出に用いた式とは別の式を用いて、最も高い優先度が設定された文字列それぞれについて、前記光学的文字認識の結果との第２の類似度を算出し、
算出した前記第２の類似度に基づいて、最も高い優先度が設定された文字列のうちの１つを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある振込データとして推定する、
ことを特徴とする振込データ入力支援装置。
【００８６】
（付記３）
付記１または２に記載の振込データ入力支援装置であって、
前記振込データ推定部が、
算出した前記類似度が第１の設定範囲内にあるときに、前記類似度が最も高い振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定し、
算出した前記類似度が第２の設定範囲内にあるときに、前記類似度が高い順に所定数の振込データを選択し、選択した所定数の振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定する、
ことを特徴とする振込データ入力支援装置。
【００８７】
（付記４）
付記１〜３のいずれかに記載の振込データ入力支援装置であって、
前記光学的文字認識によって生成された文字列について、前記項目毎に、不読率を算出し、算出した前記不読率が閾値以上となる項目が存在する場合に、該当する項目の文字列を削除する、不読率算出部を更に備え、
前記ワイルドカード変換部が、削除された項目以外の項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、
ことを特徴とする振込データ入力支援装置。
【００８８】
（付記５）
（ａ）項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ステップと、
（ｂ）一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、ステップと、
（ｃ）抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする振込データ入力支援方法。
【００８９】
（付記６）
付記５に記載の振込データ入力支援方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、
算出した前記第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データそれぞれに対して優先度を設定し、
最も高い優先度が設定された振込データが２以上存在する場合に、前記第１の類似度の算出に用いた式とは別の式を用いて、最も高い優先度が設定された文字列それぞれについて、前記光学的文字認識の結果との第２の類似度を算出し、
算出した前記第２の類似度に基づいて、最も高い優先度が設定された文字列のうちの１つを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある振込データとして推定する、
ことを特徴とする振込データ入力支援方法。
【００９０】
（付記７）
付記５または６に記載の振込データ入力支援方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、
算出した前記類似度が第１の設定範囲内にあるときに、前記類似度が最も高い振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定し、
算出した前記類似度が第２の設定範囲内にあるときに、前記類似度が高い順に所定数の振込データを選択し、選択した所定数の振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定する、
ことを特徴とする振込データ入力支援方法。
【００９１】
（付記８）
付記５〜７のいずれかに記載の振込データ入力支援方法であって、
（ｄ）前記光学的文字認識によって生成された文字列について、前記項目毎に、不読率を算出し、算出した前記不読率が閾値以上となる項目が存在する場合に、該当する項目の文字列を削除する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、削除された項目以外の項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、
ことを特徴とする振込データ入力支援方法。
【００９２】
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）項目毎に情報が記載された振込依頼票に光学的文字認識を行うことによって生成された、前記項目毎の文字列の集合において、前記項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、ステップと、
（ｂ）一部が前記ワイルドカードに変換された文字列を用いて、前記項目毎に過去の振込の内容を特定する振込データを登録したデータベースを検索して、該当する振込データを複数抽出する、ステップと、
（ｃ）抽出された複数の振込データそれぞれについて、当該振込データと前記光学的文字認識の結果との第１の類似度を算出し、算出した第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データの中から、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データを推定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【００９３】
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、
算出した前記第１の類似度に基づいて、抽出された複数の振込データそれぞれに対して優先度を設定し、
最も高い優先度が設定された振込データが２以上存在する場合に、前記第１の類似度の算出に用いた式とは別の式を用いて、最も高い優先度が設定された文字列それぞれについて、前記光学的文字認識の結果との第２の類似度を算出し、
算出した前記第２の類似度に基づいて、最も高い優先度が設定された文字列のうちの１つを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある振込データとして推定する、
ことを特徴とするプログラム。
【００９４】
（付記１１）
付記９または１０に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、
算出した前記類似度が第１の設定範囲内にあるときに、前記類似度が最も高い振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定し、
算出した前記類似度が第２の設定範囲内にあるときに、前記類似度が高い順に所定数の振込データを選択し、選択した所定数の振込データを、前記振込依頼票の内容と一致している可能性のある、振込データと推定する、
ことを特徴とするプログラム。
【００９５】
（付記１２）
付記９〜１１のいずれかに記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｄ）前記光学的文字認識によって生成された文字列について、前記項目毎に、不読率を算出し、算出した前記不読率が閾値以上となる項目が存在する場合に、該当する項目の文字列を削除する、ステップを更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、削除された項目以外の項目毎に、前記文字列の一部をワイルドカードに変換する、
ことを特徴とするプログラム。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
以上のように、本発明によれば、金融機関での為替処理における省力化を図ることができる。本発明は、例えば、為替ＯＣＲシステムに有用である。
【符号の説明】
【００９７】
１０  振込データ入力支援装置
１１  ワイルドカード変換部
１２  検索処理部
１３  振込データ推定部
１４  不読率算出部
１００  為替ＯＣＲシステム
１０１  ＯＣＲ装置
１０２  エントリ端末
１０３  検証端末
１０４  突合プログラム
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2020154975.tif 000003
【図２】
2020154975.tif 000004
【図３】
2020154975.tif 000005
【図４】
2020154975.tif 000006
【図５】
2020154975.tif 000007
【図６】
2020154975.tif 000008
【図７】
2020154975.tif 000009
【図８】
2020154975.tif 000010
【図９】
2020154975.tif 000011
【図１０】
2020154975.tif 000012
【図１１】
2020154975.tif 000013
【図１２】
2020154975.tif 000014
【図１３】
2020154975.tif 000015