(57)【要約】【課題】帳票の予め記載されている文字の領域と、ユーザが文字を記入できる領域とが、高い精度で区分けされたテンプレートを生成する。【解決手段】文字識別部２４は、複数の帳票の画像情報から、帳票に予め記載されている固定文字と、ユーザが記入した記入文字とを識別する。領域識別部２５は、文字識別部２４によって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが帳票に文字を記入できる記入領域と、ユーザが帳票に文字を記入できない非記入領域とを識別する。生成部２７は、領域識別部２５によって識別された記入領域と非記入領域とに基づいて、帳票のテンプレートを生成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の帳票の画像情報から、前記帳票に予め記載されている固定文字とユーザが記入した記入文字とを識別する文字識別部と、
前記文字識別部によって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが前記帳票に文字を記入できる記入領域とユーザが前記帳票に文字を記入できない非記入領域とを識別する領域識別部と、
前記領域識別部によって識別された記入領域と非記入領域とに基づいて、前記帳票のテンプレートを生成する生成部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記文字識別部は、同種の所定数の前記帳票において、同じ位置に同じ文字列が含まれている場合、前記文字列を固定文字と識別する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の情報処理装置であって、
前記領域識別部は、前記文字識別部によって固定文字と識別された前記帳票の文字列の領域を非記入領域と識別し、前記文字識別部によって記入文字と識別された前記帳票の文字列の領域を記入領域と識別する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記文字識別部は、前記帳票に予め記載されている項目と前記項目に対応してユーザが記入した記入項目とを含む項目情報を用いて、前記帳票に記載されている固定文字と記入文字とを識別する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記文字識別部は、前記項目情報の項目に対応する前記帳票の文字列を固定文字と識別し、前記項目情報の記入項目に対応する前記帳票の文字列を記入文字と識別する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記文字識別部によって固定文字と識別された前記帳票の文字列の識別に関する学習結果を記憶した記憶部をさらに有し、
前記文字識別部は、前記記憶部に記憶されている前記学習結果を用いて、前記帳票に記載されている固定文字を識別する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
前記学習結果は、前記文字識別部によって固定文字と識別された前記帳票の文字列の確率または得点であり、
前記文字識別部は、前記帳票に記載されている文字列の確率または得点が所定値以上の場合、固定文字と識別する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
前記学習結果は、前記文字識別部によって固定文字と識別された前記帳票の文字列の確率または得点であり、
前記文字識別部は、前記項目情報と前記記憶部に記憶されている確率または得点との一方または両方を用いて、前記帳票に記載されている固定文字と記入文字とを識別する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記帳票の画像情報は、所定の方式に基づいてグルーピングされており、１つのグループに固定文字と記入文字とが属している場合、別々のグループに属するようにグループを分割するグルーピング補正部をさらに有する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置のテンプレート生成方法であって、
複数の帳票の画像情報から、前記帳票に予め記載されている固定文字とユーザが記入した記入文字とを識別する文字識別ステップと、
前記文字識別ステップによって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが前記帳票に文字を記入できる記入領域とユーザが前記帳票に記入できない非記入領域とを識別する領域識別ステップと、
前記領域識別ステップによって識別された記入領域と非記入領域とに基づいて、前記帳票のテンプレートを生成する生成ステップと、を含む
ことを特徴とするテンプレート生成方法。
【請求項１１】
帳票のテンプレートを生成する情報処理装置のプログラムであって、
前記プログラムは、
複数の帳票の画像情報から、前記帳票に予め記載されている固定文字とユーザが記入した記入文字とを識別する文字識別ステップと、
前記文字識別ステップによって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが前記帳票に文字を記入できる記入領域とユーザが前記帳票に記入できない非記入領域とを識別する領域識別ステップと、
前記領域識別ステップによって識別された記入領域と非記入領域とに基づいて、前記帳票のテンプレートを生成する生成ステップと、
を前記情報処理装置に実行させる
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、帳票の電子化技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、紙媒体の書類をＯＣＲ（Optical Character Reader）などによって電子化するシステムが存在する。これにより、例えば、紙媒体の帳票を電子化し、または電子化した帳票テンプレートを生成することができる。
なお、従来、位置情報や書式情報の設定作業などの帳票に記載する記入領域の記載位置情報と、その記入領域に関するメタデータの書式情報を出力する情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムが提供されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２３８２１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＯＣＲなどを用いて、紙媒体の帳票から、電子化した帳票テンプレートを生成する場合、その帳票テンプレートは、帳票の予め記載されている文字の領域と、ユーザが文字を記入できる領域とが、高い精度で区分けされていることが望まれる。
【０００５】
そこで、本発明は、帳票の予め記載されている文字の領域と、ユーザが文字を記入できる領域とが、高い精度で区分けされたテンプレートを生成すること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記課題を解決すべく、本発明に係る情報処理装置は、複数の帳票の画像情報から、前記帳票に予め記載されている固定文字とユーザが記入した記入文字とを識別する文字識別部と、前記文字識別部によって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが前記帳票に文字を記入できる記入領域とユーザが前記帳票に文字を記入できない非記入領域とを識別する領域識別部と、前記領域識別部によって識別された記入領域と非記入領域とに基づいて、前記帳票のテンプレートを生成する生成部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、上記の情報処理装置においては、前記文字識別部は、同種の所定数の前記帳票において、同じ位置に同じ文字列が含まれている場合、前記文字列を固定文字と識別することを特徴とするものであってもよい。
【０００８】
また、上記の情報処理装置においては、前記領域識別部は、前記文字識別部によって固定文字と識別された前記帳票の文字列の領域を非記入領域と識別し、前記文字識別部によって記入文字と識別された前記帳票の文字列の領域を記入領域と識別することを特徴とするものであってもよい。
【０００９】
また、上記の情報処理装置においては、前記文字識別部は、前記帳票に予め記載されている項目と前記項目に対応してユーザが記入した記入項目とを含む項目情報をさらに用いて、前記帳票に記載されている固定文字と記入文字とを識別するものであってもよい。
【００１０】
また、上記の情報処理装置においては、前記文字識別部は、前記項目情報の項目に対応する前記帳票の文字列を固定文字と識別し、前記項目情報の記入項目に対応する前記帳票の文字列を記入文字と識別するものであってもよい。
【００１１】
また、上記の情報処理装置においては、前記文字識別部によって固定文字と識別された前記帳票の文字列の識別に関する学習結果を記憶した記憶部をさらに有し、前記文字識別部は、前記記憶部に記憶されている前記学習結果を用いて、前記帳票に記載されている固定文字を識別するものであってもよい。
【００１２】
また、上記の情報処理装置においては、前記学習結果は、前記文字識別部によって固定文字と識別された前記帳票の文字列の確率または得点であり、前記文字識別部は、前記帳票に記載されている文字列の確率または得点が所定値以上の場合、固定文字と識別するものであってもよい。
