(57)【要約】【課題】  修正履歴の無い項目値の組み合わせでも、補正することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】  情報処理装置は、文字認識処理の結果に対する修正履歴を、項目及び項目値に関連付けて格納する修正履歴格納部と、新たに入力された文字認識処理の結果と、前記修正履歴格納部に格納されている項目値とを、複数の項目それぞれについて比較する比較部と、前記比較部による比較結果に基づいて、前記修正履歴格納部に格納されている項目値の組合せを選択する組合せ選択部と、前記組合せ選択部により選択された項目値の組合せを用いて、新たに入力された文字認識処理の結果を補正する補正部とを有する。【選択図】図３
2020135610.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識処理の結果に対する修正履歴を、項目及び項目値に関連付けて格納する修正履歴格納部と、
新たに入力された文字認識処理の結果と、前記修正履歴格納部に格納されている項目値とを、複数の項目それぞれについて比較する比較部と、
前記比較部による比較結果に基づいて、前記修正履歴格納部に格納されている項目値の組合せを選択する組合せ選択部と、
前記組合せ選択部により選択された項目値の組合せを用いて、新たに入力された文字認識処理の結果を補正する補正部と
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記修正履歴格納部は、修正前の項目値と、修正後の項目値を互いに関連付けて格納しており、
前記比較部は、前記修正履歴格納部に格納されている修正前の項目値、及び、修正後の項目値を、新たに入力された文字認識処理結果に含まれる項目値と比較する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記組合せ選択部により選択された項目値の組合せの妥当性を、前記補正部により補正される補正量、又は、前記修正履歴格納部に格納されている修正履歴に対応する修正回数に基づいて評価する妥当性評価部
をさらに有し、
前記補正部は、前記妥当性評価部により妥当であると判断された場合に、補正を実行する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
ユーザの操作に応じて、文字認識処理の結果に対する修正を実行する修正部と、
前記修正部により修正された項目及び修正後の項目値を、修正前の項目値に関連付けて前記修正履歴格納部に追加登録する修正履歴登録部と
をさらに有する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記組合せ選択部は、複数の項目における項目値全体の類似度が高いものを、項目値の組合せとして選択する
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記比較部は、前記修正履歴格納部において、互いに関連付けて格納されている修正前の項目値、又は、修正後の項目値が、新たに入力された項目値と類似した場合に、一致であると判定する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
文字認識処理の結果に対する修正履歴を、項目及び項目値に関連付けて格納する修正履歴格納ステップと、
新たに入力された文字認識処理の結果と、前記修正履歴格納ステップにより格納されている項目値とを、複数の項目それぞれについて比較する比較ステップと、
前記比較ステップによる比較結果に基づいて、前記修正履歴格納ステップにより格納されている項目値の組合せを選択する組合せ選択ステップと、
前記組合せ選択ステップにより選択された項目値の組合せを用いて、新たに入力された文字認識処理の結果を補正する補正ステップと
を有する情報処理方法。
【請求項８】
文字認識処理の結果に対する修正履歴を、項目及び項目値に関連付けて格納する修正履歴格納ステップと、
新たに入力された文字認識処理の結果と、前記修正履歴格納ステップにより格納されている項目値とを、複数の項目それぞれについて比較する比較ステップと、
前記比較ステップによる比較結果に基づいて、前記修正履歴格納ステップにより格納されている項目値の組合せを選択する組合せ選択ステップと、
前記組合せ選択ステップにより選択された項目値の組合せを用いて、新たに入力された文字認識処理の結果を補正する補正ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、入力された複数の項目のデータを項目毎に修正する入力修正方法であって、前記各項目の内容に対する確信度を計算する確信度計算手段と、前記確信度計算手段により計算された確信度を用いて前記項目の内容を更新する更新手段とを具備したことを特徴とする入力修正方法が開示されている。
【０００３】
また、特許文献２には、スキャナで読み取った名刺の画像から文字認識し、前記名の会社名・氏名・住所などの項目ごとに区分した形式の名刺データを生成する名刺認識装置において、前記名刺データを順次格納する名刺データファイルと、前記名刺データをユーザが確認・修正した修正済みの名刺データを順次格納する修正済みデータファイルを具備し、以前に修正した名刺と今から修正する名刺の名刺データの一部の項目を比較して同じ会社の名刺かを判定し、両者が同じ会社の名刺の場合に、以前に修正した名刺の修正済データのうち、両者で同じである項目だけを今から修正する名刺の名刺データへ複写することを特徴とする名刺認識データ修正方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２４４５１８
【特許文献２】特開平４−２６７４９２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
修正履歴の無い項目値の組み合わせでも、補正することができる情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、文字認識処理の結果に対する修正履歴を、項目及び項目値に関連付けて格納する修正履歴格納部と、新たに入力された文字認識処理の結果と、前記修正履歴格納部に格納されている項目値とを、複数の項目それぞれについて比較する比較部と、前記比較部による比較結果に基づいて、前記修正履歴格納部に格納されている項目値の組合せを選択する組合せ選択部と、前記組合せ選択部により選択された項目値の組合せを用いて、新たに入力された文字認識処理の結果を補正する補正部とを有する。
