(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
書類のデータについて、その書類を分類する書類分類システムであって、
各々の書類について分類を行うＡＩ機能を備え、
前記書類のデータは画像データであり、
前記ＡＩ機能は、前記画像データのうち前記画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の形状に基づいて分類を行い、
前記書類の種類は、領収書及び請求書を含み、
前記分類は、前記区画の形状に基づいて収入印紙の貼付の有無を判定して行われる
ことを特徴とする、書類分類システム。
【請求項２】
書類のデータについて、その書類を分類する書類分類システムであって、
各々の書類について分類を行うＡＩ機能を備え、
前記書類のデータは画像データであり、
前記ＡＩ機能は、前記画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の色彩及び前記画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の形状の組合せに基づいて分類を行い、
前記書類の種類は、領収書及び請求書を含み、
前記分類は、前記区画の色彩及び形状の組合せに基づいて収入印紙の貼付の有無を判定して行われる
ことを特徴とする、書類分類システム。
【請求項３】
書類のデータについて、その書類を分類する書類分類システムであって、
各々の書類について分類を行うＡＩ機能を備え、
前記書類のデータは画像データであり、
前記ＡＩ機能は、前記画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の色彩及び前記画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の形状の組合せに基づいて分類を行い、
前記書類の種類は、領収書及び請求書を含み、
前記分類は、前記区画の色彩及び形状の組合せに基づいて押印の有無及び押印された印の形状を判定して行われる
ことを特徴とする、書類分類システム。
【請求項４】
前記ＡＩ機能は各々の書類について事前学習の結果に基づいて分類を行うことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の書類分類システム。
【請求項５】
前記事前学習は、書類の種類を付与されたデータに基づく教師付き学習であり、
前記ＡＩ機能は、書類の種類を特定する分類を行うことを特徴とする、請求項４に記載の書類分類システム。
【請求項６】
前記事前学習は、書類の種類を付与されないデータに基づく教師なし学習であり、
前記ＡＩ機能は、書類の種類を特定しない分類を行うことを特徴とする、請求項４に記載の書類分類システム。
【請求項７】
前記ＡＩ機能は、複数の書類を入力して分類するものであり、事前学習を行わずに該複数の書類に基づいて書類の種類を特定しない分類を行うことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の書類分類システム。
【請求項８】
前記書類のデータは文字データを含み、
前記ＡＩ機能は、前記文字データに記載された文字や内容に基づいて分類を行うことを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項に記載の書類分類システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の書類分類システムを用いることを特徴とする、書類分類方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の書類分類方法により書類を分類するステップと、
前記書類の種類が領収書及び請求書である画像データについて、ＯＣＲ処理を行い、その結果を会計処理ソフトウエアに入力するステップとを含むことを特徴とする、会計処理方法。
【請求項１１】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の書類分類システムと、
前記書類分類システムの分類する前記書類の種類が領収書及び請求書である書類に対して前記画像データに対してＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理部と、
前記ＯＣＲ処理部の出力する文字列に基づいて会計処理を行う会計処理ソフトウエアとを含むことを特徴とする、会計処理システム。
【請求項１２】
前記会計処理ソフトウエアは、前記文字列が不適合である場合にエラーを出力することを特徴とする、請求項１１に記載の会計処理システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の会計処理システムを使用し、