【００１３】
また、上記の情報処理装置においては、前記学習結果は、前記文字識別部によって固定文字と識別された前記帳票の文字列の確率または得点であり、前記文字識別部は、前記項目情報と前記記憶部に記憶されている確率または得点との一方または両方を用いて、前記帳票に記載されている固定文字と記入文字とを識別するものであってもよい。
【００１４】
また、上記の情報処理装置においては、前記帳票の画像情報は、所定の方式に基づいてグルーピングされており、１つのグループに固定文字と記入文字とが属している場合、別々のグループに属するようにグループを分割するグルーピング補正部をさらに有することを特徴とするものであってもよい。
【００１５】
また、本発明に係るテンプレート生成方法は、複数の帳票の画像情報から、前記帳票に予め記載されている固定文字とユーザが記入した記入文字とを識別する文字識別ステップと、前記文字識別ステップによって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが前記帳票に文字を記入できる記入領域とユーザが前記帳票に記入できない非記入領域とを識別する領域識別ステップと、前記領域識別ステップによって識別された記入領域と非記入領域とに基づいて、前記帳票のテンプレートを生成する生成ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る情報処理装置のプログラムは、複数の帳票の画像情報から、前記帳票に予め記載されている固定文字とユーザが記入した記入文字とを識別する文字識別ステップと、前記文字識別ステップによって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが前記帳票に文字を記入できる記入領域とユーザが前記帳票に記入できない非記入領域とを識別する領域識別ステップと、前記領域識別ステップによって識別された記入領域と非記入領域とに基づいて、前記帳票のテンプレートを生成する生成ステップと、を前記情報処理装置に実行させることを特徴とする。
【００１７】
上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の概要を説明する図である。
【図２】図１の情報処理装置の機能ブロックの一例を示した図である。
【図３】図１の情報処理装置のハードウェア構成例を示した図である。
【図４】図１の情報処理装置の動作例を示したフローチャートである。
【図５】データ変換部でデータ変換される帳票の例を示した図である。
【図６】文字列処理ＴＢの一例を示した図である。
【図７】領域処理ＴＢの一例を示した図である。
【図８】補足データの一例を示した図である。
【図９】補足データが付加された文字列処理ＴＢの一例を示した図である。
【図１０】複数の帳票データによる文字識別を説明する図である。
【図１１】学習情報ＴＢの一例を示した図である。
【図１２】学習情報ＴＢに基づいた文字列処理ＴＢの一例を示した図である。
【図１３】文字列処理ＴＢの一例を示した図である。
【図１４】判定処理ＴＢの一例を示した図である。
【図１５】グルーピング補正後の判定処理ＴＢの一例を示した図である。
【図１６】可変長領域を説明する図である。
【図１７】図１６の帳票の判定処理ＴＢの一例を示した図である。
【図１８】誤ってグルーピングされた図１６の帳票の判定処理ＴＢの一例を示した図である。
【図１９】グルーピング補正後の判定処理ＴＢの一例を示した図である。
【図２０】電子化帳票の例を示した図である。
【図２１】帳票テンプレートの例を示した図である。
【図２２】テンプレート情報の例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２０】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置の概要を説明する図である。図１には、情報処理装置１の他に、情報処理装置１に入力される帳票１１および補足データ１２が示してある。また、図１には、情報処理装置１が生成する電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５が示してある。
【００２１】
帳票１１は、例えば、交通費の申請伝票や納品伝票などの帳票である。帳票１１は、例えば、紙媒体の帳票である。
【００２２】
補足データ１２は、帳票１１に記載されている項目に関する項目情報である。例えば、補足データ１２には、帳票１１に予め記載されている項目と、その項目に対応してユーザが記入した項目内容とが含まれている。
【００２３】
具体的には、補足データ１２に含まれる項目は、帳票１１に予め記載（例えば、印刷）されている「申請日」、「申請者」、または「申請費用」などの文字列である。項目内容は、例えば、項目である「申請日」に対応してユーザが記入した申請日、項目である「申請者」に対応してユーザが記入したユーザの氏名、または項目である「申請費用」に対応してユーザが記入した交通費の金額などである。
【００２４】
補足データ１２は、例えば、ユーザによって、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）により記述される。または、補足データ１２は、ＣＳＶ（Comma Separated Values）やテキストファイルなどであってもよい。
【００２５】
以下では、帳票１１に予め記載されている項目を固定文字、ユーザが項目に対応して帳票１１に記入した項目内容を記入文字と呼ぶことがある。
【００２６】
情報処理装置１は、例えば、ＯＣＲ機能によって、複数の帳票１１を読み取る。また、情報処理装置１には、読み取った複数の帳票１１に対応する補足データ１２が入力される。情報処理装置１は、読み取った複数の帳票１１と、読み取った各帳票１１に対応する補足データ１２とに基づいて、電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成する。
【００２７】
電子化帳票１３は、帳票１１を電子化したものである。電子化帳票１３は、例えば、文書ファイルまたは画像ファイルで生成される。紙媒体の帳票１１を電子化帳票１３に置き換えることにより、紙媒体の帳票１１を電子管理することができる。
【００２８】
帳票テンプレート１４は、帳票１１の電子化したテンプレートである。例えば、帳票テンプレート１４は、帳票１１からユーザの記入文字を除去し、除去した記入文字の領域を、ユーザによって編集可能にしたファイルである。帳票テンプレート１４は、例えば、端末装置の表示装置において表示することができ、ユーザは、端末装置上で帳票テンプレート１４に所定事項を記入することができる。
【００２９】
テンプレート情報１５は、帳票テンプレート１４の書式情報である。テンプレート情報１５には、例えば、帳票テンプレート１４に記載されている文字列、位置、書式、ページ余白、用紙サイズ、または罫線書式などの書式情報が含まれている。テンプレート情報１５は、例えば、帳票テンプレート１４とともに帳票１１に関するシステム開発のリソースとして用いることができる。
【００３０】
上記では、情報処理装置１は、複数の帳票１１と補足データ１２とに基づいて、電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成するとしたが、補足データ１２を入力することなく、複数の帳票１１に基づいて、電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成することもできる。すなわち、情報処理装置１は、補足データ１２が入力されなくても、複数の帳票１１から、電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成することができる。
【００３１】
図２は、図１の情報処理装置の機能ブロックの一例を示した図である。図２に示すように、情報処理装置１は、データ変換部２１、入力部２２、文字補正部２３、文字識別部２４、領域識別部２５、グルーピング補正部２６、生成部２７、および記憶部２８を有している。
【００３２】
データ変換部２１は、帳票１１に記載されている文字の識別を行う。例えば、データ変換部２１は、ＡＤ（Analog-Digital）変換の機能を備え、帳票１１に記載されている文字列や罫線などの情報をスキャンし、デジタルデータに変換する。
【００３３】
また、データ変換部２１は、ＯＣＲ機能を備え、デジタルデータに変換された帳票１１の文字、文字の位置、または文字のフォント種別やサイズなどの文字書式を認識する。また、データ変換部２１は、汎用的な画像識別処理機能を備え、帳票１１のページ余白、用紙サイズ、用紙向き、罫線、罫線位置、罫線書式を認識し、また、罫線を基準とした領域のグルーピング処理を行う。
【００３４】
入力部２２には、補足データ１２が入力される。情報処理装置１は、入力部２２に補足データ１２が入力されなくても、品質のよい電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成することができるが、補足データ１２が入力されると、より品質のよい電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成することができる。
【００３５】