【０００７】
好適には、前記修正履歴格納部は、修正前の項目値と、修正後の項目値を互いに関連付けて格納しており、前記比較部は、前記修正履歴格納部に格納されている修正前の項目値、及び、修正後の項目値を、新たに入力された文字認識処理結果に含まれる項目値と比較する。
【０００８】
好適には、前記組合せ選択部により選択された項目値の組合せの妥当性を、前記補正部により補正される補正量、又は、前記修正履歴格納部に格納されている修正履歴に対応する修正回数に基づいて評価する妥当性評価部をさらに有し、前記補正部は、前記妥当性評価部により妥当であると判断された場合に、補正を実行する。
【０００９】
好適には、ユーザの操作に応じて、文字認識処理の結果に対する修正を実行する修正部と、前記修正部により修正された項目及び修正後の項目値を、修正前の項目値に関連付けて前記修正履歴格納部に追加登録する修正履歴登録部とをさらに有する。
【００１０】
好適には、前記組合せ選択部は、複数の項目における項目値全体の類似度が高いものを、項目値の組合せとして選択する。
【００１１】
好適には、前記比較部は、前記修正履歴格納部において、互いに関連付けて格納されている修正前の項目値、又は、修正後の項目値が、新たに入力された項目値と類似した場合に、一致であると判定する。
【００１２】
本発明に係る情報処理方法は、文字認識処理の結果に対する修正履歴を、項目及び項目値に関連付けて格納する修正履歴格納ステップと、新たに入力された文字認識処理の結果と、前記修正履歴格納ステップにより格納されている項目値とを、複数の項目それぞれについて比較する比較ステップと、前記比較ステップによる比較結果に基づいて、前記修正履歴格納ステップにより格納されている項目値の組合せを選択する組合せ選択ステップと、前記組合せ選択ステップにより選択された項目値の組合せを用いて、新たに入力された文字認識処理の結果を補正する補正ステップとを有する。
【００１３】
本発明に係るプログラムは、文字認識処理の結果に対する修正履歴を、項目及び項目値に関連付けて格納する修正履歴格納ステップと、新たに入力された文字認識処理の結果と、前記修正履歴格納ステップにより格納されている項目値とを、複数の項目それぞれについて比較する比較ステップと、前記比較ステップによる比較結果に基づいて、前記修正履歴格納ステップにより格納されている項目値の組合せを選択する組合せ選択ステップと、前記組合せ選択ステップにより選択された項目値の組合せを用いて、新たに入力された文字認識処理の結果を補正する補正ステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
修正履歴の無い項目値の組み合わせでも、補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】入力情報補正システム１の全体構成を例示する図である。
【図２】入力情報補正装置５のハードウェア構成を例示する図である。
【図３】入力情報補正装置５の機能構成を例示する図である。
【図４】修正履歴の登録処理の概要（Ｓ１０）を説明するフローチャートである。
【図５】入力情報補正処理（Ｓ２０）を説明するフローチャートである。
【図６】（ａ）は、読み取り画像を例示し、（ｂ）は、抽出した項目値と修正履歴の項目値との比較例であり、（ｃ）は、修正履歴に基づく項目値の補正例である。
【図７】修正履歴ＤＢ６００の構造を例示する図である。
【図８】（ａ）は、補正前のＯＣＲ認識結果と補正後の認識結果を例示し、（ｂ）は、「入力情報補正処理」により登録される修正履歴ＤＢ６００の具体例である。
【図９】修正履歴登録処理（Ｓ３０）を説明するフローチャートである。
【図１０】類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）を説明するフローチャートである。
【図１１】補正に使用する項目値の組み合わせの絞り込み（Ｓ５０）を説明するフローチャートである。
【図１２】補正先の項目値検索と補正処理（Ｓ６０）を説明するフローチャートである。
【図１３】（ａ）は、読み取り画像の誤認識結果を例示し、（ｂ）は、項目値の組み合わせの抽出と補正とに使用するテーブルを例示する。
【図１４】（ａ）は、類似する項目値から項目値の組み合わせを検索する処理の一例を示し、（ｂ）は、項目毎の補正先検索結果を示す。
【図１５】修正履歴ＤＢ６００に存在しない項目値の組み合わせを補正する処理を例示する図である。
【図１６】（ａ）は、補正対象の項目値と修正後の項目値とが類似しない場合を例示する図であり、（ｂ）は、補正対象の項目値と修正前の項目値とが類似しない場合を例示する図である。
【図１７】（ａ）は、修正履歴ＤＢ６００に４０社分の名刺データが登録された場合の処理時間を示す表であり、（ｂ）は、修正履歴ＤＢ６００に４８０社分の名刺データが登録された場合の処理時間を示す表であり、（ｃ）は、従来手法と入力情報書処理装置５との予測線を含めた、データ数と処理時間の変化を表すグラフであり、(ｄ)は、４０社分または４８０社分の名刺データが登録された各修正履歴ＤＢ６００における、辞書データのファイルサイズを比較した表である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。
図１は、入力情報補正システム１の全体構成を例示する図である。
図１に例示するように、入力情報補正システム１は、複数のスキャナ３a、スキャナ３ｂ、スキャナ３ｃ及び入力情報補正装置５を含み、ネットワーク７を介して互いに接続している。スキャナ３ａ、スキャナ３ｂ、スキャナ３ｃを合わせてスキャナ３と称する。スキャナ３は、光学式の読取装置で取得した画像データを入力情報補正装置５に送信する。本例において、スキャナ３は、文書または名刺をスキャンするものとする。
入力情報補正装置５は、コンピュータ端末であり、スキャナ３から受信した画像データの文字認識及び認識した文字の補正を行う。画像データに対して文字認識した結果を入力情報とする。具体的には、入力情報補正装置５は、画像データに対してＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）処理を行い、入力情報を修正履歴に基づいて補正する。なお、入力情報補正装置５は、本発明に係る情報処理装置の一例である。