前記会計処理方法ソフトウエアがエラーを出力した前記画像データについて、教師付き学習を行うとこと特徴とする、会計処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、書類をその種類に分類する書類分類システム、該書類分類システムを利用する書類分類方法、分類された書類に基づいて会計処理を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを利用する会計処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業において、（１）帳簿（総勘定元帳、仕訳帳、現金出納帳、売掛金・買掛金元帳固定資産台帳、売上・仕入帳）、（２）決算関係書類（棚卸表、貸借対照表、損益計算書、その他決算に関して作成した書類）、（３）その他の証憑類（契約書や領収書、見積書、請求書、注文書、契約の申込書、納品書、検収書）、（４）名刺や会社概要などその他の必ずしも会計に関しない書類が保存される。【０００３】
書類を画像データとして保存する場合、書類を分類することが重要になる。紙媒体であれば、一見して書類の種類が判別できるが、画像データの場合には判別するために画像を表示することとなるからである。例えば、書類を分類し、分類項目別のフォルダに画像データ（のファイル）を保存することが好ましい。【０００４】
書類の分類としては、例えば特許文献１に示すように、書類中の文字情報を用いる方法が知られている。しかし、画像データには文字情報がなく（ＯＣＲ処理によって文字情報を得ることは可能であるが必ずしも正確ではない）、画像データの分類に用いることのできる方法ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−３２３４５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、書類の画像データについて、その書類を分類する書類分類システム、該書類分類システムを利用する書類分類方法、分類された書類に基づいて会計処理を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを利用する会計処理方法を提供することを課題とする。【０００７】
上記（１）〜（４）の企業において保存される書類は、印刷された紙媒体に限らず、スキャナ等によって光学的に読取られた画像データとして保存されることが多い。上記の（１）〜（３）の書類に関しては国税関係帳簿書類であり、特に（３）はスキャンして電子保存することができるようになった。一方で、会計ソフトや会計サービスで入力が必要なものは、請求書、領収書だけであり、経理担当者や税理士や会計士の方では、上記の膨大なスキャンされた書類から、請求書と領収書を取り分ける作業をしないといけない状況になっている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
例えば、会計書類において領収書を他の書類と区別することを考える。請求書等の他の書類がＡ４サイズの縦長の書類であるのに対し、領収書はより小さな横長の書類であることが多い。他の書類が白色の紙に印刷されるのに対し、飲食店の手書きの領収書は全体が有色の書類であることが多い。また、JRや他の鉄道や地下鉄の領収書は、青やオレンジなどの有色であり、長方形という形状が多い。他の書類には貼付されない収入印紙が領収書には貼付されることが多い。文字情報のない画像に特徴によって書類の分類が可能である。【０００９】
本発明は、以上の事情に鑑み、必ずしもＯＣＲ処理を行うことなく書類をその種類に分類する書類分類システム、該書類分類システムを利用する書類分類方法、分類された書類に基づいて会計処理を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを利用する会計処理方法を提供する。【００１０】
本発明の書類分類方法は、
書類のデータについて、その書類を分類する書類分類方法であって、
ＡＩ機能に各々の書類を入力して分類を行わせることを特徴とする。【００１１】
この特徴によれば、ＡＩ機能を用いた書類の分類を行うことができる。ここで「ＡＩ機能」とは、多数のデータに基づいて各々のデータに係る判断を行う機能を言う。【００１２】
本発明の書類分類システムは、
書類のデータについて、その書類を分類する書類分類システムであって、
各々の書類について分類を行うＡＩ機能を備えることを特徴とする。【００１３】
この特徴によれば、ＡＩ機能を用いた書類の分類を行う書類分類システムを提供することができる。【００１４】
本発明の書類分類システムは、
前記ＡＩ機能は各々の書類について事前学習の結果に基づいて分類を行うことを特徴とする。【００１５】
この特徴によれば、多数の書類による事前学習を行って、ＡＩ機能を最適化することができる。【００１６】
本発明の書類分類システムは、
前記事前学習は、書類の種類を付与されたデータに基づく教師付き学習であり、