文字補正部２３は、データ変換部２１が文字を誤変換した場合、誤変換した文字を正しい文字に補正する。文字補正部２３は、ＯＣＲ処理された複数の帳票１１のデータから、誤変換された文字を検出し、補正する。または、文字補正部２３は、入力部２２に補足データ１２が入力された場合、その補足データ１２を用いて、誤変換された文字を検出し、補正する。
【００３６】
文字識別部２４は、ＯＣＲ処理された帳票１１に記載されている文字列が、固定文字（帳票１１の項目）であるか、ユーザが記入した記入文字（帳票１１の項目内容）であるかを識別する。文字識別部２４は、例えば、固定文字と記入文字との識別を次の３つの方法によって行うことができる。なお、文字識別部２４は、方法１だけで固定文字と記入文字との識別を行うことができるが、方法１〜３のすべてを用いて固定文字と記入文字との識別を行ってもよい。また、文字識別部２４は、方法１と方法２または方法１と方法３によって、固定文字と記入文字との識別を行ってもよい。
【００３７】
１．複数の帳票１１のデータを用いた識別
帳票１１に記載されている固定文字は、一般的に、複数の帳票１１にわたって同じ位置に同じ文字で記載されている。一方、帳票１１に記載されている記入文字は、ユーザが記入するものであるため、複数の帳票１１にわたっては、その内容が異なる場合がある。これにより、文字識別部２４は、複数の帳票１１のデータから、固定文字と記入文字とを識別することができる。
【００３８】
例えば、文字識別部２４は、同種の所定数の帳票１１にわたって、同じ位置に同じ文字列が記載されていた場合、その位置の文字列を固定文字と識別する。また、文字識別部２４は、同種の所定数の帳票１１にわたって、同じ位置に異なる文字列が記載されている場合、その位置の文字列を記入文字と識別する。所定数は、例えば、２以上であればよいが、その数が多ければ多いほどよい。
【００３９】
２．学習による識別
文字識別部２４は、認識した固定文字を学習して、帳票１１の固定文字と記入文字とを識別する。
【００４０】
例えば、文字識別部２４は、固定文字と識別した帳票の文字列の識別に関する学習結果を記憶部２８に記憶する。より具体的には、文字識別部２４は、ＯＣＲ処理された文字列が過去にどのくらいの確率で固定文字と識別したかの学習テーブルを記憶部２８に記憶する。文字識別部２４は、記憶部２８に記憶した学習テーブルを参照し、ＯＣＲ処理された帳票１１の文字列が固定文字であるか記入文字であるかを識別する。
なお、上記の固定文字の学習は、確率を用いて説明しているが、得点であってもよい。例えば、学習アルゴリズムで得られる学習結果は、得点によって示される場合もあるからである。以下で説明する学習においても同様である。
【００４１】
３．補足データ１２を用いた識別
図１で説明したように、補足データ１２は、帳票１１の項目（固定文字）と、項目内容（記入文字）との情報を有している。文字識別部２４は、固定文字と記入文字との情報を含む補足データ１２を参照し、ＯＣＲ処理された文字列を、固定文字であるか記入文字であるか識別する。
【００４２】
例えば、文字識別部２４は、ＯＣＲ処理された帳票１１の文字例と、入力された補足データ１２とを比較する。文字識別部２４は、ＯＣＲ処理された帳票１１の文字列が、補足データ１２の項目と一致する場合、その文字列を固定文字と識別する。また、文字識別部２４は、ＯＣＲ処理された帳票１１の文字列が、補足データ１２の項目内容と一致する場合、その文字列を記入文字と識別する。
【００４３】
文字識別部２４は、上記の３つの方法のそれぞれによって固定文字であるか記入文字であるかの識別を行い、その３つの識別結果を統合して、最終的な固定文字と記入文字との識別を行う。なお、文字識別部２４は、３つの識別結果を統合しなくても、方法１の結果だけで固定文字と記入文字との識別を行ってもよい。また、文字識別部２４は、方法１と方法２との結果を統合して、固定文字と記入文字との識別を行ってもよい。また、文字識別部２４は、方法１と方法３との結果を統合して、固定文字と記入文字との識別を行ってもよい。
【００４４】
領域識別部２５は、文字識別部２４によって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが帳票１１に記入できる記入領域と、ユーザが帳票１１に記入できない非記入領域とを識別する。
【００４５】
例えば、領域識別部２５は、文字識別部２４によって固定文字と識別された帳票１１の文字列の領域を非記入領域と識別する。また、領域識別部２５は、文字識別部２４によって記入文字と識別された帳票１１の文字列の領域を記入領域と識別する。
【００４６】
グルーピング補正部２６は、データ変換部２１が処理したグルーピングを補正する。
【００４７】
例えば、上記したように、データ変換部２１は、罫線を基準とした領域のグルーピング処理を行う。データ変換部２１の行ったグルーピングには、１つのグループに、固定文字と記入文字とが属している場合がある。この場合、グルーピング補正部２６は、固定文字と記入文字とが別々のグループとなるようにグループを分割する。すなわち、グルーピング補正部２６は、生成される帳票テンプレート１４において、ユーザが文字を記入できる領域と、記入できない領域とが別々となるようにする。
【００４８】
生成部２７は、データ変換部２１によってデータ変換されたデータに基づいて、帳票１１の電子化帳票１３を生成する。
【００４９】
また、生成部２７は、データ変換部２１によってデータ変換されたデータに基づいて、帳票１１の帳票テンプレート１４を生成する。その際、生成部２７は、領域識別部２５によって識別された記入領域および非記入領域に基づき、帳票１１の記入領域の文字列を削除して帳票テンプレート１４を生成する。
【００５０】
また、生成部２７は、生成する帳票テンプレート１４のテンプレート情報１５を生成する。すなわち、生成部２７は、帳票テンプレート１４の書式情報を生成する。
【００５１】
記憶部２８には、データＴＢ（ＴＢ：Table）が一時的に格納される。情報処理装置１の各部は、処理を実行する際、データＴＢを記憶部２８に生成したり、生成したデータＴＢを参照したりする。
【００５２】
次に、図２に示した機能ブロック例の機能を実現するためのハードウェア構成例について説明する。
【００５３】
図３は、図１の情報処理装置のハードウェア構成例を示した図である。図３に示すように、情報処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２、ＲＯＭ（Read Only Memory）３３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３４、スキャナ３５、ドライブ３６、通信インタフェース３７、およびバス３８を有している。
【００５４】
ＣＰＵ３１は、情報処理装置１全体の制御を行う。ＣＰＵ３１には、バス３８を介してＲＡＭ３２、ＲＯＭ３３、ＨＤＤ３４、スキャナ３５、ドライブ３６、および通信インタフェース３７が接続されている。
【００５５】
ＲＡＭ３２およびＲＯＭ３３には、ＣＰＵ３１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムや、電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成するためのアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ３２には、ＣＰＵ３１による処理に必要な各種データが保存される。
【００５６】
ＲＯＭ３３およびＨＤＤ３４には、ＯＳやアプリケーションプログラム、各種データが格納される。
【００５７】
スキャナ３５は、光や磁気などを用いて情報を読み取る装置である。例えば、スキャナ３５は、帳票１１に記載されている文字や罫線などを、光によって読み取る。
【００５８】
ドライブ３６は、外部の記憶媒体にデータを書き込んだり、外部の記憶媒体に記憶されているデータを読み出したりする装置である。ドライブ３６は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）ドライブやＤＶＤ（Digital Versatile Disc）ドライブなどである。
【００５９】
通信インタフェース３７は、ネットワークに接続され、ＣＰＵ３１の指示に応じて、外部の装置と通信を行う。通信インタフェース３７は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）アダプタである。
【００６０】
上記の図２および図３に示した情報処理装置１の構成は、理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。例えば、情報処理装置１の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。
【００６１】
上記の情報処理装置１の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、情報処理装置１が有する機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等が挙げられる。磁気記憶装置には、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ等が挙げられる。光ディスクには、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）／ＲＷ（ReWritable）等が挙げられる。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等が挙げられる。