【００１７】
図２は、入力情報補正装置５のハードウェア構成を例示する図である。
図２に例示するように、入力情報補正装置５は、ＣＰＵ２００、メモリ２０２、ＨＤＤ２０４、ネットワークインタフェース２０６（ネットワークＩＦ２０６）、表示装置２０８、及び、入力装置２１０を有し、これらの構成はバス２１２を介して互いに接続している。
ＣＰＵ２００は、例えば、中央演算装置である。
メモリ２０２は、例えば、揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。
ＨＤＤ２０４は、例えば、ハードディスクドライブ装置であり、不揮発性の記録装置としてコンピュータプログラム（例えば、図３の入力情報補正プログラム５０）やその他のデータファイル（例えば、図３の修正履歴データベース６００）を格納する。
ネットワークＩＦ２０６は、有線又は無線で通信するためのインタフェースであり、例えば、内部ネットワーク７における通信を実現する。
表示装置２０８は、例えば、液晶ディスプレイである。
入力装置２１０は、例えば、キーボード及びマウスである。
【００１８】
図３は、入力情報補正装置１の機能構成を例示する図である。
図３に例示するように、本例の入力情報補正装置５には、入力情報補正プログラム５０がインストールされると共に、修正履歴データベース６００（修正履歴ＤＢ６００）が構成される。
入力情報補正プログラム５０は、取得部５００、抽出部５０２、修正部５０４、修正履歴登録部５０６、比較部５０８、組合せ選択部５１０、補正部５１２、及び妥当性評価部５１４を有する。
なお、入力情報補正プログラム５０の一部又は全部は、ＡＳＩＣなどのハードウェアにより実現されてもよく、また、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を一部借用して実現されてもよい。
【００１９】
入力情報補正プログラム５０において、取得部５００は、スキャナ３により送信された画像データを取得する。
抽出部５０２は、文書または名刺のスキャン画像から、メタ情報を抽出する。メタ情報は、文書又は名刺の種別毎に定義され、項目名と項目値とを有する。項目名は、メタ情報の意味を表し、項目値はメタ情報の内容を表す。具体的には、名刺の項目名は、氏名、会社名、住所等であり、レシートの項目名は、店名、電話番号、発行日等であり、一般文書の項目名は、日付、文書タイトル、作者等である。具体的には、抽出部５０２は、取得部５００により取得された画像データに対してＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）処理を行い、メタ情報を抽出する。
修正部５０４は、ユーザの操作に応じて、文字認識処理の結果に対する修正を実行する。
修正履歴登録部５０６は、修正部５０４により修正された項目及び修正後の項目値を、修正前の項目値に関連付けて修正履歴ＤＢ６００に追加で登録する。
ここで、修正履歴ＤＢ６００は、文字認識処理の結果に対する修正履歴を、項目及び項目値に関連付けて格納する。具体的には、修正履歴ＤＢ６００は、修正前の項目値と、修正後の項目値を互いに関連付けて格納する。なお、修正履歴ＤＢ６００は、本発明に係る修正履歴格納部の一例である。
【００２０】
比較部５０８は、新たに入力された文字認識処理の結果と、修正履歴ＤＢ６００に格納されている項目値とを、複数の項目それぞれについて比較する。具体的には、比較部５０８は、修正履歴ＤＢ６００に格納されている修正前の項目値、及び、修正後の項目値を、新たに入力された文字認識処理結果に含まれる項目値と比較する。より具体的には、比較部５０８は、修正履歴ＤＢ６００において、互いに関連付けて格納されている修正前の項目値、又は、修正後の項目値が、新たに入力された項目値と類似した場合に、一致であると判定する。すなわち、比較部５０８は、抽出部５０２により抽出された項目値が修正履歴ＤＢ６００に修正前の項目値、または修正後の項目値として存在しているか否かを検索する。
組合せ選択部５１０は、比較部５０８による比較結果に基づいて、修正履歴ＤＢ６００に格納されている項目値の組合せを選択する。具体的には、組合せ選択部５１０は、複数の項目における項目値全体の類似度が高いものを、項目値の組合せとして選択する。より具体的には、組合せ選択部５１０は、比較部５０８により修正履歴ＤＢ６００に存在すると判定された各項目値に基づいて、補正に使用する項目値の組み合わせを選択する。補正に使用する項目値の組み合わせが複数存在する場合に、組合せ選択部５１０は、比較部５０８により算出された類似度に基づいて項目値の組み合わせを選択する。
補正部５１２は、組合せ選択部５１０により選択された項目値の組合せを用いて、新たに入力された文字認識処理の結果（入力情報）を補正する。具体的には、補正部５１２は、妥当性評価部５１４（後述）により妥当であると判断された場合に、補正を実行する。
妥当性評価部５１４は、組合せ選択部５１０により選択された項目値の組合せの妥当性を、補正部５１２により補正される補正量、又は、修正履歴ＤＢ６００に格納されている修正履歴に対応する修正回数に基づいて評価する。
【００２１】
次に入力情報の補正処理の概要を説明する。
入力情報の補正は、「修正履歴の登録処理」及び「入力情報補正処理」からなる。「修正履歴の登録処理」は、補正先となる項目値を検索するための修正履歴を格納する修正履歴ＤＢ６００を作成する。作成された修正履歴ＤＢ６００に基づいて、「入力情報補正処理」における項目値の補正を行う。
「修正履歴の登録処理」は、ユーザの手入力による項目値の修正後に実行され、「入力情報補正処理」は、入力情報のＯＣＲ処理の結果から項目値を抽出した後に実行される。「修正履歴の登録処理」及び「入力情報補正処理」は、独立して動作する。
【００２２】
図４は、修正履歴の登録処理の概要（Ｓ１０）を説明するフローチャートである。
図４に例示するように、ステップ１００（Ｓ１００）において、修正部５０４は、ユーザの手入力による、ＯＣＲの文字認識結果（入力情報）への修正を受け付け、項目値を修正する。
ステップ１０５（Ｓ１０５）において、修正履歴登録部５０６は、修正前の項目値と修正後の項目値とを取得する。
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、修正履歴ＤＢ６００に格納される修正履歴のうち、同じ修正前の項目値と修正後の項目値とを有する修正履歴が存在する場合に、修正履歴の登録処理の概要（Ｓ１０）は、Ｓ１１５へ移行し、同じ修正履歴が存在しない場合に、Ｓ１２０へ移行する。