前記ＡＩ機能は、書類の種類を特定する分類を行うことを特徴とする。【００１７】
この特徴によれば、請求書、領収書等の書類の種類を特定して学習し、その学習結果に基づいて書類の種類を特定して分類することができる。【００１８】
本発明の書類分類システムは、
前記事前学習は、書類の種類を付与されないデータに基づく教師なし学習であり、
前記ＡＩ機能は、書類の種類を特定しない分類を行うことを特徴とする。【００１９】
この特徴によれば、学習時に書類の種類が特定されていなくとも、類似する書類群（クラスタ）毎に分類することができる。ユーザは、分類された結果に基づいて例えば請求書がいずれの分類であるかを判断することができるので、書類分類システムによって書類の種類が特定されないとしても十分に利用できる。【００２０】
本発明の書類分類システムは、
前記ＡＩ機能は、複数の書類を入力して分類するものであり、事前学習を行わずに該複数の書類に基づいて書類の種類を特定しない分類を行うことを特徴とする。【００２１】
この特徴によれば、事前の学習をせずとも分類が可能である。【００２２】
本発明の書類分類システムは、
前記書類の種類は、領収書及び請求書を含むことを特徴とする。【００２３】
この特徴によれば、会計処理を行う上で必須の領収書及び請求書について、分類して抽出することができる。【００２４】
本発明の書類分類システムは、
前記ＡＩ機能は、収入印紙の貼付の有無を判定することを特徴とする。【００２５】
この特徴によれば、背景と異なる色彩を有する区画の色彩及び形状に基づいて収入印紙の貼付の有無を判定し、明確に分類を行うことができる。【００２６】
本発明の書類分類システムは、
前記ＡＩ機能は、押印の有無及び押印された印の形状を判定することを特徴とする。【００２７】
この特徴によれば、背景と異なる色彩（朱肉の色）を有する区画の色彩及び形状に基づいて丸印及び角印の押印の有無を判定し、明確に分類を行うことができる。【００２８】
本発明の書類分類システムは、
前記書類のデータは画像データであり、
前記ＡＩ機能は、前記画像データの色彩、前記画像データの形状、前記画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の色彩及び前記画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の形状のうち少なくとも１に基づいて分類を行うことを特徴とする。【００２９】
この特徴によれば、主に会計書類に特徴的な、収入印紙の貼付の有無、押印の有無及び押印された印の形状の判定が可能である。【００３０】
本発明の書類分類システムは、
前記書類のデータは文字データを含み、
前記ＡＩ機能は、前記文字データに記載された文字や内容に基づいて分類を行うことを特徴とする。【００３１】
この特徴によれば、文字データに含まれる特徴を用いた分類が可能となる。例えば、領収書であれば、日付、金額、会社名、商品名が記載されることが多い。また、請求書であれば、日付、金額、取引先名、送付元の会社名、電話番号、Fax番号、商品名や商品数などが記載されることが多い。契約書に関しては、契約書に使われる独特な言い回しがあり、それが特徴になると考えられる。【００３２】
この特徴によれば、主に会計書類に特徴的な、収入印紙の貼付の有無、押印の有無及び押印された印の形状の判定が可能である。【００３３】
本発明の書類分類方法は、
前記書類の種類に領収書及び請求書を含む書類分類システムを用いることを特徴とする。【００３４】
この特徴によれば、領収書及び請求書を分類する書類分類方法が提供される。【００３５】
本発明の会計処理方法は、
前記書類の種類に領収書及び請求書を含む書類分類システムを用いる書類分類方法により書類を分離するステップと、
前記書類の種類が領収書及び請求書である画像データについて、ＯＣＲ処理を行い、その結果を会計処理ソフトウエアに入力するステップとを含むことを特徴とする。【００３６】
この特徴によれば、領収書及び請求書について、ＯＣＲを行い、その結果に基づいて会計処理ソフトウエアに処理させる会計処理方法が提供される。【００３７】
本発明の会計処理システムは、
前記書類の種類に領収書及び請求書を含む書類分類システムと、
前記書類分類システムの分類する前記書類の種類が領収書及び請求書である書類に対して前記画像データに対してＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理部と、
前記ＯＣＲ処理部の出力する文字列に基づいて会計処理を行う会計処理ソフトウエアとを含むことを特徴とする。【００３８】
この特徴によれば、領収書及び請求書について、ＯＣＲを行い、その結果に基づいて会計処理ソフトウエアによる処理を行う会計処理システムが提供される。【００３９】
本発明の会計処理システムは、
前記会計処理ソフトウエアは、前記文字列が不適合である場合にエラーを出力することを特徴とする。【００４０】
