(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された申請書および当該申請書に紐づけられた各添付資料のうち何れかまたは両方がイメージデータであった場合、当該イメージデータから文字情報を認識する認識部と、
前記申請書に記載された添付資料の書誌事項を取得し、各前記添付資料に記載された書誌事項を取得し、前記申請書の書誌事項と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項との整合性をそれぞれ判定すると共に、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項の文字列と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項の文字列とが一致しなかった場合、不一致文字をそれぞれレンダリングした２つの画像を比較して、これらの整合性を判定し、前記申請書の書誌事項、当該書誌事項に対応する前記添付資料の書誌事項、およびこれらの整合性を報知する制御部と、
を備えることを特徴とする申請書判定装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項の文字列の長さと当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項の文字列の長さが一致しなかった場合、一方の連続した不一致文字を繋げてレンダリングした画像と、他方の単一の不一致文字をレンダリングした画像とを縦横比を揃えて比較して、これらの整合性を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の申請書判定装置。
【請求項３】
前記制御部は、不一致文字をレンダリングした画像の線の交差、線の頂点、線の末端を特徴点として抽出して比較する、
ことを特徴とする請求項１に記載の申請書判定装置。
【請求項４】
前記制御部は、不一致文字をレンダリングした画像の線のトポロジーを抽出して比較する、
ことを特徴とする請求項１に記載の申請書判定装置。
【請求項５】
イメージデータから文字情報を認識する際に頻出する誤字と正解文字との関係を格納したデータベースを更に備え、
前記制御部は、前記認識部による認識結果に、前記データベースに格納された誤字が含まれていたならば、前記誤字を対応する前記正解文字に置換し、
前記認識部による認識結果の文字または数字が在るべき場所に記号が有り、かつ、前記記号に当て嵌まる単語が予測可能ならば、置き換えた文字と記号とを前記データベースに登録する、
ことを特徴とする請求項１から４のうち何れか１項に記載の申請書判定装置。
【請求項６】
前記書誌事項には、名称、作成日、版番号のうち何れかの項目が含まれており、
前記制御部は、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項に含まれる項目と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項に含まれる前記項目との整合性をそれぞれ判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の申請書判定装置。
【請求項７】
入力された申請書および当該申請書に紐づけられた各添付資料がイメージデータであった場合、当該イメージデータから文字情報を認識する認識部と、
前記申請書に記載された添付資料の書誌事項を取得し、各前記添付資料に記載された書誌事項を取得し、前記申請書の書誌事項と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項との整合性をそれぞれ判定すると共に、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項の文字列と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項の文字列とが一致しなかった場合、不一致文字に対応する文字認識前のイメージデータをそれぞれ切り出して、切り出した両イメージデータを比較して、これらの整合性を判定し、前記申請書の書誌事項、当該書誌事項に対応する前記添付資料の書誌事項、およびこれらの整合性を報知する制御部と、
を備えることを特徴とする申請書判定装置。
【請求項８】
コンピュータに、