ステップ１１５（Ｓ１１５）において、修正履歴登録部５０６は、修正履歴ＤＢ６００に格納される修正履歴に同じ修正が行われたことを記録する。
ステップ１２０（Ｓ１２０）において、修正履歴登録部５０６は、修正履歴ＤＢ６００に、新規に修正内容を登録する。
【００２３】
図５は、入力情報補正処理（Ｓ２０）を説明するフローチャートである。
図６（ａ）は、スキャナ３により読み取られた読み取り画像を例示し、（ｂ）は、抽出した項目値と修正履歴の項目値との比較例であり、（ｃ）は、修正履歴に基づく項目値の補正例である。
ステップ２００（Ｓ２００）において、図６（a）に例示するように、取得部５００は、スキャナ３により読み取られた画像データを取得する。
ステップ２０５（Ｓ２０５）において、抽出部５０２は、取得部５００により取得された画像データに対してＯＣＲ処理を行う。
ステップ２１０（Ｓ２１０）において、抽出部５０２は、ＯＣＲ処理の結果である入力情報から補正対象となる項目値を抽出する。具体的には、図６（ｂ）に例示するように、抽出部５０２は、会社名、住所、ＵＲＬ、及び電子メールの項目と項目値とを抽出する。
ステップ２１５（Ｓ２１５）において、比較部５０８は、抽出部５０２により抽出された補正対象の項目値と、修正履歴ＤＢ６００に格納される項目値とを比較する。比較した結果、図６（ｂ）に例示するように、補正対象の項目値と一致する項目値が存在する場合に、入力情報補正処理（Ｓ２０）は、Ｓ２２０へ移行し、一致する項目値が存在しない場合に、入力情報補正処理（Ｓ２０）は、終了する。
ステップ２２０（Ｓ２２０）において、補正部５１２は、図６（ｃ）に例示するように、補正対象の項目値を、一致した項目値の修正後の値に補正する。
【００２４】
図７は、修正履歴ＤＢ６００の構造を例示する図である。
修正履歴ＤＢ６００は、ＭｅｔａＩｔｅｍテーブル、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔテーブル、及びＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎテーブルを有する。
ＭｅｔａＩｔｅｍテーブルは、メタ情報の各項目について格納し、各項目の項目値と、項目値に関連付けられたＩＤとを有する。ＭｅｔａＩｔｅｍテーブルは、文書種別が含む項目の数だけ存在する。
ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔテーブルは、一つの入力情報から抽出できる項目値の組み合わせを格納するテーブルであり、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔテーブルにおける、「Ｉｔｅｍ１ＩＤ」から「Ｉｔｅｍ４ＩＤ」は、ＭｅｒａＩｔｅｍ１テーブルの「Ｉｔｅｍ１ＩＤ」からＭｅｔａＩｔｅｍ４テーブルの「Ｉｔｅｍ４ＩＤ」と同じである。また、「ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ」は、一つの項目値の組み合わせ毎に割り振られたＩＤである。
Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎテーブルは、項目値の修正前と修正後それぞれの組み合わせの情報を格納するテーブルである。「ＢｅｆｏｒｅＳｅｔＩＤ」は、修正前の情報を示し、「ＡｆｔｅｒＳｅｔＩＤ」は、修正後の情報を示す。「ＢｅｆｏｒｅＳｅｔＩＤ」及び「ＡｆｔｅｒＳｅｔＩＤ」は、「ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ」が実体である。
ユーザが修正した内容を検索する場合は、Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎテーブルの「ＢｅｆｏｒｅＳｅｔＩＤ」及び「ＡｆｔｅｒＳｅｔＩＤ」に基づいて、該当する「ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔ」テーブルのレコードを参照し、そのレコードが含む「ＩｔｅｍＩＤ（図７におけるＩｔｅｍ１ＩＤからＩｔｅｍ４ＩＤの４つ）」をそれぞれのＭｅｔａＩｔｅｍテーブルから検索することにより、各項目値が得られる。
【００２５】
図８は、「入力情報補正処理」により登録される修正履歴ＤＢ６００の具体例を示す。
図８（ａ）は、名刺の住所の石川県の「石」を「右」に誤認識しているＯＣＲ処理後の認識結果を、「入力情報補正処理」により補正した認識結果を示す。この誤認識をユーザの操作により修正した場合、修正履歴ＤＢ６００には、図８（ｂ）に例示されるテーブルが登録される。具体的には、Ｃｏｍｐａｎｙテーブルには、「ＣｏｍｐａｎｙＩＤ」が「Ｃｏｍ_０１」、「会社名」が「ＰＦＵ」が登録される。Ａｄｄｒｅｓｓテーブルには、誤認識の結果である「ＡｄｄｒｅｓｓＩＤ」が「Ａｄｄ_０１」、「住所」が「右川県かほく市宇野気ヌ９８−２」と修正後の「ＡｄｄｒｅｓｓＩＤ」が「Ａｄｄ_０２」、「住所」が「石川県かほく市宇野気ヌ９８−２」とが登録される。ＵＲＬテーブルには、「ＵＲＬＩＤ」が「Ｕｒｌ_０１」、「ＵＲＬ」が「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ.ｐｆｕ.ｆｕｊｉｔｓｕ.ｃｏｍ/」が登録される。Ｅｍａｉｌテーブルには、「ＥｍａｉｌＩＤ」が「Ｅｍａ_０１」、「電子メール」が「ｊｐ.ｆｕｊｉｔｓｕ.ｃｏｍ」が登録される。ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔテーブルには、誤認識された結果である「ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ」が「Ｓｅｔ_０１」、「ＣｏｍｐａｎｙＩＤ」が「Ｃｏｍ_０１」、「ＡｄｄｒｅｓｓＩＤ」が「Ａｄｄ_０１」、「ＵＲＬＩＤ」が「Ｕｒｌ_０１」、「ＥｍａｉｌＩＤ」が「Ｅｍａ_０１」と、修正後の「ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ」が「Ｓｅｔ_０２」、「ＣｏｍｐａｎｙＩＤ」が「Ｃｏｍ_０１」、「ＡｄｄｒｅｓｓＩＤ」が「Ａｄｄ_０２」、「ＵＲＬＩＤ」が「Ｕｒｌ_０１」、「ＥｍａｉｌＩＤ」が「Ｅｍａ_０１」とが登録される、Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎテーブルには、「ＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎＩＤ」が「Ｃｏｒ_０１」、「ＢｅｆｏｒｅＳｅｔＩＤ」が「Ｓｅｔ_０１」、「ＡｆｔｅｒＳｅｔＩＤ」が「Ｓｅｔ_０２」が登録される。