この特徴によれば、書類の分類が不適合であった場合にはエラーを出力する（かかる書類についての処理を行わない）会計処理システムが提供される。書類の分類に誤りがあっても頑健な会計処理システムである。【００４１】
本発明の会計処理方法は、
文字列が不適合である場合にエラーを出力する会計処理システムを使用し、
前記会計処理方法ソフトウエアがエラーを出力した前記画像データについて、教師付き学習を行うとこと特徴とする。【００４２】
この特徴によれば、エラーの出力された書類について再学習し、書類分類の精度を高める会計処理方法が提供される。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によれば、書類をその種類に分類する書類分類システム、該書類分類システムを利用する書類分類方法、分類された書類に基づいて会計処理を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを利用する会計処理方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】図１は、書類分類システム及び会計処理システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、書類を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
以下、本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００４６】
（システムの構成）
図１は、書類分類システム及び会計処理システムの構成を示す図である。書類分類システム１は、ＡＩ機能１１及び学習部１２を備え、学習データ１２ａ、学習結果１２ｂを保持している。【００４７】
書類分類システム１は、画像データ１３を読み込み、ＡＩ機能１１によって請求書画像データ１３ａ、領収書画像データ１３ｂ、その他画像データ１３ｃに分類する。なお、請求書画像データ１３ａ、領収書画像データ１３ｂ、その他画像データ１３ｃは分類の一例であり、他の種類の画像データに分類してもよい。【００４８】
ＡＩ機能１１は、学習結果１２ｂを参照して、画像データ１３を分類する。学習結果１２ｂの形式は、ＡＩ機能１１の仕様に基づいて定めればよい。典型的には各々の画像データから計算される特徴量に関する分類毎の境界値である。【００４９】
学習部１２は、学習データ１２ａに基づいて、例えば特徴量を計算して学習結果１２ｂを出力する。ここで、学習データ１２ａは、画像データ１３に書類の種類を付与したものとする。すなわち、学習部１２は、画像データの分類される種類を知って教師付きの学習を行う。教師付きの学習以外の学習については、実施例２以下に説明する。【００５０】
会計処理システム２は、書類分類システム１、ＯＣＲ処理部２１及び会計処理ソフトウエア２２を備えている。【００５１】
ＯＣＲ処理部２１は、画像データ１３から、ＯＣＲ処理によって書類名、摘要、金額等の文字を読み取る。いずれの画像データも処理可能であるが、請求書画像データ１３ａ及び領収書画像データ１３ｂについてＯＣＲ処理を行うものとする。【００５２】
会計処理ソフトウエア２２は、ＯＣＲ処理部２１の読み取った文字に基づき、財務諸表の作成その他の会計処理を行う。ここで、読み取った文字が会計処理に不適合である場合（例えば請求書に請求元の名称がない場合）にはエラーを出力する。【００５３】
（処理の手順）
以下、書類分類システム１及び会計処理システム２を用いる処理の手順について、説明する。【００５４】
書類分類システム１の運用に先立ち、学習部１２により学習結果１２ｂを生成する。学習データ１２ａとしてはユーザ企業の過去の書類（正しく処理されたもの）を用いることができる。本実施例では、書類の種類は「請求書」、「領収書」及び「その他」とする。学習部１２は、「請求書」、「領収書」、「その他」の別が付与された学習データ１２ａを入力し、学習結果１２ｂを出力する。【００５５】
書類をスキャナ等で光学的に読み取り、画像データ１３を生成する。【００５６】
画像データ１３は、ＡＩ機能１１によって、請求書画像データ１３ａ、領収書画像データ１３ｂ、その他画像データ１３ｃに分類される。ＡＩ機能１１は、学習結果１２ｂを参照して画像データ１３を分類し、請求書画像データ１３ａ、領収書画像データ１３ｂ、その他画像データ１３ｃを、それぞれ請求書フォルダ、領収書フォルダ、その他フォルダに移動するものとする。ファイルの収納されるフォルダによって書類の種類が示される。【００５７】
なお、分類結果の種類をフォルダによって区分する以外にも、ファイル名に種類を表す文字を入れる、ファイルに種類を表す情報を付与する、その他の方法で種類を示すことができる。【００５８】