入力された申請書および当該申請書に紐づけられた各添付資料のうち何れかまたは両方がイメージデータであった場合、当該イメージデータから文字情報を認識させる工程、
前記申請書に記載された添付資料の書誌事項を取得する工程、
各前記添付資料に記載された書誌事項を取得する工程、
前記申請書の書誌事項と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項との整合性をそれぞれ判定する工程、
前記申請書に記載された添付資料の書誌事項の文字列と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項の文字列とが一致しなかった場合、不一致文字をそれぞれレンダリングした２つの画像を比較して、これらの整合性を判定する工程、
前記申請書の書誌事項、当該書誌事項に対応する前記添付資料の書誌事項、およびこれらの整合性を報知する工程、
を実行させるための申請書判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、申請書判定装置および申請書判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、通信インフラの普及とＩＴ（Information Technology）技術の進歩により、紙で行われてきた事務作業の多くが電子化されている。これにより、事務作業を軽減することができる。例えば、出願人は、病院と製薬企業に向けて、薬の研究開発（臨床研究・治験）に係る事務作業を軽減するクラウドサービスを提供している。薬の研究開発に係る事務作業の内容は、定型手続き書類のチェックと紙への印刷および郵送、ファイリング、保管（２０〜３０年）などである。これを電子化することにより、書類の印刷を抑止すると共に、紙の書類の郵送やファイリングや保管の手間を省くことができる。
【０００３】
出願人は、このクラウドサービスの提供を通じて、申請書に記載の添付資料の版番号および／または日付と、添付資料の版番号および／または日付とが整合していない場合が極めて多いことを見出した。これら版番号や日付は、書誌事項である。つまり、申請書に記載の添付資料の書誌事項と、これに対応する添付資料の書誌事項とが整合していない場合である。
【０００４】
このような書誌事項をチェックする先行技術には、例えば特許文献１のようなものがある。特許文献１の要約書には、「設計書類を配送中、設計情報監視装置５は、参照記録データベース３に記憶された設計データの版数と、配送中の設計書類が設計データベース２から参照した設計データの版数とを比較し、版数が異なっている場合には、設計書類の配送を一時中断するとともに、当該設計書類をワークフローに投入した設計者に対して、配送中の設計書類と設計データベース２に格納された設計データとの整合がとれていない旨を通知する。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−０７６３５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載されている発明は、申請書および添付資料がテキストデータであるときには有効である。しかし、申請書およびその添付資料の何れかまたは両方がイメージデータであり、そのイメージデータをＯＣＲ（Optical Character Recognition）によって文字認識したならば、そのＯＣＲのエラーにより、正しい申請書と添付資料の組合せであっても、書誌事項が整合していないと判定され、エラーとなってしまうおそれがある。
【０００７】
そこで、本発明は、申請書およびその添付資料の何れかまたは両方がイメージデータであった場合、両者の書誌事項が整合しているか否かを適切に判定することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の申請書判定装置は、入力された申請書および当該申請書に紐づけられた各添付資料のうち何れかまたは両方がイメージデータであった場合、当該イメージデータから文字情報を認識する認識部と、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項を取得し、各前記添付資料に記載された書誌事項を取得し、前記申請書の書誌事項と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項との整合性をそれぞれ判定すると共に、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項の文字列と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項の文字列とが一致しなかった場合、不一致文字をそれぞれレンダリングした２つの画像を比較して、これらの整合性を判定し、前記申請書の書誌事項、当該書誌事項に対応する前記添付資料の書誌事項、およびこれらの整合性を報知する制御部と、を備えることを特徴とする。