【００２６】
図９は、修正履歴登録処理（Ｓ３０）（修正履歴の登録処理の概要（Ｓ１０）のより詳細な処理）を説明するフローチャートである。
図９に例示するように、ステップ３００（Ｓ３００）において、修正履歴登録部５０６は、ユーザにより修正された項目の修正前の項目値と修正後の項目値とを取得する。
ステップ３０５（Ｓ３０５）において、修正履歴登録部５０６は、取得された修正前の項目値が修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別する。登録済みである場合に、修正履歴登録処理（Ｓ３０）は、Ｓ３１０へ移行し、登録済みでない場合に、Ｓ３１５へ移行する。
ステップ３１０（Ｓ３１０）において、修正履歴登録部５０６は、同じ項目値のＩＤを取得する。
ステップ３１５（Ｓ３１５）において、修正履歴登録部５０６は、新たにＩＤを割り振り、修正前の項目値と共に修正履歴ＤＢ６００に登録する。
ステップ３２０（Ｓ３２０）において、修正前の項目値全てに対して修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別した場合は、修正履歴登録処理（Ｓ３０）は、Ｓ３２５へ移行し、修正前の項目値すべてに対して修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別していない場合は、Ｓ３０５へ移行する。
【００２７】
ステップ３２５（Ｓ３２５）において、修正履歴登録部５０６は、修正前の全ての項目値ＩＤの組み合わせと同じ組み合わせが修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別する。登録済みである場合に、修正履歴登録処理（Ｓ３０）は、Ｓ３３０へ移行し、登録済みでない場合に、Ｓ３３５へ移行する。
ステップ３３０（Ｓ３３０）において、修正履歴登録部５０６は、同じ組み合わせのＩＤを取得する。
ステップ３３５（Ｓ３３５）において、修正履歴登録部５０６は、新たにＩＤを割り振り、各項目値ＩＤの組み合わせと共に修正履歴ＤＢ６００に登録する。
ステップ３４０（Ｓ３４０）において、修正後の項目値について検討する。修正履歴登録部５０６は、取得された修正後の項目値が修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別する。登録済みである場合に、修正履歴登録処理（Ｓ３０）は、Ｓ３４５へ移行し、登録済みでない場合に、Ｓ３５０へ移行する。
ステップ３４５（Ｓ３４５）において、修正履歴登録部５０６は、同じ項目値のＩＤを取得する。
ステップ３５０（Ｓ３５０）において、修正履歴登録部５０６は、新たにＩＤを割り振り、修正後の項目値と共に修正履歴ＤＢ６００に登録する。
ステップ３５５（Ｓ３５５）において、修正後の項目値全てに対して修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別した場合は、修正履歴登録処理（Ｓ３０）は、Ｓ３６０へ移行し、修正前の項目値すべてに対して修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別していない場合は、Ｓ３４０へ移行する。
【００２８】
ステップ３６０（Ｓ３６０）において、修正履歴登録部５０６は、修正後の全ての項目値ＩＤの組み合わせと同じ組み合わせが修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別する。登録済みである場合に、修正履歴登録処理（Ｓ３０）は、Ｓ３６５へ移行し、登録済みでない場合に、Ｓ３７０へ移行する。
ステップ３６５（Ｓ３６５）において、修正履歴登録部５０６は、同じ組み合わせのＩＤを取得する。
ステップ３７０（Ｓ３７０）において、修正履歴登録部５０６は、新たにＩＤを割り振り、各項目値ＩＤの組み合わせと共に修正履歴ＤＢ６００に登録する。
ステップ３７５（Ｓ３７５）において、修正履歴登録部５０６は、修正前と修正後の組み合わせＩＤのペアが修正履歴ＤＢ６００に登録済みであるか否かを判別する。登録済みである場合に、修正履歴登録処理（Ｓ３０）は、Ｓ３８０へ移行し、登録済みでない場合に、Ｓ３８５へ移行する。
ステップ３８０（Ｓ３８０）において、修正履歴登録部５０６は、登録済みであった修正前と修正後の組み合わせＩＤのペアの修正回数を増やす。
ステップ３８５（Ｓ３８５）において、修正履歴登録部５０６は、新たにＩＤを割り振り、修正前と修正後の組み合わせＩＤのペアと共に修正履歴ＤＢ６００に登録する。
【００２９】
次に「入力情報補正処理」について説明する。「入力情報補正処理」は、「類似した項目値の抽出」、「補正に使用する修正履歴の組み合わせの絞り込み」、及び「補正先の項目値検索と補正処理」の３つのステップからなる。
【００３０】
３つのそれぞれのステップについて説明する。
図１０は、類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）を説明するフローチャートである。
図１０に例示するように、ステップ４００（Ｓ４００）において、抽出部５０２は、ＯＣＲ処理の結果から補正対象となる項目値を抽出する。
ステップ４０５（Ｓ４０５）において、比較部５０８は、修正履歴ＤＢ６００に格納される全ての項目値を取得する。
ステップ４１０（Ｓ４１０）において、比較部５０８は、補正対象となる一つの項目値とＳ４０５において取得した修正履歴の一つの項目値との類似度を計算する。具体的には、比較部５０８は、類似度をレーベンシュタイン距離に基づいて算出する。
ステップ４１５（Ｓ４１５）において、比較部５０８は、類似度が閾値以上であるか否かを判定する。閾値以上である場合に、類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）は、Ｓ４２０へ移行し、閾値未満である場合に、類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）は、Ｓ４２５へ移行する。