【００６２】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００６３】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００６４】
また、上記の処理機能の少なくとも一部または全部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＰＬＤ（Programmable Logic Device）等の電子回路で実現することもできる。
【００６５】
情報処理装置１の動作について、フローチャートを用いて説明する。
【００６６】
図４は、図１の情報処理装置の動作例を示したフローチャートである。図４のフローチャートは、例えば、ユーザからの指示に応じて処理が開始される。
【００６７】
［ステップＳ１］データ変換部２１は、紙媒体の帳票１１を電子データに変換し、以下で説明する文字列処理ＴＢと領域処理ＴＢとを生成する。文字列処理ＴＢと領域処理ＴＢとを説明する前に、電子データに変換される帳票１１について説明する。
【００６８】
図５は、データ変換部でデータ変換される帳票の例を示した図である。図５に示す帳票１１は、交通費申請書の例を示している。
【００６９】
図５に示す「交通費申請書」、「申請日」、「申請名称」、「申請者」、「申請費用」、および「理由：」は、予め帳票１１に記載されている文字である。すなわち、これらの文字は、項目であり、固定文字である。
【００７０】
図５に示す「平成２４年  １０月１０日」、「○○県視察  交通費申請」、「○○  太郎」、「○○次郎」、「￥１，０００」、および「○○県視察のため」は、ユーザが帳票１１に記入した文字である。すなわち、これらの文字は、項目内容であり、記入文字である。データ変換部２１は、図５に示すような帳票１１をデータ変換する。
【００７１】
文字列処理ＴＢについて説明する。データ変換部２１は、帳票１１の文字列を認識し、各種書式情報の取得を行う。例えば、データ変換部２１は、ＯＣＲ機能によって、帳票１１の文字列を認識し、文字列の位置やフォント種別、サイズなどの文字書式を取得する。データ変換部２１は、取得した文字列の情報に基づいて、文字列処理ＴＢを生成する。
【００７２】
図６は、文字列処理ＴＢの一例を示した図である。データ変換部２１は、例えば、図５に示した帳票１１の文字列を認識し、図６に示すような文字列処理ＴＢ４１を記憶部２８に生成する。
【００７３】
文字列処理ＴＢ４１の「Ｎｏ．」の欄には、認識した文字列に付与した番号が格納される。
【００７４】
「文字列」の欄には、帳票１１から認識した文字列が格納される。例えば、図５に示した帳票１１には、「申請名称」や「○○県視察  交通費申請」という文字列が記載されている。従って、文字列処理ＴＢ４１の欄には、これらの文字列が格納されている。
【００７５】
「位置」の欄には、認識した文字列の位置情報が格納される。「位置」の欄は、さらに「Ｙ」の欄と「Ｘ」の欄とに分かれている。「Ｙ」の欄には、認識した文字列の垂直方向における位置情報が格納される。「Ｘ」の欄には、認識した文字列の水平方向における位置情報が格納される。
【００７６】
領域処理ＴＢについて説明する。データ変換部２１は、画像識別処理機能を備え、帳票１１のページ余白、用紙サイズ、用紙向き、罫線、罫線位置、罫線書式を認識し、また、罫線を基準とした領域のグルーピング処理を行う。グルーピングについては、多様な手法が存在するが、ここでは、データ変換部２１は、例えば、罫線に囲まれた領域を１領域とグルーピングする。データ変換部２１は、前記のグルーピング処理に基づいて、領域処理ＴＢを生成する。
【００７７】
図７は、領域処理ＴＢの一例を示した図である。データ変換部２１は、例えば、図５に示した帳票１１の領域を認識し、図７に示すような領域処理ＴＢ４２を記憶部２８に生成する。
【００７８】
領域処理ＴＢ４２の「Ｎｏ．」の欄には、グルーピングした文字列に付与した番号が格納される。
【００７９】
「文字列」の欄には、帳票１１のグルーピングした文字列が格納される。例えば、図５の例の場合、「申請名称」は、１つの罫線枠に囲まれており、図７の「Ｎｏ．１」の欄にグルーピングされている。また、図５の「理由：○○県視察のため」は、罫線枠外のまとまった領域に記載されているため、図７の「Ｎｏ．７」の欄にグルーピングされている。
【００８０】
「開始位置」の欄には、グルーピングされた領域の開始位置が格納される。「終了位置」の欄には、グルーピングされた領域の終了位置が格納される。グルーピングの領域は、例えば、四角形状であり、「開始位置」と「終了位置」は、四角形状の対角線上にある頂点で示される。図７の例の場合、「申請名称」は、１つのグループ（領域）としてグルーピングされており、その領域の開始位置は、（Ｙ，Ｘ）＝（２０，１０）であり、終了位置は、（Ｘ，Ｙ）＝（３０，４０）である。
【００８１】
このように、データ変換部２１は、紙媒体の帳票１１をスキャンし、文字列処理ＴＢ４１および領域処理ＴＢ４２を生成する。
【００８２】
なお、データ変換部２１は、複数の同種の帳票１１を電子データに変換する。例えば、データ変換部２１は、図５に示した帳票１１と同じフォーマット（例えば、項目、罫線が同じ）で、別のユーザが記入した項目内容の異なる複数の帳票１１をデータ変換する。そして、データ変換部２１は、複数の帳票１１のそれぞれの文字列処理ＴＢ４１と領域処理ＴＢ４２とを生成する。
【００８３】
図４の説明に戻る。
【００８４】
［ステップＳ２］次に入力部２２は、データ変換される帳票１１に対応する補足データ１２を受付ける。入力部２２は、補足データ１２が入力された場合、データ変換部２１が生成した文字列処理ＴＢ４１に、入力された補足データ１２の情報を付加する。補足データ１２の情報が付加された文字列処理ＴＢを説明する前に、補足データ１２について説明する。
【００８５】
図８は、補足データの一例を示した図である。図８に示す補足データ１２は、図５で説明した帳票１１の補足データ例を示している。
【００８６】
補足データ１２は、項目および項目内容の情報を含んでいる。項目は、例えば、＜項目名＞，＜／項目名＞というタグの間に記述され、項目内容は、例えば、＜内容＞，＜／内容＞というタグの間に記述される。
【００８７】
具体的には、図５に示した「申請名称」は項目であり、「○○県視察  交通費申請」は項目内容である。従って、図５の例の場合の補足データ１２は、図８に示すように、＜項目名＞と＜／項目名＞との間に「申請名称」が記述され、＜内容＞と＜／内容＞との間に「○○県視察  交通費申請」が記述される。
【００８８】
補足データ１２は、項目と項目内容とが識別できればよい。従って、補足データ１２は、例えば、ＸＭＬやＣＶＳ、テキストファイルなどによって作成される。
【００８９】
補足データ１２は、より品質のよい電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成するためのものである。従って、情報処理装置１は、入力部２２に補足データが入力されなくても、複数の同種の帳票１１から、その帳票１１の電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成することができる。
【００９０】
このような品質向上のための補足データ１２は、帳票１１の固定文字である項目と、ユーザが記入した記入文字である項目内容とを含んでいればよい。従って、補足データ１２は、例えば、帳票１１のレイアウトに依存した、項目の絶対位置・相対位置に関する情報や、システム環境に依存する文字種別といった情報を含まなくてよい。もちろん、補足データ１２は、生成する情報の品質向上のために、その他の付加情報を含んでいてもよい。
【００９１】
補足データ１２の情報が付加された文字列処理ＴＢについて説明する。上記したように、入力部２２は、補足データ１２が入力された場合、データ変換部２１が生成した文字列処理ＴＢに補足データ１２の情報を付加する。
【００９２】
図９は、補足データが付加された文字列処理ＴＢの一例を示した図である。図９に示すように、補足データ１２が付加された文字列処理ＴＢ４３は、「変換結果」の欄および「補足データ情報」の欄を有している。
【００９３】
「変換結果」の欄の情報は、データ変換部２１によって生成された文字列処理ＴＢの情報に対応する。例えば、図９の「変換結果」の欄の情報は、図６で説明した文字列処理ＴＢ４１の情報に対応している。
【００９４】
「補足データ情報」の欄には、入力部２２に入力された補足データ１２の情報が格納される。「補足データ情報」の欄は、「文字列」の欄、「項目名」の欄、「項目／内容区分」の欄、および「固定文字確率」の欄を有している。
【００９５】
「文字列」の欄には、補足データ１２の項目および項目内容の文字列が格納される。例えば、上記の図８の例では、項目の文字列は「申請名称」であり、項目内容の文字列は「○○県視察  交通費申請」である。従って、図９の「補足データ情報」の欄の「文字列」の欄には、「申請名称」および「○○県視察  交通費申請」が格納されている。なお、「補足データ情報」の欄の「文字列」の欄に格納される文字列は、「変換結果」の欄の「文字列」の欄の文字列に対応して格納される。