本発明の申請書判定装置は、入力された申請書および当該申請書に紐づけられた各添付資料がイメージデータであった場合、当該イメージデータから文字情報を認識する認識部と、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項を取得し、各前記添付資料に記載された書誌事項を取得し、前記申請書の書誌事項と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項との整合性をそれぞれ判定すると共に、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項の文字列と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項の文字列とが一致しなかった場合、不一致文字に対応する文字認識前のイメージデータをそれぞれ切り出して、切り出した両イメージデータを比較して、これらの整合性を判定し、前記申請書の書誌事項、当該書誌事項に対応する前記添付資料の書誌事項、およびこれらの整合性を報知する制御部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の申請書判定プログラムは、コンピュータに、入力された申請書および当該申請書に紐づけられた各添付資料のうち何れかまたは両方がイメージデータであった場合、当該イメージデータから文字情報を認識させる工程、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項を取得する工程、各前記添付資料に記載された書誌事項を取得する工程、前記申請書の書誌事項と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項との整合性をそれぞれ判定する工程、前記申請書に記載された添付資料の書誌事項の文字列と当該書誌事項に対応する各前記添付資料の書誌事項の文字列とが一致しなかった場合、不一致文字をそれぞれレンダリングした２つの画像を比較して、これらの整合性を判定する工程、前記申請書の書誌事項、当該書誌事項に対応する前記添付資料の書誌事項、およびこれらの整合性を報知する工程、を実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、申請書およびその添付資料の何れかまたは両方がイメージデータであった場合、両者の書誌事項が整合しているか否かを適切に判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の文書管理クラウドシステムを示す図である。
【図２】本実施形態の文書管理クラウドサーバのブロック図である。
【図３】申請書の一例を示す図である。
【図４】研究計画書の表紙の一例を示す図である。
【図５】研究分担者リストの表紙の一例を示す図である。
【図６Ａ】申請書及び添付資料の入力処理を示すフローチャート（その１）である。
【図６Ｂ】申請書及び添付資料の入力処理を示すフローチャート（その２）である。
【図７Ａ】文字列判定前処理を示すフローチャート（その１）である。
【図７Ｂ】文字列判定前処理を示すフローチャート（その２）である。
【図８Ａ】文字列判定後処理を示すフローチャート（その１）である。
【図８Ｂ】文字列判定後処理を示すフローチャート（その２）である。
【図９】不一致文字を外観として比較する動作の一例である。
【図１０】連続した不一致文字を外観として比較する動作の一例である。
【図１１】誤認識判定と出力内容との関係を示す図である。
【図１２】結果フォーム画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施形態の文書管理クラウドシステムを示す図である。
文書管理クラウドシステムは、サーバ１と、申請者端末３ａ、責任者端末３ｂ、事務局端末３ｃ、その他委員端末３ｄがネットワーク２に通信可能に接続されて構成される。この文書管理クラウドシステムは、薬の研究開発に係る事務作業を電子化するものである。