ステップ４２０（Ｓ４２０）において、修正履歴の項目値と比較部５０８により算出された類似度とを関連付けて記憶する。
【００３１】
ステップ４２５（Ｓ４２５）において、補正対象である一つの項目に対して、修正履歴ＤＢ６００から取得した全ての項目値との類似度を算出した場合に、類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）は、Ｓ４３０へ移行し、全ての項目値との類似度の算出がされていない場合に、類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）は、Ｓ４１０へ移行する。
ステップ４３０（Ｓ４３０）において、全ての補正対象の項目値に対して、修正履歴ＤＢ６００から取得した項目値との類似度が算出された場合に、類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）は、Ｓ４３５へ移行し、全ての補正対象の項目値に対して、類似度が算出されていない場合に、類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）は、Ｓ４１０へ移行する。
ステップ４３５（Ｓ４３５）において、補正対象の項目値毎に類似度が閾値以上の項目値が１件以上ある場合に、類似した項目値の抽出処理（Ｓ４０）は、処理を終了し、類似度が閾値以上の項目値が１件もない場合に、Ｓ４４０へ移行する。
ステップ４４０（Ｓ４４０）において、補正先が存在しないため、補正部５１２は、ＯＣＲ処理された結果（入力情報）を補正後の値として出力する。
【００３２】
図１１は、補正に使用する項目値の組み合わせの絞り込み（Ｓ５０）を説明するフローチャートである。
図１１に例示するように、ステップ５００（Ｓ５００）において、組合せ選択部５１０は、類似度が閾値未満である項目値について、その項目値を含むＭｅｔａＤａｔａＳｅｔ（項目値の組み合わせ）を検索する。
ステップ５０５（Ｓ５０５）において、検索結果のＭｅｔａＤａｔａＳｅｔが修正前の値である場合に、補正に使用する項目値の組み合わせの絞り込み（Ｓ５０）は、Ｓ５１０へ移行し、修正前の値でない場合に、Ｓ５１５へ移行する。
ステップ５１０（Ｓ５１０）において、組合せ選択部５１０は、検索結果のＭｅｔａＤａｔａＳｅｔの修正後の値を検索する。
ステップ５１５（Ｓ５１５）において、組合せ選択部５１０は、どの項目に基づいて修正後のＭｅｔａＤａｔａＳｅｔを検索したかが分かるように、起点となった項目値の属する項目と、修正後のＭｅｔａＤａｔａＳｅｔのＩＤ番号とを関連付けて記録する。
【００３３】
ステップ５２０（Ｓ５２０）において、類似度が閾値以下の全ての項目値に対して、項目値を含むＭｅｔａＤａｔａＳｅｔを検索した場合に、補正に使用する項目値の組み合わせの絞り込み（Ｓ５０）は、Ｓ５２５に移行し、全ての項目値に対して、項目値を含むＭｅｔａＤａｔａＳｅｔを検索していない場合に、Ｓ５００へ移行する。
ステップ５２５（Ｓ５２５）において、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔの全ての項目において、同じＭｅｔａＤａｔａＳｅｔのＩＤ番号が関連付けられている場合に、補正に使用する項目値の組み合わせの絞り込み（Ｓ５０）は、処理を終了し、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔの全ての項目において、同じＭｅｔａＤａｔａＳｅｔのＩＤ番号が関連付けられていない場合に、補正に使用する項目値の組み合わせの絞り込み（Ｓ５０）は、Ｓ５３０へ移行する。
ステップ５３０（Ｓ５３０）において、補正部５１２は、補正先が存在しないため、入力されたＯＣＲの項目値を補正後の値として出力する。
【００３４】
図１２は、補正先の項目値検索と補正処理（Ｓ６０）を説明するフローチャートである。
図１２に例示するように、ステップ６００（Ｓ６００）において、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔ（項目値の組み合わせ）の全ての項目に関連付けられた同じＭｅｔａＤａｔａＳｅｔのＩＤ番号が複数存在する場合に、補正先の項目値検索と補正処理（Ｓ６０）は、Ｓ６０５へ移行し、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔの全ての項目に関連付けられた同じＭｅｔａＤａｔａＳｅｔのＩＤ番号が複数存在しない場合に、補正先の項目値検索と補正処理（Ｓ６０）は、Ｓ６１０へ移行する。
ステップ６０５（Ｓ６０５）において、組合せ選択部５１０は、複数存在するＭｅｔａＤａｔａＳｅｔのうち、比較部５０８により算出された類似度が組み合わせ全体として最も高いＭｅｔａＤａｔａＳｅｔ選択する。
ステップ６１０（Ｓ６１０）において、妥当性評価部５１４は、Ｓ６０５において、選択されたＭｅｔａＤａｔａＳｅｔへユーザが修正した履歴のうち、最も多い修正回数を取得する。
【００３５】
ステップ６１５（Ｓ６１５）において、妥当性評価部５１４により、補正前の項目値と入力値からの補正量が５０％以下である場合に、補正先の項目値検索と補正処理（Ｓ６０）は、Ｓ６２０へ移行し、補正量が５０％を超える場合に、補正先の項目値検索と補正処理（Ｓ６０）は、Ｓ６３０へ移行する。
ステップ６２０（Ｓ６２０）において、補正部５１２は、Ｓ６０５において、選択したＭｅｔａＤａｔａＳｅｔから補正先の各項目値を取得する。
ステップ６２５（Ｓ６２５）において、補正部５１２は、取得した補正先の各項目値を補正後の値として出力する。
ステップ６３０（Ｓ６３０）において、妥当性評価部５１４により、Ｓ６１０において取得した修正回数が３回以上であると判定された場合に、補正先の項目値検索と補正処理（Ｓ６０）は、Ｓ６２０へ移行し、修正回数が３回未満であると判定された場合に、Ｓ６３５へ移行する。
ステップ６３５（Ｓ６３５）において、妥当性評価部５１４は、取得したＭｅｔａＤａｔａＳｅｔへの修正回数を増やす。
ステップ６４０（Ｓ６４０）において、補正部５１２は、補正する条件を満たさないため、入力されたＯＣＲの項目値を補正後の値として出力する。
【００３６】
次に、補正先項目値の抽出と誤認識補正の具体例を説明する。