分類された書類のうち、請求書及び領収書を用いて会計処理を行う。ＯＣＲ処理部２１は、請求書画像データ１３ａ及び領収書画像データ１３ｂ（請求書フォルダ及び領収書フォルダ内のファイル）のうち未処理のものについて、ＯＣＲ処理によって書類名、摘要、金額等の文字を読み取る。【００５９】
会計処理ソフトウエア２２は、ＯＣＲ処理部２１の読み取った文字に基づき、財務諸表の作成その他の会計処理を行う。ここで、読み取った文字が会計処理に不適合である場合（例えば請求書に請求元の名称がない場合）にはエラーを出力する。【００６０】
エラーが出力された画像データ１３（請求書画像データ１３ａ又は領収書画像データ１３ｂ）については、ＡＩ機能１１の分類誤りである可能性が高い。そこで、かかる画像データ１３に正しい種類を（人手により）付加し、学習データ１２ａとして教師付き学習を行う。なお、教師なし学習とすることも可能であるが、分類誤りを減少させるために教師付き学習とすることが好ましい。【００６１】
（書類の種類）
以下、書類の種類毎の画像データ１３を例示し、ＡＩ機能１１による明確な分類が可能となることを説明する。【００６２】
図２は、書類を示す図である。図２（Ａ）は請求書、図２（Ｂ）は領収書、図２（Ｃ）は契約書を示す。図２（Ａ）〜（Ｃ）において、有色部分を網掛け、背景と異なる色彩を有する区画をハッチングで示す。【００６３】
請求書は、図２（Ａ）に示すように、多くの場合にＡ４の用紙に印刷され、角印が押印されている。領収書は、図２（Ｂ）に示すように、多くの場合に有色の横長の用紙であり、角印が押印され、収入印紙が貼付されている。契約書は、図２（Ｃ）に示すように、多くの場合にＡ４の用紙に印刷され、２つの丸印が押印されている。【００６４】
以上のように、画像データ１３の色彩（白色、黒色以外の色彩）の有無、画像データ１３の形状（Ｈ、Ｗ、Ｈ／Ｗの値）、画像データ１３のうち背景と異なる色彩を有する区画の色彩、画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の形状（ｈ、ｗ、ｈ／ｗの値）、は、書類の種類に依存して大きく相違する。これらの特徴量のみを用いて、ＯＣＲ処理を行うことなく書類をその種類に分類可能である。【００６５】
ここで、書類のサイズ（Ｈ、Ｗの値）は、背景白色の書類についてスキャナを用いて光学的読み取りを行う場合には決定できないとも考えられる。しかし、多くのスキャナに書類サイズの検出機能があるので問題ない。書類サイズの検出機能を有さない場合にを、書類よりも大きな例えば黒色の紙を書類の背面に配することで解決できる。【００６６】
以上詳細に説明したように、本実施例の書類分類システム１によれば、ＯＣＲ処理を行うことなく、画像データ１３の色彩（白色、黒色以外の色彩）の有無、画像データ１３の形状（Ｈ、Ｗ、Ｈ／Ｗの値）、画像データ１３のうち背景と異なる色彩を有する区画の色彩、画像データのうち背景と異なる色彩を有する区画の形状（ｈ、ｗ、ｈ／ｗの値）の特徴量のみによって、書類をその種類に分類することができる。【００６７】
また、本実施例の会計処理システム２によれば、書類を分類して請求書及び領収書を抽出し、これらを用いて会計処理を行うことができる。
【実施例２】
【００６８】
本実施例は、学習部１２が教師なし学習を行うものである。他の点は実施例１と同様であり、詳細な説明を省略する。【００６９】
学習時には書類の種類が特定されておらず、学習データ１２ａは、画像データ１３のみであって書類の種類が付与されていない。学習部１２は、それでも、類似する書類群（クラスタ）毎に分類することができる。【００７０】
すなわち、学習データ１２ａ中の書類における特徴の分布に基づく分類（クラスタリング）は可能である。実施例１において示したように、書類の種類に依存して明白な特徴があるので、明確な分類が可能である。【００７１】
学習データ１２ａに書類の種類が付与されていないので、分類されるだけであり、いずれの分類がいずれの種類（請求書、領収書等）であるかは決定されない。しかし、ユーザは、分類された結果に基づいて例えば請求書がいずれの分類であるかを判断することができる。【００７２】
なお、ユーザが一度判断した後は、教師なし学習であっても判断結果の分類として書類の種類を定めることができる。【００７３】
ユーザが請求書又は領収書であると判断した分類に係る画像データ１３により、ＯＣＲ処理部２１及び会計処理ソフトウエア２２による会計処理が可能である。【００７４】
以上詳細に説明したように、本実施例の書類分類システム１によれば、学習部１２は教師なし学習を行うことによっても、実施例１と同様の効果を得ることができる。【００７５】
なお、教師なし学習を事前に行うものとして説明したが、事前の学習なしで分類を行うことも可能である。すなわち、学習データ１２ａとして機能し得るだけの多数の画像データ１３を同時に分類するのであれば、それらの画像データ１３に対する分類（クラスタリング）は事前学習なしでも可能である。
【実施例３】
【００７６】