【００９６】
「項目名」の欄には、項目および項目内容の名称が格納される。例えば、項目「申請名称」の項目名は、「申請名称」となっている。また、項目内容「○○県視察  交通費申請」の項目名は、「申請名称」となっている。
【００９７】
「項目／内容区分」の欄には、「補足データ情報」の欄の「文字列」の欄に格納された文字列が、項目であるか、項目内容であるかの情報が格納される。例えば、「申請名称」は、図８に示した補足データ１２の例より、項目であるので、その「項目／内容区分」の欄には、項目を示す「項目」が格納される。また、「○○県視察  交通費申請」は、図８に示した補足データ１２の例より、項目内容であるので、その「項目／内容区分」の欄には、項目内容を示す「内容」が格納される。
【００９８】
「固定文字確率」の欄には、「補足データ情報」の欄の「文字列」の欄に記載された文字列が、固定文字である確率が格納される。例えば、「申請名称」は、項目であるので、固定文字である。従って、文字列「申請名称」に対応する「固定文字確率」の欄には、固定文字率が１００％であることを示す「１００％」という情報が格納される。また、「○○県視察  交通費申請」は、項目内容であるので、ユーザが記入した記入文字である。従って、文字列「○○県視察  交通費申請」に対応する「固定文字確率」の欄には、固定文字率が０％であることを示す「０％」という情報が格納される。
【００９９】
このように、補足データ１２入力された場合、データ変換部２１によってデータ変換された帳票１１の文字列が、固定文字であるか記入文字であるか、正確に分かる。
【０１００】
図４の説明に戻る。上記のステップＳ１，Ｓ２の処理は、その処理順序が逆であってもよいし、同時であってもよい。
【０１０１】
［ステップＳ３］次に文字補正部２３は、データ変換部２１による文字列の誤変換を検出し、補正を行う。文字補正部２３は、次の２つの方法によって、誤変換された文字列の検出および補正を行うことができる。文字補正部２３は、方法１だけで誤変換された文字列の検出および補正を行ってもよいが、補足データ１２が入力された場合には、方法２によって、誤変換された文字列の検出および補正を行ってもよい。また、文字補正部２３は、補足データ１２が入力された場合には、方法１と方法２によって、誤変換された文字列の検出および補正を行ってもよい。
【０１０２】
１．複数の帳票による補正
【０１０３】
文字補正部２３は、データ変換部２１によって生成された複数の帳票１１の文字列処理ＴＢ４１を参照し、データ変換部２１の誤変換を補正する。
【０１０４】
例えば、データ変換部２１は、上記したように、複数の同種の帳票１１をデータ変換し、図６に示したような、文字列処理ＴＢ４１を複数生成する。文字補正部２３は、複数生成された文字列処理ＴＢ４１を比較し、例えば、確率論やルール手法に基づいた方法で、最も正しいと思われる文字列に補正する。
【０１０５】
具体的には、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆの６個の文字列処理ＴＢ４１が生成されている場合を考える。これら６個の文字列処理ＴＢ４１のうち、例えば、Ａ，Ｄ，Ｆに含まれる文字列が「ｄａｔｅ」であったとする。また、これら６個の文字列処理ＴＢ４１のうち、Ｂ，Ｃに含まれる文字列が「ｄｅｔｅ」であったとする。また、これら６個の文字列処理ＴＢ４１のうち、Ｅに含まれる文字列が「ｄｏｔｅ」であったとする。この場合、「ｄａｔｅ」の出現確率が３／６で最も高い。従って、この場合、文字補正部２３は、「ｄｅｔｅ」と「ｄｏｔｅ」の文字列を「ｄａｔｅ」に補正する。
【０１０６】
または、文字補正部２３は、データ変換部２１のＯＣＲ機能による文字識別の確度を集計して補正してもよい。例えば、Ａにおける「ｄａｔｅ」の確度が９０％、Ｂにおける「ｄｅｔｅ」の確度が７０％である場合、「ｄａｔｅ」を正しい文字として補正するようにしてもよい。
【０１０７】
２．補足データによる補正
【０１０８】
文字補正部２３は、補足データ１２が入力された場合、入力された補足データ１２を用いてデータ変換部２１の誤変換を補正することができる。
【０１０９】
例えば、補足データ１２は、帳票１１の文字列が固定文字であるか、記入文字であるかをユーザが直接指定したものである。従って、文字補正部２３は、補足データ１２とデータ変換された帳票１１の文字列を比較すれば、誤変換された帳票１１の文字列を検出して補正することができる。
【０１１０】
具体的には、文字補正部２３は、図９で説明した文字列処理ＴＢ４３（補足データ１２が付加された文字列処理ＴＢ）を参照して、データ変換部２１の誤変換を検出し、補正する。例えば、図９の例の場合、「変換結果」の欄の「文字列」の欄に示すように、「申請名称」が「甲請名称」と誤変換されているとする。この場合、文字補正部２３は、文字列処理ＴＢ４３の「補足データ情報」の欄の「文字列」の欄に記載されている「申請名称」と比較して誤変換を検出でき、「甲」という文字を正しい「申」の文字に補正することができる。
【０１１１】
図４の説明に戻る。
【０１１２】
［ステップＳ４］次に文字識別部２４は、帳票１１に予め記載されている固定文字と、ユーザが帳票１１に記入した記入文字とを識別する。文字識別部２４は、次の３つの方法を用いて、固定文字であるか記入文字であるかの識別を行う。
【０１１３】
１．複数の帳票データによる識別
【０１１４】
一般的に、同種の帳票１１においては、見出しや注意書きなどの固定文字は、別の帳票１１であっても同じ位置に同じ文字列で記載される。一方、ユーザが記入する記入文字は、同種の帳票１１であっても、別の帳票１１であれば、文字列が異なっている場合がある。
【０１１５】
そこで、文字識別部２４は、複数の帳票１１間での文字列の差異を判定し、差異が生じていないものを固定文字と識別し、差異が生じているものを記入文字と識別する。なお、データ変換部２１によってデータ変換される帳票の数が多ければ多いほど、文字識別部２４の識別精度は高くなる。これは、データ変換された帳票１１の数が少ない場合、ユーザの記入内容が偶然同じ文字列になる場合もあるからである。
【０１１６】
図１０は、複数の帳票データによる文字識別を説明する図である。図１０には、文字列処理ＴＢ４４ａ，４４ｂ，４４ｃが示してある。また、図１０には、固定文字および記入文字を識別する際に生成される文字列比較ＴＢ４５ａ，４５ｂが示してある。また、図１０には、文字列比較ＴＢ４５ａ，４５ｂに基づいて生成される、固定文字および記入文字の識別結果を示した文字列処理ＴＢ４６が示してある。
【０１１７】
データ変換部２１は、例えば、Ａ，Ｂ，Ｃの３つの帳票１１をデータ変換し、文字列処理ＴＢ４４ａ，４４ｂ，４４ｃを生成したとする。図１０に示すように、文字列処理ＴＢ４４ａの「Ｎｏ．１」の欄には、「申請名称」の文字列が格納され、Ｎｏ．２の欄には、「旅費申請」の文字列が格納されている。
【０１１８】
文字列処理ＴＢ４４ｂの「Ｎｏ．１」の欄には、「申請名称」の文字列が格納され、「Ｎｏ．２」の欄には、「備品購入申請」の文字列が格納されている。
【０１１９】
文字列処理ＴＢ４４ｃの「Ｎｏ．１」の欄には、「申請名称」の文字列が格納され、「Ｎｏ．２」の欄には、「備品購入申請」の文字列が格納されている。
【０１２０】
文字識別部２４は、文字列処理ＴＢ４４ａ〜４４ｃの「Ｎｏ．」ごとに文字列とその位置とを収集する。そして、文字識別部２４は、文字列比較ＴＢ４５ａ，４５ｂを生成する。
【０１２１】
例えば、文字識別部２４は、文字列処理ＴＢ４４ａ〜４４ｃの「Ｎｏ．１」の欄の文字列「申請名称」と、その位置とを取得し、文字列比較ＴＢ４５ａを生成する。ここで、文字列処理ＴＢ４４ａ〜４４ｃの「Ｎｏ．１」の欄の文字列「申請名称」は、文字列処理ＴＢ４４ａ〜４４ｃ間で差異がない。つまり、「申請名称」という文字列は、Ａ〜Ｃの複数の帳票１１間で差異がない。従って、文字識別部２４は、「申請名称」という文字列を固定文字と識別でき、文字列比較ＴＢ４５ａの判定結果の欄に「固定文字」を格納する。
【０１２２】
また、文字識別部２４は、文字列処理ＴＢ４４ａ〜４４ｃの「Ｎｏ．２」の欄の文字列と、その位置とを取得し、文字列比較ＴＢ４５ｂを生成する。ここで、文字列処理ＴＢ４４ａ〜４４ｃの「Ｎｏ．２」の欄の文字列は、文字列処理ＴＢ４４ａ〜４４ｃ間で差異がある。つまり、「Ｎｏ．２」の欄の文字列は、Ａ〜Ｃの複数の帳票１１間で差異がある。従って、文字識別部２４は、「旅費申請」および「備品購入申請」という文字列を記入文字と識別でき、文字列比較ＴＢ４５ｂの判定結果の欄に「記入文字」を格納する。
【０１２３】
文字識別部２４は、文字列処理ＴＢ４４ａ〜４４ｃの「Ｎｏ．」の欄に格納されている文字列ごとにおいて、文字列比較ＴＢ４５ａ，４５ｂを生成すると、生成した文字列比較ＴＢ４５ａ，４５ｂを用いて文字列処理ＴＢ４６を生成する。例えば、文字識別部２４は、各領域における文字列の固定文字の確率がいくらであるかの文字列処理ＴＢ４６を生成する。
【０１２４】
例えば、図１０に示す文字列処理ＴＢ４６の「文字列」の欄には、帳票１１の領域ごとの文字列が格納される。「位置」の欄には、帳票１１の文字列が記載されている位置が格納される。「判定結果」の欄には、「文字列」の欄に格納されている文字列の固定文字である確率が格納される。
【０１２５】