図１３（ａ）は、読み取り画像（画像データ）と、読み取り画像の誤認識結果から抽出された項目と項目値を例示する。まず、図１３（ｂ）に例示される各テーブルに基づいて「入力情報補正処理」の「類似した項目値の抽出」を実施する。具体的には、ＯＣＲによって認識した各項目値に類似する値を修正履歴ＤＢ６００から抽出する。本例においては、会社名、住所、ＵＲＬ、電子メールのそれぞれについて、ＣｏｍｐａｎｙＩＤが「Ｃｏｍ_０１」及び「Ｃｏｍ_０３」、ＡｄｄｒｅｓｓＩＤが「Ａｄｄ_０１」、「Ａｄｄ_０３」、ＵＲＬＩＤが「Ｕｒｌ_０１」、「Ｕｒｌ_０３」、ＥｍａｉｌＩＤが「Ｅｍａ_０１」、「Ｅｍａ_０２」、「Ｅｍａ_０３」が類似する項目値として抽出される。
【００３７】
次に、「入力情報補正処理」の「補正に使用する修正履歴の組み合わせの絞り込み」では、補正に使用する項目値の組み合わせを検索する。ここで、ＣｏｍｐａｎｙＩＤが「Ｃｏｍ_０３」について検討する。ＣｏｍｐａｎｙＩＤが「Ｃｏｍ_０３」を使用しているＭｅｔａＤａｔａＳｅｔは「Ｓｅｔ_０３」であり、Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎテーブルにおいて「Ｓｅｔ_０３」は「Ｃｏｒ_０３」で修正前を示す「ＢｅｆｏｒｅＳｅｔＩＤ」に登録されているため、ＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎＩＤが「Ｃｏｒ_０３」の「ＡｆｔｅｒＳｅｔＩＤ」であるＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０９」を抽出する。
ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０９」は、項目が「会社名（Ｃｏｍｐａｎｙ）」に起因して検索されたため、図１４（ａ）に例示するように、「Ｓｅｔ_０９」を見つけることができた項目に印を付ける。
同様に、ＣｏｍｐａｎｙＩＤが「Ｃｏｍ_０３」を使用しているＭｅｔａＤａｔａＳｅｔは、「Ｓｅｔ_０４」から「Ｓｅｔ_０９」であり、Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎテーブルにおいて、「Ｓｅｔ_０４」から「Ｓｅｔ_０８」は、「Ｓｅｔ_０９」へ修正されていることがわかる。したがって、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０９」は、会社名の項目から検索されたＭｅｔａＤａｔａＳｅｔであるという情報を記憶しておく。
この処理を、類似していると判定された会社名、住所、ＵＲＬ、電子メールの各項目値に対して行い、その結果を示すのが図１４（ｂ）である。図１４（ｂ）により、補正先となりえる項目値を共通して持ったメタ情報（ＡｆｔｅｒＳｅｔＩＤ）を得ることができる。
【００３８】
次に、「入力情報補正処理」の「補正先の項目値検索と補正処理」において、補正に使用する項目値の組み合わせの選択と補正処理を行う。図１４（ｂ）により、会社名、住所、ＵＲＬ、電子メールについて全ての補正先を含んだＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤは、「Ｓｅｔ_０９」のみであるので、ＩＤ「Ｓｅｔ_０９」の項目値の組み合わせ（ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔ）を補正に使用する。ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔテーブルからＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_０９」となっているレコードを検索し、同レコードの各項目値ＩＤを各項目テーブルで検索することにより補正後の各項目値を抽出できる。さらに、図１３（ａ）の項目値とＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_０９」の項目値を比較すると、住所と電子メールに１文字の差異があり、項目値全体に対しての差異が５０％以下であることから、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_０９」で表される値が補正後の項目値として出力される。
【００３９】
次に、修正履歴ＤＢ６００に存在しない項目値の組み合わせを補正する場合について説明する。
図１５は、修正履歴ＤＢ６００に存在しない項目値の組み合わせを補正する処理を例示する図である。
図１５に例示するように、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０３」から「Ｓｅｔ_０９」へ修正、及びＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０５」から「Ｓｅｔ_０９」へ修正されている。この時、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_１２（図１３のＭｅｔａＤａｔａＳｅｔテーブルには存在しない新しい項目値の組み合わせ）」の補正を行いたい場合について検討する。ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_１２」のＡｄｄｒｅｓｓＩＤ「Ａｄｄ_０１」は、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０３」で使用され、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_１２」のＵＲＬＩＤ「Ｕｒｌ_０１」はＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０５」で使用されている。ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_１２」のＣｏｍｐａｎｙＩＤ「Ｃｏｍ_０３」及びＥｍａｉｌＩＤ「Ｅｍａ_０３」は、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０３」及びＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０５」の両方で使用されている。これに基づき、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_１２」の全ての項目値はＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤ「Ｓｅｔ_０９」へ修正されていることがわかる。すなわち、ＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_１２」をＭｅｔａＤａｔａＳｅｔＩＤが「Ｓｅｔ_０９」へ補正することができる。