【００１３】
申請者は、申請者端末３ａに申請書とその添付資料を入力して申請する。入力された申請書とその添付資料のワークフローは責任者に移行する。責任者が責任者端末３ｂを操作してワークフローを承認すると、このワークフローは事務局に移行する。
このように文書管理クラウドシステムは、従来は紙書類と捺印と郵送で行われていた薬の研究開発に係る事務作業を電子化する。
【００１４】
図２は、本実施形態の文書管理クラウドシステムに係るサーバ１のブロック図である。
サーバ１はコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３を備える。このＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２およびＲＡＭ１３は、このサーバ１を統括制御する制御部である。
【００１５】
サーバ１は更に、マウスやキーボード等の入力部１４、ディスプレイ等の表示部１５、ネットワークインタフェース等の通信部１６、記憶部１７、メディア読込部１８を備える。通信部１６は、外部から情報を取得する取得部として機能する。記憶部１７は、頻出誤字データベース１７１と治験特有単語データベース１７４、ＯＣＲプログラム１７２と、書類の版・日時チェックプログラム１７３とを格納している。メディア読込部１８は、例えばＯＣＲプログラム格納メディア１８２や書類の版・日時チェックプログラム格納メディア１８３を読み込む。これによりサーバ１には、ＯＣＲプログラム１７２や書類の版・日時チェックプログラム１７３がインストールされて、申請書判定装置として機能する。ＣＰＵ１１は、書類の版・日時チェックプログラム１７３を実行することにより、申請書に記載の添付資料およびその添付資料の書誌事項が整合しているか否かを判定する。
【００１６】
ＯＣＲプログラム１７２は、イメージデータを入力として、このイメージデータに含まれる文字を認識してテキスト化する手順をＣＰＵ１１に実行させるものである。ＣＰＵ１１がＯＣＲプログラム１７２を実行することにより、イメージデータに含まれる文字を認識する認識部が具現化される。ＣＰＵ１１がＯＣＲプログラム１７２を実行することにより、文字画像と文字との対応を学習し、読み取ったイメージデータから文字列を出力する畳み込みニューラルネットワークを具現化する。この畳み込みニューラルネットワークが、誤認識した文字画像、およびこの文字画像に対応する正しい文字の関係を教師データに加えて再学習（ディープラーニング）することにより、文字認識の精度を向上させることができる。
頻出誤字データベース１７１は、ＣＰＵ１１がＯＣＲプログラム１７２を実行した際に頻繁に誤認識する元の文字（正解文字）と、誤認識した結果の文字との対応関係を格納したデータベースである。誤認識した結果の文字は、例えば「｜」、「〇」、「曰」であり、これらの元の文字は、それぞれ「１」、「０」、「日」である。
治験特有単語データベース１７４は、治験に特有な単語を格納したデータベースであり、例えば薬品名などが格納されている。
【００１７】
図３は、申請書４の一例を示す図である。
この申請書４は、新たに臨床研究の審査を依頼するための新規審査依頼書であり、例えばイメージデータをスキャンしたＰＤＦ（Portable Document Format）ファイルである。頁の冒頭には、申請書名称４１として「新規審査依頼書」が記載されている。その下側には、臨床研究課題名４２として「ＡＢ１２３のＤＤＤを対象とした臨床研究」が記載されている。
【００１８】
更にその下側には、添付資料一覧の表が記載されている。
資料名４３１として「実施計画（省令様式第１）」が記載されている。その右側には作成年月日４４１として「２０１８年１２月１日」、版表示４５１（版番号）として「１．０」が記載されている。
【００１９】
資料名４３２として「研究計画書」が記載されている。その右側には作成年月日４４２として「２０１８年１２月１日」、版表示４５２として「１．０」が記載されている。
資料名４３３として「研究分担者リスト」が記載されている。その右側には作成年月日４４３として「２０１８年１０月１日」、版表示４５３（版番号）として「１．０」が記載されている。
【００２０】
資料名４３４として「疾病等が発生した場合の対応に関する手順書」が記載されている。その右側には作成年月日４４４として「２０１８年１０月１０日」、版表示４５４（版番号）として「３．０」が記載されている。
【００２１】