なお、データ変換部２１による誤変換や帳票１１ごとの文字列のゆらぎによって、固定文字であるにもかかわらず、帳票１１間で文字列が異なる場合がある。この場合、文字識別部２４は、文字形状や単語意味の類似性を数値で評価し、閾値により幅を持たせて認識するようにしてもよい。
【０１２６】
また、複数の帳票１１における文字列の比較は、同一の項目において比較する必要がある。同一の項目における比較は、例えば、複数の帳票１１に記載されている文字列の位置を基準に行うことができる。その際、複数の帳票１１間における文字列の位置の微細なずれや誤差が問題となるが、誤差範囲に関する閾値を設けることで、対応可能となる。
【０１２７】
また、文字識別部２４は、その他の比較対象の識別方法として、帳票１１の罫線等の構造特徴から、比較する文字列対象を認識するようにしてもよい。
【０１２８】
２．学習による識別
【０１２９】
固定文字と記入文字との間には、利用する単語や文字数、記載される領域の大きさなどに関し、特徴的な差異が生じる。そこで、文字識別部２４は、固定文字および記入文字であることを評価する情報を蓄積し、識別を行う。
【０１３０】
例えば、文字識別部２４は、上記で説明した「１．複数の帳票データによる識別」の判定結果から、固定文字についての学習情報ＴＢを生成する。
【０１３１】
図１１は、学習情報ＴＢの一例を示した図である。図１１に示すように、学習情報ＴＢ４７の「Ｎｏ．」の欄には、学習した文字列に付与した番号が格納される。
【０１３２】
「文字列」の欄には、学習した文字列が格納される。例えば、「文字列」の欄には、上記で説明した「１．複数の帳票データによる識別」によって固定文字であるか否かの判定が行われた文字列が格納される。例えば、図１１に示す「申請名称」や「申請者」は、過去において、上記の「１．複数の帳票データによる識別」によって固定文字であるか否かの判断が行われていることが分かる。
【０１３３】
「固定文字確率」の欄には、「文字列」の欄に格納されている文字列が、固定文字である確率が格納される。例えば、「申請名称」という文字列は、過去に９１％の確率で固定文字と識別されていることが分かる。
【０１３４】
文字識別部２４は、生成した学習情報ＴＢ４７を参照し、データ変換部２１によってデータ変換された文字列の固定文字である確率を取得する。
【０１３５】
図１２は、学習情報ＴＢに基づいた文字列処理ＴＢの一例を示した図である。文字識別部２４は、図１１で説明した学習情報ＴＢ４７を参照し、学習に基づく文字列処理ＴＢ４８を生成する。
【０１３６】
文字列処理ＴＢ４８の「Ｎｏ．」の欄、「文字列」の欄、および「位置」の欄の情報は、図６で説明した文字列処理ＴＢ４１と同様に、データ変換部２１によって格納される。
【０１３７】
「学習結果固定文字確率」の欄には、「文字列」の欄に対応する文字列の、固定文字である確率が格納される。
【０１３８】
例えば、文字識別部２４は、図１１で説明した学習情報ＴＢ４７を参照し、「申請名称」という文字列の固定文字である確率を取得する。図１１の例の場合、「申請名称」の文字列の固定文字である確率は、９１％である。文字識別部２４は、取得した確率を、図１２の学習結果固定文字確率の欄に示すように格納する。
【０１３９】
このように、文字識別部２４は、過去の文字列の学習によって、文字列が固定文字であるか記入文字であるか識別する。
【０１４０】
３．補足データによる識別
【０１４１】
文字識別部２４は、補足データ１２が入力された場合、その補足データを用いて固定文字であるか記入文字であるかの識別を行う。
【０１４２】
例えば、補足データ１２は、帳票１１の文字列が固定文字であるか、記入文字であるかをユーザが直接指定したものである。従って、補足データ１２とデータ変換された帳票１１の文字列を比較すれば、データ変換された文字列が固定文字であるか記入文字であるか識別できる。
【０１４３】
具体的には、文字識別部２４は、データ変換された文字列と、補足データ１２で記述された項目（固定文字）とが一致した場合、データ変換されたその文字列を、１００％固定文字であると識別する。また、文字識別部２４は、データ変換された文字列と、補足データ１２で記述された項目内容（記入文字）とが一致した場合、データ変換されたその文字列を、０％固定文字であると識別する。
【０１４４】
文字識別部２４は、上記の３つの方法によって、固定文字であるか記入文字であるかの識別を行うとともに、それらの識別結果を組み合わせて、最終的な識別を行う。例えば、文字識別部２４は、上記３つの方法で識別（算出）した固定文字の確率を平均化する。
【０１４５】
図１３は、文字列処理ＴＢの一例を示した図である。文字識別部２４は、上記の３つの方法の識別結果を組み合わせ、図１３に示す文字列処理ＴＢ４９を生成する。
【０１４６】
文字列処理ＴＢ４９の「Ｎｏ．」の欄、「文字列」の欄、および「位置」の欄の情報は、データ変換部２１によってデータ変換されたデータが格納される。
【０１４７】
「固定文字確率」の欄は、「複数画像」の欄、「補足データ」の欄、「学習」の欄、および「平均」の欄を有している。
【０１４８】
「複数画像」の欄には、上記の「１．複数の帳票データによる識別」で算出した、固定文字確率が格納される。例えば、文字識別部２４は、図１０で説明したように、複数の帳票１１から、文字列処理ＴＢ４６を生成する。文字識別部２４は、生成した文字列処理ＴＢ４６の「判定結果」を、「複数画像」の欄に格納する。なお、図１０と図１３のＴＢ内容は一致していない。
【０１４９】
「補足データ」の欄には、上記の「３．補足データによる識別」で算出した、固定文字確率が格納される。例えば、文字列「申請名称」が補足データ１２に項目として記述されている場合、文字識別部２４は、文字列「申請名称」を１００％固定文字であると識別する。そして、文字識別部２４は、識別した固定文字確率１００％を「補足データ」の欄に格納する。また、例えば、文字列「○○県視察  交通費申請」が補足データ１２に項目内容として記述されている場合、文字識別部２４は、文字列「○○県視察  交通費申請」を０％固定文字であると識別する。そして、文字識別部２４は、識別した固定文字確率０％を「補足データ」の欄に格納する。
【０１５０】
「学習」の欄には、上記の「２．学習による識別」で算出した、固定文字確率が格納される。例えば、文字識別部２４は、図１１および図１２で説明したように、学習情報ＴＢ４７から文字列処理ＴＢ４８を生成する。文字識別部２４は、生成した文字列処理ＴＢ４８の「学習結果固定文字確率」を、「学習」の欄に格納する。
【０１５１】
文字識別部２４は、「複数画像」の欄、「補足データ」の欄、および「学習」の欄に格納されている固定文字確率の平均を算出し、「最終結果」の欄に格納する、例えば、文字列「申請名称」の複数画像による固定文字確率は１００％であり、補足データによる固定文字確率は１００％であり、学習による固定文字確率は９１％であるので、「最終結果」の欄には、９７％が格納される。
【０１５２】
「判定結果」の欄には、「文字列」の欄に格納されている文字列が、最終的に固定文字であるか否かの結果が格納される。文字識別部２４は、例えば、「最終結果」の欄に格納されている確率と、所定の閾値とを比較して、「文字列」の欄に格納されている文字列が、最終的に固定文字であるか否かの判定を行う。例えば、文字識別部２４は、「平均」の欄に格納されている確率が８０％以上の場合、その文字列を固定文字と判断する。
【０１５３】
なお、上記では、文字識別部２４は、３つの方法で識別した結果に基づいて、最終的な固定文字の認識（判定）を行っているが、１．の方法と２．の方法とで識別した結果に基づいて、最終的な固定文字の認識を行ってもよい。または、文字識別部２４は、１．の方法と３．の方法とで識別した結果に基づいて、最終的な固定文字の認識を行ってもよい。
【０１５４】
また、文字識別部２４は、上記の３つの方法で識別した結果に重みづけをして、固定文字の判定を行ってもよい。例えば、補足データ１２は、ユーザが生成するものであり、誤りが含まれている場合もある。この場合、補足データ１２による識別結果の重みを小さくするようにしてもよい。
【０１５５】
図４の説明に戻る。
【０１５６】
［ステップＳ５］次に領域識別部２５は、文字識別部２４によって識別された固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが帳票１１に文字を記入できる記入領域と、ユーザが帳票１１に文字を記入できない非記入領域とを識別する。領域識別部２５は、以下で説明する判定処理ＴＢを生成して、前記の記入領域と非記入領域とを識別する。
【０１５７】
図１４は、判定処理ＴＢの一例を示した図である。領域識別部２５は、図６で説明した文字列処理ＴＢ４１と、図７で説明した領域処理ＴＢ４２とを組み合わせて、図１４に示す判定処理ＴＢ５０を生成する。また、領域識別部２５は、生成した判定処理ＴＢ５０に、図１３で説明した文字列処理ＴＢ４９の判定結果を、判定処理ＴＢ５０に格納する。
【０１５８】
例えば、図１４に示す判定処理ＴＢ５０の「領域処理テーブル」の欄は、図７に示した領域処理ＴＢ４２に対応している。また、判定処理ＴＢ５０の「処理テーブル」の欄にある「Ｎｏ．」の欄および「文字列」の欄は、例えば、図６に示した文字列処理ＴＢ４１の「Ｎｏ．」の欄および「文字列」の欄に対応している。
【０１５９】
判定処理ＴＢ５０の「判定結果」の欄は、図１３で説明した文字列処理ＴＢ４９の「判定結果」の欄に基づいて、情報が書き込まれる。