このように、項目値毎に一致する値から項目値の組み合わせ全体を探し出すことにより、修正履歴ＤＢ６００に存在しない項目値の組み合わせでも補正することが可能である。
【００４０】
「補正に使用する修正履歴の組み合わせの絞り込み」は、修正前と修正後の両方とを参照するが、修正後のみと比較した場合、ユーザによる修正時に項目値の修正量が多かった場合、同様の項目値に対して補正処理を行う際に、修正後の値と比較しても類似と判断されず、補正先の候補として選ばれない可能性がある。例えば、図１６（ａ）に例示するように、補正対象の項目値と修正前の項目値とは類似しているため、類似検索で抽出することができ、修正履歴ＤＢ６００から補正先の候補となる修正後の値を抽出することができるが、補正対象の項目値と修正後の項目値は類似していないため、類似検索で抽出することができない。
【００４１】
一方で、ユーザによる修正時に使用した項目値が正しいメタ情報の項目値と大きく違う場合、正しいメタ情報と類似した項目値から補正を行う際に、修正前の値と比較しても類似と判断されず、補正先の候補に選ばれない可能性がある。図１６（ｂ）に例示するように、補正対象のデータと補正後のデータが有する各項目を類似しているため、類似検索で抽出することができるが、補正対象の項目値と修正前の項目値は類似していないため、類似検索で抽出することができない。
【００４２】
次に、従来手法と入力情報処理装置５との処理時間について説明する。
入力情報処理装置５における修正履歴ＤＢ６００では、データは、項目名毎に分けて格納されており、修正履歴ＤＢ６００内で重複する項目値は、文字列検索を行わない。図１３（ｂ）のデータを使用した補正で修正履歴ＤＢ６００を検索する際に行われる文字列検索は１６回となる。これを従来の検索方法では、図１３（ｂ）のＭｅｔａＤａｔａＳｅｔテーブルの組み合わせ全てで項目毎に検索を行うため、合計で４４回もの処理が行われる。検索回数は約３倍となり、検索回数の絶対的な差は格納されているデータ数が多い程大きくなる。
【００４３】
図１７（ａ）及び図１７（ｂ）は、実際に処理時間を計測した結果である。図１７（ａ）及び図１７（ｂ）では修正履歴ＤＢ６００への登録名刺データ数が異なる。前提として、名刺の項目内で重複する項目値は存在しないこと、全項目でＯＣＲ処理の文字認識が誤っており、ユーザによる修正が全項目に行われること、補正対象に空白はなかったものとし、全ての項目のユーザによる修正は５０%未満とする（補正条件を満たす）。図１７（ａ）において、入力情報処理装置５は、修正履歴ＤＢ６００を使用することによるオーバーヘッドのため、従来手法よりも処理時間が遅いが、これは、レコード数が少ないため、そもそもの処理時間が短く、オーバーヘッドの影響が大きく出たものである。
しかし、よりレコード数の多い図１７（ｂ）においては、入力情報処理装置５の方が処理は高速であり、図１７（ａ）の処理時間と比べ２倍となっている。図１７（ｃ）に例示するように、入力情報補正装置５は、さらに登録される名刺のデータが１２倍となっても処理時間は、約１．６倍にとどまっており、登録データ数に対する処理時間の増加が緩やかであることがわかる。
【００４４】
さらに、図１７（ｄ）は、従来手法と入力情報補正装置５との図１７（ａ）及び図１７（ｂ）で使用した辞書のファイルサイズを示すが、４８０社分のデータを格納した場合、入力情報補正装置５は従来手法のファイルサイズの４分の１のファイルサイズとなっている。これは、重複した項目値を辞書に登録せず、ＩＤ番号で管理しているためである。ユーザの修正回数によって同じ件数の名刺を扱った場合でもファイルサイズは異なるが、修正回数が多いほど入力情報補正装置５によるファイルサイズ削減の効果は大きくなる。
【００４５】
以上説明したように、本実施形態の入力情報補正装置５によれば、入力情報の項目値と修正履歴の項目値との類似に基づいて、補正先となる項目値の組み合わせを抽出し、入力情報のＯＣＲ処理の誤認識を、抽出した項目値の組み合わせにしたがって補正することができる。
また、入力情報補正装置５は、ＯＣＲ処理の誤認識を入力情報の項目値の組み合わせと修正履歴の項目値の組み合わせとの類似度に基づいて、補正先の項目値との組み合わせを選択するため、完全一致でなくても補正が可能である。
さらに、入力情報補正装置５は、ユーザが過去に修正したことがない項目値の組み合わせでも、項目値毎に類似した値から、修正履歴の修正前及び修正後の両方の項目値に基づいて補正先の項目値の組み合わせを抽出するため、修正履歴に存在する項目値の組み合わせを用いて補正することができる。
【符号の説明】
【００４６】
１…入力情報補正システム
３…スキャナ
５…入力情報補正装置
５０…入力情報補正プログラム
５００…取得部
５０２…抽出部
５０４…修正部
５０６…修正履歴登録部
５０８…比較部
５１０…組合せ選択部
５１２…補正部
５１４…妥当性評価部
６００…修正履歴データベース
【図１】
2020135610.tif 000003
【図２】
2020135610.tif 000004
【図３】
2020135610.tif 000005
【図４】
2020135610.tif 000006
【図５】
2020135610.tif 000007
【図６】
2020135610.tif 000008
【図７】
2020135610.tif 000009
【図８】
2020135610.tif 000010
【図９】
2020135610.tif 000011
【図１０】
2020135610.tif 000012
【図１１】
2020135610.tif 000013
【図１２】
2020135610.tif 000014
【図１３】
2020135610.tif 000015
【図１４】
2020135610.tif 000016
【図１５】
2020135610.tif 000017
【図１６】
2020135610.tif 000018
【図１７】
2020135610.tif 000019