図４は、研究計画書の表紙の一例を示す図である。
この研究計画書は、申請書４に紐づけられた添付資料のひとつである。この添付資料５は、その表紙に臨床研究課題名５１、名称５３、治験番号、版数５４、作成日５５を含んでいる。
【００２２】
臨床研究課題名５１として、「ＡＢ１２３のＤＤＤを対象とした臨床研究」が記載されている。この臨床研究課題名５１は、申請書４の臨床研究課題名４２と整合していることが必要である。
【００２３】
その下側には、名称５３として「研究計画書」が記載されている。これは、申請書４の資料名の何れかと整合していることが必要である。表紙の右下には、治験番号欄と、版数５４と、作成日５５とが記載されている。版数５４（版番号）として「版数：第１．０版」が記載されている。これは申請書４の版表示４５２（版番号）と整合していることが必要である。
作成日５５として「作成日：２０１８年１０月１日」が記載されている。これは申請書４の作成年月日４４２と整合していることが必要である。
【００２４】
図５は、研究分担者リストの表紙の一例を示す図である。
この研究分担者リストは、申請書４に紐づけられた添付資料のひとつである。この添付資料６は、その表紙に臨床研究課題名６１、名称６３、治験番号、版数６４、作成日６５を含んでいる。
【００２５】
臨床研究課題名６１として、「ＡＢ１２３のＤＤＤを対象とした臨床研究」が記載されている。この臨床研究課題名６１は、申請書４の臨床研究課題名４２と整合していることが必要である。
【００２６】
その下側には、名称６３として「研究分担者リスト」が記載されている。これは、申請書４の資料名の何れかと整合していることが必要である。表紙の右下には、治験番号欄と、版数６４と、作成日６５とが記載されている。版数６４として「版数：第１．０版」が記載されている。これは申請書４の版表示４５３と整合していることが必要である。
作成日６５として「作成日：２０１８年１０月１日」が記載されている。これは申請書４の作成年月日４４３と整合していることが必要である。
【００２７】
図６Ａと図６Ｂとは、申請書及び添付資料の入力処理を示すフローチャートである。
ＣＰＵ１１が書類の版・日時チェックプログラム１７３を実行すると、図６Ａの処理が開始する。
最初、ＣＰＵ１１は、通信部１６を介して申請者端末３ａと通信することにより、申請書とその添付資料の入力を受け付ける（Ｓ１０）。ＣＰＵ１１は、当該申請書の種類を判定して分岐する（Ｓ１１）。
【００２８】
ステップＳ１１において、ＣＰＵ１１は、申請書の種類がフォームならば、ステップＳ１２の処理に進み、申請書の種類が文書ファイルならば、ステップＳ１４の処理に進み、申請書の種類がイメージファイルならば、ステップＳ１５の処理に進む。ここでイメージファイルとは、例えば紙書類を光学的にスキャンしたＰＤＦファイルであるが、マルチページの画像ファイルであってもよく、限定されない。
【００２９】
ステップＳ１２において、ＣＰＵ１１は、臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版をフォームの変数から取得する。そしてＣＰＵ１１は、フォームに入力されたリンク先の添付資料の情報を取得し（Ｓ１３）、図６ＢのステップＳ１８に進む。
【００３０】
ステップＳ１４において、ＣＰＵ１１は、文書ファイルの添付資料一覧の表につき、臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版番号を取得し、図６ＢのステップＳ１８に進む。
【００３１】
ステップＳ１５において、ＣＰＵ１１は、ＯＣＲプログラム１７２にてイメージファイル内に記載された文字を認識する。そして、ＣＰＵ１１は、文字位置、文字サイズ、文字列の出現順から臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版番号を取得する（Ｓ１６）。具体的にいうと、文字位置が上部であり、かつ「臨床研究課題」の文字列に続く一連の文字列は、臨床研究課題名を示す文字列として取得する。
【００３２】
文字位置が、「添付資料一覧」の表の中であり、かつ「資料名」の欄に記載された文字列は、資料名を示す文字列として取得する。なお、資料名を示す文字列の左側のチェックボックスが白抜きの場合、ＣＰＵ１１は、この列に係る資料は存在しないものとして扱う。
文字位置が、「添付資料一覧」の表の中であり、かつ「作成日」の欄に記載された文字列は、作成年月日を示す文字列として取得する。