【０１６０】
例えば、文字列処理ＴＢ４９の「判定結果」が「固定文字」である場合、「判定結果」の欄には、「非記入」が格納される。また、文字列処理ＴＢ４９の「判定結果」が「記入文字」である場合、「判定結果」の欄には、「記入」が格納される。具体的には、図１４の「申請名称」という文字列は、図１３の文字列処理ＴＢ４９より、固定文字と判断されているので、図１４の「申請名称」に対応する「判定結果」の欄には、「非記入」が格納されている。
【０１６１】
なお、「判定結果」の欄の「非記入」は、対応する文字列の領域が固定文字の領域であることを示す。「判定結果」の欄の「記入」は、対応する文字列の領域が記入文字の領域であることを示す。
【０１６２】
また、「判定結果」の欄の「非記入／記入」は、対応する文字列の領域が固定文字の領域であるとともに、記入文字の領域であることを示す。すなわち、「非記入／記入」は、記入領域かつ非記入領域であることを示す。例えば、図１４に示す文字列「理由：○○県視察のため」の領域は、記入領域であり、かつ非記入領域であることが分かる（「理由：」は固定文字であり、「○○県視察のため」は記入文字である。）。
【０１６３】
記入領域と非記入領域が混在するのは、データ変換部２１によるグルーピングの際、固定文字と記入文字とが１つのグループとして認識される場合があるからである。例えば、図５において、「理由：  ○○県視察のため」の文字列は、罫線枠外の空白領域に記載されており、データ変換部２１は、罫線枠外の空白領域を１つのグループとしてグルーピングする場合があるからである。
【０１６４】
「分割要否」の欄には、記入領域と非記入領域とを含むグルーピングを分割するか否かの情報が格納される。例えば、「理由：○○県視察のため」の領域は、記入領域かつ非記入領域であり、１つのグループにグルーピングされている。この場合、領域識別部２５は、「分割要否」の欄に、グルーピングを分割する必要があることを示す「要」という情報を格納する。
【０１６５】
図４の説明に戻る。
【０１６６】
［ステップＳ６］次にグルーピング補正部２６は、データ変換部２１が行ったグルーピングを補正する。グルーピング補正部２６は、次の３つの方法によってグルーピング補正を行う。グルーピング補正部２６は、方法１〜３のすべてまたはいずれかを用いて、グルーピング補正を行う。
【０１６７】
１．判定処理ＴＢ５０を用いた補正
【０１６８】
グルーピング補正部２６は、図１４で説明した判定処理ＴＢ５０を参照して、グルーピング補正をする。
【０１６９】
図１５は、グルーピング補正後の判定処理ＴＢの一例を示した図である。図１５に示す判定処理ＴＢ５１は、図１４で説明した判定処理ＴＢ５１とほぼ同様であるが、図１５に示す判定処理ＴＢ５０は、「分割要否」の欄を有していない。
【０１７０】
グルーピング補正部２６は、図１４で説明した判定処理ＴＢ５０の「分割要否」の欄を参照する。グルーピング補正部２６は、「分割要否」の欄に「要」の情報が格納されている場合、その欄に対応する文字列を別のグループとなるようにグルーピング補正する。
【０１７１】
例えば、図１４の判定処理ＴＢ５０の場合、「“理由：”，“○○県視察のため”」の文字列は、分割要否「要」となっている。そこで、グルーピング補正部２６は、「“理由：”，“○○県視察のため”」の文字列が別々のグループとなるようにグルーピング補正する。具体的には、図１５の判定処理ＴＢ５１に示すように、「理由：」の文字列と、「○○県視察のため」の文字列とが別々のグループとなるようにグルーピング補正する。そして、グルーピング補正部２６は、「判定結果」の欄を適切な情報となるように補正する。
【０１７２】
２．複数画像による補正
【０１７３】
罫線がない領域で、かつ可変長の文字列が存在するような領域では、その領域の終了位置を適切に判定することが困難である。しかし、グルーピング補正部２６は、複数の帳票１１における領域処理ＴＢ４２によって、適切な終了位置を検出することができる。
【０１７４】
図１６は、可変長領域を説明する図である。図１６に示す帳票５２は、図５に示した帳票１１とほぼ同様であるが、罫線枠外の「理由：」の欄に記載されている文字列が異なる。例えば、図５の帳票１１では、「理由：」の欄の文字列は１行であるが、図１６の帳票５２では、「理由：」の欄の文字列は３行となっている。
【０１７５】
帳票５２の「理由：」は、固定文字である。その理由を示した３行の文字列は、ユーザが記入した記入文字である。本来、ユーザが文字列を記入できる記入文字の領域は、点５２ａを開始位置とし、点５２ｂを終了位置として認識されるのが適切である。しかし、帳票５２の例の場合、点５２ａを開始位置、点５２ｃを終了位置として認識される。
【０１７６】
しかし、データ変換部２１は、複数の帳票１１をデータ変換し、複数の領域処理ＴＢ４２を生成する。そのため、様々なユーザの文字列記入データが得られ、例えば、点５２ｂまで文字列を記入したユーザも存在する場合もある。従って、グルーピング補正部２６は、もっとも値の大きい終了位置を採用することによって、可変長領域の適切な終了位置を取得することができる。すなわち、複数の帳票をデータ変換することによって、精度の高い領域判定を行うことができる。
【０１７７】
図１７は、図１６の帳票の判定処理ＴＢの一例を示した図である。図１６の帳票５２をデータ変換し、文字識別し、領域識別し、およびグルーピング補正を行ったとする。そして、図１７に示す判定処理ＴＢ５３が得られたとする。
【０１７８】
判定処理ＴＢ５３の「Ｎｏ．８」の終了位置は、（Ｙ，Ｘ）＝（９０，１２０）となっている。この終了位置は、図５に示した帳票１１の判定処理ＴＢ５１（図１５）の終了位置より、Ｙの値が大きい。従って、グルーピング補正部２６は、例えば、判定処理ＴＢ５１の「Ｎｏ．８」の終了位置の「Ｙ」の値を、「７０」から「９０」に補正することができる。
【０１７９】
３．補足データによる補正
【０１８０】
グルーピング補正部２６は、補足データ１２が入力された場合、入力された補足データ１２を用いてグルーピング補正をする。
【０１８１】
補足データ１２は、データ変換された帳票１１の固定文字および記入文字をユーザが指定したものである。従って、グルーピング補正部２６は、入力された補足データ１２を参照すれば、どの文字列を１つのグループにグルーピングすればよいか認識することができる。
【０１８２】
図１８は、誤ってグルーピングされた図１６の帳票の判定処理ＴＢの一例を示した図である。例えば、図１６に示した帳票５２をデータ変換し、文字識別し、および領域識別したとする。そして、図１８に示す判定処理ＴＢ５４が得られたとする。
【０１８３】
本来、文字列「以下、研修参加のため」、「・特許作成研修」、および「・マーケティング理論」は、１つのグループにグルーピングされなければならないが、データ変換部２１は、判定処理ＴＢ５４に示すように、それぞれの文字列を１つのグループとしてグルーピングしたとする。
【０１８４】
ここで、補足データ１２は、ユーザによって作成される。図１６の帳票５２の例の場合、文字列「以下、研修参加のため」、「・特許作成研修」、および「・マーケティング理論」は、１つの記入領域に記載されているものであって、次のようなタグで記載される。
【０１８５】
＜内容＞以下、研修参加のため￥ｎ・特許作成研修￥ｎ・マーケティング理論＜／内容＞
【０１８６】
グルーピング補正部２６は、上記のタグから「以下、研修参加のため」、「・特許作成研修」、および「・マーケティング理論」の文字列を１つのグループにグルーピングしなければならないことを認識できる。これにより、グルーピング補正部２６は、図１８に示す判定処理ＴＢ５３を適切なＴＢに補正することができる。
【０１８７】
図１９は、グルーピング補正後の判定処理ＴＢの一例を示した図である。グルーピング補正部２６は、入力された補足データ１２に基づいて、図１９に示す判定処理ＴＢ５５のように、グルーピングを補正する。
【０１８８】
例えば、図１８の判定処理ＴＢ５４では、文字列「以下、研修参加のため」、「・特許作成研修」、および「・マーケティング理論」は、別々のグループにグルーピングされていた。これに対し、図１９の判定処理ＴＢ５５では、これらの文字は、グルーピング補正部２６によって、１つのグループに補正されている。
【０１８９】
図４の説明に戻る。
【０１９０】
［ステップＳ７］次に生成部２７は、記憶部２８に生成された各種ＴＢを用いて、電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成する。
【０１９１】
例えば、生成部２７は、データ変換部２１によってデータ変換されたデータから、電子化帳票１３を生成する。電子化帳票１３は、例えば、文書ファイルまたは画像ファイルによって生成される。
【０１９２】
また、生成部２７は、データ変換部２１によってデータ変換されたデータから、例えば、帳票１１の文字や罫線を編集できる帳票テンプレート１４を生成する。その際、生成部２７は、判定結果ＴＢの判定結果（記入／非記入の結果）に基づいて、作成する帳票テンプレート１４の記入領域に存在する文字列を削除する。帳票テンプレート１４は、例えば、文字や罫線を編集できる文書ファイルによって生成される。
【０１９３】
また、生成部２７は、帳票テンプレート１４のテンプレート情報１５を生成する。テンプレート情報１５は、例えば、帳票テンプレート１４に記載されている文字列、位置、書式、ページ余白、用紙サイズ、または罫線書式などの書式情報を含んだファイルである。