本実施例は、書類のデータが文字データを含むものである。他の点は実施例１及び２と同様であり、詳細な説明を省略する。【００７７】
書類のデータは文字データを含む。書類をスキャナ等で光学的に読み取り画像データ１３を生成する際に、ＯＣＲ処理を行って文字データを生成することができる。また、書類を電子データとして受領した場合にも、そこに文字データが含まれること、そこから文字データを生成することができる。【００７８】
文字データは、書類の分類に有効な情報を含んでいる。例えば、領収書であれば、日付、金額、会社名、商品名が記載されることが多い。請求書であれば、日付、金額、取引先名、送付元の会社名、電話番号、Fax番号、商品名や商品数などが記載されることが多い。契約書に関しては、会社名に替えて「甲」「乙」と表記される等の契約書に特徴的な使われる独特な言い回しが用いられることが多い。【００７９】
ＡＩ機能１１を用いて、上記の各書類の特徴を検出することで、明確な分類が可能となる。【００８０】
ＡＩ機能１１は、例えば、領収書は「領収書」の文字列を含む等、その書類の名称の文字列をキーワードとして分類することもでき、多数のデータに基づいてさらに明確に分類することもできる。例えば請求書に補助情報として「見積書番号」を記載する場合等にも、ＡＩ機能１１が対応する。【００８１】
以上、文字データに基づく分類について説明したが、実施例１及び２において説明した画像データに基づく分類と併用することもできる。ＡＩ機能１１は、文字データに基づく分類と、画像データに基づく分類との、それぞれの信頼度（分類の確からしさ）を求めることができる。文字データに基づく分類と画像データに基づく分類とを併用し、信頼度に基づいて最終的な分類を定めればよい。【００８２】
なお、文字データに基づく分類と画像データに基づく分類とを併用する場合には、文字データに基づく分類をその書類の名称の文字列のキーワードによる分類のみとすることも考えられる。【００８３】
以上詳細に説明したように、本実施例の書類分類システム１によれば、文字データを用いて分類の明確性を向上させることができる。
【実施例４】
【００８４】
本実施例は、会計書類に限定されない多様な書類の分類を行うものである。他の点は実施例１〜３と同様であり、詳細な説明を省略する。【００８５】
実施例１、２において請求書、領収書等の会計書類を画像データ１３とするものとして説明したが、企業において画像データとしては存される書類は他にも考えられる。例えば、名刺、他社から受領した説明資料等である。【００８６】
会計書類以外の書類であっても、画像データ１３がその書類の種類に固有の特徴を有するものが多い。例えば、名刺はそのサイズが特徴的である。また、説明資料は赤色、青色等の原色が使用されている場合が多い。【００８７】
これら、画像データ１３がその書類の種類に固有の特徴を有する書類については、書類分類システム１による分類が、実施例１、２と同様に可能である。【００８８】
以上詳細に説明したように、本実施例の書類分類システム１によれば、会計書類以外の書類についても分類が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
書類の画像データについて、その書類を分類する書類分類システム、該書類分類システムを利用する書類分類方法、分類された書類に基づいて会計処理を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを利用する会計処理方法である。多くの企業による利用が考えられる。
【符号の説明】
【００９０】
１        書類分類システム
１１      ＡＩ機能
１２      学習部
１２ａ    学習データ
１２ｂ    学習結果
１３      画像データ
１３ａ    請求書画像データ
１３ｂ    領収書画像データ
１３ｃ    その他画像データ
２        会計処理システム
２１      ＯＣＲ処理部
２２      会計処理ソフトウエア
【要約】
【課題】書類の画像データについて、その書類を分類する書類分類システム、該書類分類システムを利用する書類分類方法、分類された書類に基づいて会計処理を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを利用する会計処理方法を提供すること。
【解決手段】書類の画像データ１３の特徴のみで、ＯＣＲ処理を行うことなく、分類を行う書類分類システム１を提供する。特徴として、色彩の有無、形状、画像データ１３のうち背景と異なる色彩を有する区画の色彩、形状を活用することができる。書類分類システム１を利用する書類分類方法が提供される。画像データ１３を分類して請求書及び領収書を抽出し、これらを用いて会計処理を行う会計処理システム２を提供する。会計処理システム２を利用する会計処理方法が提供される。
【選択図】図１【図１】
0006504514.tif 000002
【図２】
0006504514.tif 000003