文字位置が、「添付資料一覧」の表の中であり、かつ「版表示」の欄に記載された文字列は、版番号を示す文字列として取得する。
【００３３】
ＣＰＵ１１は更に、文字列判定前処理を行い（Ｓ１７）、図６ＢのステップＳ１８の処理に進む。文字列判定前処理は、頻出誤字を修正すると共に、この文字列のＯＣＲ結果を評価する処理であり、後記する図７Ａと図７Ｂで詳細に説明する。
【００３４】
ステップＳ１８〜Ｓ２７は、各添付資料に係る繰り返し処理である。この繰り返しにおいて、ＣＰＵ１１は、当該添付資料の種類を判定して分岐する（Ｓ１９）。
ステップＳ１９において、ＣＰＵ１１は、当該添付資料の種類が文書ファイルならば、ステップＳ２０に進み、当該添付資料の種類がイメージファイルならば、ステップＳ２３に進む。
【００３５】
ステップＳ２０において、ＣＰＵ１１は、この文書ファイルを行ごとに読み取り、文字データを取得する。ＣＰＵ１１は、文字位置、文字サイズ、文字列の出現順から、臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版番号を取得する（Ｓ２１）。具体的にいうと、ＣＰＵ１１は、文書ファイルの表紙に、最大フォントまたは２番目に大きいフォントで記載された最初の文字列を臨床研究課題名として取得する。ＣＰＵ１１は、最大フォントまたは２番目に大きいフォントで記載された２番目の文字列を資料名として取得する。ＣＰＵ１１は、資料名よりも下側で、かつ「作成日」または「作成年月日」を含む文字列を、作成年月日として取得する。ＣＰＵ１１は、資料名よりも下側で、かつ「版数」「版番号」「版表示」または「Version」を含む文字列を、版番号として取得する。
【００３６】
次にＣＰＵ１１は、文字列判定後処理を行い（Ｓ２２）、この添付資料の臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版番号と、申請書類に記載の添付資料に関する資料名、作成年月日、版番号と比較する。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２２の処理が終了すると、ステップＳ２７の処理に進む。
ステップＳ２２の文字列判定後処理は、申請書に記載された各添付資料の書誌事項と各添付資料の表紙に記載された書誌事項の整合性を判定する処理であり、後記する図８Ａと図８Ｂで詳細に説明する。
【００３７】
ステップＳ２３において、ＣＰＵ１１は、イメージファイルをＯＣＲプログラム１７２にて読み込み、このイメージ内に記載された文字を認識する。ＣＰＵ１１は、文字位置、文字サイズ、文字列の出現順から、臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版番号を取得する（Ｓ２４）。次にＣＰＵ１１は、文字列判定前処理を行い（Ｓ２５）、更に文字列判定後処理を行うと（Ｓ２６）、ステップＳ２７の処理に進む。ステップＳ２６の文字列判定後処理は、ステップＳ２２の文字列判定後処理と同様である。
【００３８】
ステップＳ２７において、ＣＰＵ１１は、全ての添付資料について繰り返したか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、処理していない添付資料があれば、ステップＳ１８に戻り、全ての添付資料について繰り返したならば、ステップＳ２８に進む。
ステップＳ２８において、ＣＰＵ１１は、後記する図１２に示した結果フォーム画面７に申請書と各添付資料の整合性の判定結果を表示し、図６Ｂの処理を終了する。
【００３９】
図７Ａと図７Ｂとは、文字列判定前処理を示すフローチャートである。この処理は、ＯＣＲプログラム１７２を用いて、イメージデータから各文字列を認識した後に呼び出される。
【００４０】
ステップＳ３０〜Ｓ４９において、ＣＰＵ１１は、臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版番号の各文字列について処理を繰り返す。
ＣＰＵ１１は、頻出誤字データベース１７１を参照し（Ｓ３１）、認識した文字列に頻出誤字が有るか否かを判定する（Ｓ３２）。ＣＰＵ１１は、認識した文字列に頻出誤字が有れば（Ｙｅｓ）、その頻出誤字を正しい文字に置き換えて（Ｓ３３）、ステップＳ３４に進む。ＣＰＵ１１は、認識した文字列に頻出誤字が無ければ（Ｎｏ）、ステップＳ３４に進む。
【００４１】