【０１９４】
図２０は、電子化帳票の例を示した図である。図２０の電子化帳票１３は、図１６の帳票５２を電子化した例を示している。図２０に示す点線枠５６は、ユーザが文字を記入できる記入領域を示している。記入領域においては、ユーザが文字を編集できるようにしてもよい。
【０１９５】
図２１は、帳票テンプレートの例を示した図である。図２１の帳票テンプレート１４は、図１６の帳票をテンプレート化した例を示している。図２０に示す点線枠５７は、ユーザが文字を記入できる記入領域を示している。ユーザは、点線枠５７においては、例えば、端末装置などを用いて文字を入力できる。
【０１９６】
図２２は、テンプレート情報の例を示した図である。図２２のテンプレート情報１５は、図２１の帳票テンプレート１４のテンプレート情報を示している。
【０１９７】
テンプレート情報１５には、例えば、固定文字、位置、文字書式（フォント種別、サイズ）、ページ余白、用紙サイズ、用紙向き、罫線位置、罫線書式、領域情報などが含まれる。
【０１９８】
このように、情報処理装置１は、複数の帳票１１の電子データから、帳票１１に予め記載されている固定文字とユーザが記入した記入文字とを識別し、識別した固定文字と記入文字とに基づいて、ユーザが帳票１１に文字を記入できる記入領域とユーザが帳票１１に文字を記入できない非記入領域とを識別する。そして、情報処理装置１は、識別した記入領域と非記入領域とを含む帳票テンプレート１４を生成するようにした。これにより、情報処理装置１は、帳票の予め記載されている固定文字の領域と、ユーザが文字を記入できる記入領域とが、高い精度で区分けされた帳票テンプレート１４を生成することができる。
【０１９９】
また、情報処理装置１は、複数の帳票１１から帳票テンプレート１４を生成するので、ユーザの手間を省くことができる。
【０２００】
例えば、情報処理装置１は、ユーザによって生成される、レイアウトに依存した帳票１１の書式情報が入力されなくても、複数の帳票１１から、帳票テンプレート１４を生成することができる。より具体的には、ユーザは、「ひらがな」、「数字」などの入力文字種別や、入力文字数といった、帳票１１の多種の書式情報を作成しなくても、帳票テンプレート１４を生成することができる。
【０２０１】
また、情報処理装置１は、帳票テンプレート１４を生成するので、それを帳票のひな形として、例えば、端末装置上で使用することができる。また、情報処理装置１は、テンプレート情報１５を生成するので、帳票テンプレート１４とともにシステム開発におけるリソースとして利用することができる。
【０２０２】
また、情報処理装置１の文字識別部２４は、同種の所定数の帳票において、同じ位置に同じ文字列が含まれている場合、文字列を固定文字と識別する。これにより、情報処理装置１は、ユーザが文字を記入する領域と、そうでない領域とを高い精度で区分けした、帳票テンプレート１４を生成することができる。特に、所定数の値が大きいほど、精度のよい帳票テンプレート１４を生成することができる。
【０２０３】
また、情報処理装置１は、帳票１１に予め記載されている項目と、項目に対応してユーザが記入した記入項目とを含む補足データ１２が入力されることにより、ユーザが文字を記入する領域と、そうでない領域とを、さらに高い精度で区分けした、帳票テンプレート１４を生成することができる。
【０２０４】
また、補足データ１２は、帳票１１に予め記載されている項目と、項目に対応してユーザが記入した記入項目とを含み、レイアウトに依存した情報を含まない。従って、ユーザは、簡単な書式で補足データ１２を作成することができ、ユーザに手間をかけることなく、ユーザが文字を記入する領域とそうでない領域とを高い精度で区分けした、帳票テンプレート１４を生成することができる。
【０２０５】
また、情報処理装置１は、文字識別部２４によって固定文字と識別された帳票１１の文字列の確率を格納した学習情報ＴＢ４７をさらに有し、文字識別部２４は、学習情報ＴＢ４７に記憶されている確率を用いて、帳票１１に記載されている固定文字を識別するようにした。これにより、情報処理装置１は、ユーザに手間をかけることなく、ユーザが文字を記入する領域とそうでない領域とを高い精度で区分けした、帳票テンプレート１４を生成することができる。
【０２０６】
また、情報処理装置１は、複数の帳票１１による文字識別、学習情報ＴＢ４７による文字識別、および補足データ１２による文字識別を組み合わせることにより、さらに精度の高い帳票テンプレート１４を生成することができる。
【０２０７】
さらに、情報処理装置１は、所定の方式に基づいてグルーピングした固定文字と記入文字とが１つのグループに属している場合、別々のグループに属するようにグループを分割する。これにより、情報処理装置１は、ユーザが文字を記入する領域とそうでない領域とを高い精度で区分けした、帳票テンプレート１４を生成することができる。
【０２０８】
なお、上記では、帳票１１は、紙媒体としたが、予めＯＣＲ機能および画像識別処理機能で、紙媒体の帳票１１を電子データに変換し、情報処理装置１に入力するようにしてもよい。この場合、データ変換部２１は、ＯＣＲ機能および画像識別処理機能を備えなくてよい。
【０２０９】
また、上記で説明した各ＴＢは、一例であり、図示した例に限られない。また、各情報は、ＴＢ構造に限られず、他のデータ構造であってもよい。
【０２１０】
また、上記で述べた同じ位置は、多少ずれた位置も含む。例えば、複数の帳票１１において、所定範囲でずれている位置に記載されている文字列も同一の位置と判断してよい。
【０２１１】
また、図４に示したフローチャートの処理単位は、情報処理装置１の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。情報処理装置１の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。さらに、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。
【０２１２】
また、上記では、情報処理装置１は、複数の帳票１１から電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成するとしたが、補足データ１２が入力された場合、１つの帳票１１から電子化帳票１３、帳票テンプレート１４、およびテンプレート情報１５を生成することが可能である。補足データ１２には、固定文字の情報と記入文字との情報とが含まれているからである。また、情報処理装置１は、ある帳票のすべての文字列について学習が行われていた場合、複数の帳票１１のデータがなくても固定文字であるか記入文字であるかの識別が可能である。例えば、情報処理装置１は、ある１つの帳票１１をデータ変換したとする。そして、そのデータ変換された帳票１１のすべての文字列は、過去において学習されていたとする。この場合、情報処理装置１は、データ変換された１つの帳票１１から、固定文字であるか記入文字であるかの識別ができる。
【０２１３】
また、図１１で説明した学習情報ＴＢ４７は、固定文字確率を格納するとしたが、記入文字確率を格納するようにしてもよい。すなわち、文字識別部２４は、記入文字である確率を取得するようにしてもよい。
【０２１４】
さらに、本件に、他の任意の構成物や工程が付加されていてもよい。
【符号の説明】
【０２１５】
１：情報処理装置、１１：帳票、１２：補足データ、１３：電子化帳票、１４：帳票テンプレート、１５：テンプレート情報、２１：データ変換部、２２：入力部、２３：文字補正部、２４：文字識別部、２５：領域識別部、２６：グルーピング補正部、２７：生成部、２８：記憶部、３１：ＣＰＵ、３２：ＲＡＭ、３３：ＲＯＭ、３４：ＨＤＤ、３５：スキャナ、３６：ドライブ、３７：通信インタフェース、３８：バス、４１，４３，４４ａ〜４４ｃ，４５，４６，４８，４９：文字列処理ＴＢ、４２：領域処理ＴＢ、４７：学習情報ＴＢ、５０，５１，５３〜５５：判定処理ＴＢ、５２：帳票、５２ａ〜５２ｃ：点、５６，５７：点線枠
【図１】
2015005100.tif 000003
【図２】
2015005100.tif 000004
【図３】
2015005100.tif 000005
【図４】
2015005100.tif 000006
【図５】
2015005100.tif 000007
【図６】
2015005100.tif 000008
【図７】
2015005100.tif 000009
【図８】
2015005100.tif 000010
【図９】
2015005100.tif 000011
【図１０】
2015005100.tif 000012
【図１１】
2015005100.tif 000013
【図１２】
2015005100.tif 000014
【図１３】
2015005100.tif 000015
【図１４】
2015005100.tif 000016
【図１５】
2015005100.tif 000017
【図１６】
2015005100.tif 000018
【図１７】
2015005100.tif 000019
【図１８】
2015005100.tif 000020
【図１９】
2015005100.tif 000021
【図２０】
2015005100.tif 000022
【図２１】
2015005100.tif 000023
【図２２】
2015005100.tif 000024