ここで頻出誤字とは、例えば「｜」、「〇」、「曰」のように、作成年月日、版番号に用いられる文字と外観が類似し、かつ、これらを構成する文字としては使われない文字のことをいう。「｜」は、「１」が誤認識された文字である。「〇」は、「０」が誤認識された文字である。「曰」は、「日」が誤認識された文字である。
【００４２】
ステップＳ３４において、ＣＰＵ１１は、文字列全体の３０％以上が記号であるか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、文字列全体の３０％以上が記号ならば（Ｙｅｓ）、当該文字列は処理対象外であると判定し（Ｓ３５）、図７Ａの処理を終了する。
なお、ここでＣＰＵ１１は、文字列全体の３０％以上が記号であるか否かを判定しているが、例えば１０％のように、他の閾値で判定してもよい。
【００４３】
更にＣＰＵ１１は、文字列と、その種類に応じたテンプレートとを照合する（Ｓ３６）。具体的にいうと、作成年月日のテンプレート例は、「西暦ｎｎｎｎ年ｎｎ月ｎｎ日」、「令和ｎ年ｎｎ月ｎｎ日」、「ｎｎｎｎ／ｎｎ／ｎｎ」（ｎは数字）などである。版番号のテンプレート例は、「第ｎ．ｎ版」「Version．ｎ．ｎ」「ｎ．ｎ」などである。
【００４４】
ＣＰＵ１１は、文字・数字が在るべき場所に記号が有るか否かを判定する（Ｓ３７）。ＣＰＵ１１は、文字・数字が在るべき場所に記号が無いならば（Ｎｏ）、当該文字列はＯＫであると判定し（Ｓ３８）、図７Ａの処理を終了する。ＣＰＵ１１は、文字・数字が在るべき場所に記号が有るならば（Ｙｅｓ）、図７ＢのステップＳ３９に進む。
【００４５】
ステップＳ３９において、ＣＰＵ１１は、前後の文字より、当て嵌まる単語を予測する。具体的にいうと、ＣＰＵ１１は、例えばステップＳ３６で照合したテンプレートや、治験特有単語データベース１７４を用いて予測するとよい。例えば、「西暦２０１９年１０□１日」は、テンプレート「西暦ｎｎｎｎ年ｎｎ月ｎｎ日」と最もよく整合し、かつ前後より「月」が当て嵌まると予測可能である。また、例えば「メトクロブラミド」は、治験特有単語データベース１７４に格納された「メトクロプラミド」とレーベンシュタイン距離が極めて近いため、当て嵌まる単語として予測してもよい。
【００４６】
ステップＳ４０において、ＣＰＵ１１は、当て嵌まる単語が予測可能か否かを判定する。ＣＰＵ１１は、当て嵌まる単語が予測可能ならば（Ｙｅｓ）、単語の該当する文字に置き換え（Ｓ４１）、置き換えた文字と記号とを頻出誤字データベース１７１に登録し（Ｓ４２）、ステップＳ４３に進む。ステップＳ４０において、ＣＰＵ１１は、当て嵌まる単語が予測できなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ４４に進む。
【００４７】
ステップＳ４３において、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３３で頻出誤字を置換したか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、頻出誤字を置換したならば（Ｙｅｓ）、当該文字列はワーニング状態であると判定して（Ｓ４５）、ステップＳ４９に進む。ＣＰＵ１１は、頻出誤字を置換しなかったならば（Ｎｏ）、当該文字列はアラート状態であると判定して（Ｓ４６）、ステップＳ４９に進む。
【００４８】
ステップＳ４４において、ＣＰＵ１１は、頻出誤字を置換したか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、頻出誤字を置換したならば（Ｙｅｓ）、当該文字列はアラート状態であると判定してステップＳ４９に進み、頻出誤字を置換しなかったならば（Ｎｏ）、当該文字列を削除すると共に（Ｓ４７）、エラー状態であると判定して（Ｓ４８）、ステップＳ４９に進む。
【００４９】
ステップＳ４９において、ＣＰＵ１１は、全種類の文字列について処理を繰り返したか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、未だ処理していな文字列があればステップＳ３０に戻り、全種類の文字列について処理したならば、図７Ｂの処理を終了する。
【００５０】
文字列判定前処理により、ＣＰＵ１１は、頻出誤字データベース１７１を用いてＯＣＲの識字率を改善する。更にＣＰＵ１１は、単語予測によりＯＣＲの誤認識を修正すると共に、頻出誤字データベース１７１に新たな誤認識のパターンを登録できる。ＣＰＵ１１は、各文字列のＯＣＲにおける確からしさを評価することができる。
【００５１】
図８Ａと図８Ｂとは、文字列判定後処理を示すフローチャートである。
最初、ＣＰＵ１１は、申請書に記載された添付資料の資料名と、各添付資料の表紙に記載された資料名の対応関係を特定する（Ｓ６０）。以降の処理は、対応関係が特定された申請書に記載の添付資料と、各添付資料に関するものである。
【００５２】
ステップＳ６１〜Ｓ７１において、ＣＰＵ１１は、臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版番号の各書誌事項について処理を繰り返す。
ＣＰＵ１１は、申請書に記載の添付資料の書誌事項と、これに対応する添付資料の書誌事項とが１００％整合するか否かを判定する（Ｓ６２）。ＣＰＵ１１は、両書誌事項が１００％整合するならば（Ｙｅｓ）、これら書誌事項がＯＫ状態であると判定して（Ｓ６３）、ステップＳ７１の処理に進む。ここで両書誌事項が１００％整合する場合とは、両書誌事項の文字列が一致することをいう。
【００５３】
ＣＰＵ１１は、申請書に記載の添付資料の書誌事項の文字数と、これに対応する添付資料の書誌事項の文字数とを比較する（Ｓ６４）。ＣＰＵ１１は、両書誌事項の文字数が一致していたならば（一致）、ステップＳ６５に進み、両書誌事項の文字数が不一致ならば（不一致）、図８ＢのステップＳ７２に進む。
【００５４】
図８ＢのステップＳ７２において、ＣＰＵ１１は、申請書に記載の添付資料の書誌事項と、これに対応する添付資料の書誌事項の連続した不一致文字を繋げて画像を生成する。ＣＰＵ１１は、生成した画像の縦横比を何れかに揃えて比較する（Ｓ７３）。ステップＳ７４において、ＣＰＵ１１は、連続した不一致文字の画像の相違が±２０％以内ならば（Ｙｅｓ）、これら書誌事項がアラート状態であると判定して（Ｓ７６）、図８ＡのステップＳ７１の処理に進む。ＣＰＵ１１は、連続した不一致文字の画像の相違が±２０％を超えていたならば（Ｎｏ）、これら書誌事項がエラー状態であると判定して（Ｓ７５）、図８ＡのステップＳ７１の処理に進む。
【００５５】
図１０は、連続した不一致文字の例である。ここでは資料名８３の「研究分担者リスト」と、資料名８４の「石丼究分担者リスト」を比較する際、「研」と「石丼」とが連続した不一致文字となることを示している。ＣＰＵ１１は、「研」をレンダリングした画像と、「石丼」をレンダリングした画像を生成して縦横比を揃え、これら両画像の線の交差や頂点や末端などを特徴点として抽出し、これら特徴点を比較する。これにより、ＣＰＵ１１は、文字列の外観としての近似性を判定することができる。
【００５６】
図８Ａに戻り説明を続ける。ステップＳ６５において、ＣＰＵ１１は、申請書に記載の添付資料の書誌事項と、これに対応する添付資料の書誌事項の不一致文字を画像として比較する。図９は、不一致文字の例である。ここでは資料名８１の「研究分担者リスト」と、資料名８２の「研突分担者リスト」を比較する際、「究」と「突」とが不一致文字となることを示している。ＣＰＵ１１は、「究」をレンダリングした画像と、「突」をレンダリングした画像を生成し、これら両画像の線の交差や頂点や末端などを特徴点として抽出し、これら特徴点を比較する。これにより、ＣＰＵ１１は、文字列の外観としての近似性を判定することができる。
【００５７】
ステップＳ６６において、ＣＰＵ１１は、不一致文字の画像の相違が±１０％以内ならば（Ｙｅｓ）、これら書誌事項がワーニング状態であると判定して（Ｓ６７）、ステップＳ７１の処理に進む。ＣＰＵ１１は、不一致文字の画像の相違が±１０％を超えていたならば（Ｎｏ）、ステップＳ６８に進む。
【００５８】
ステップＳ６８において、ＣＰＵ１１は、不一致文字の画像の相違が±２０％以内ならば（Ｙｅｓ）、これら書誌事項がアラート状態であると判定して（Ｓ６９）、ステップＳ７１の処理に進む。ＣＰＵ１１は、不一致文字の画像の相違が±２０％を超えていたならば（Ｎｏ）、これら書誌事項がエラー状態であると判定して（Ｓ７０）、ステップＳ７１に進む。
【００５９】
ＣＰＵ１１は、不一致文字を画像として比較し、その画像の相違に応じた状態（整合性）を判定している。これにより、申請書に記載の添付資料の書誌事項と、これに対応する添付資料の書誌事項とが、外観としてどのくらい類似しているかを判定できる。
【００６０】
ステップＳ７１において、ＣＰＵ１１は、全種類の文字列について処理を繰り返したか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、未だ処理していな文字列があればステップＳ６０に戻り、全種類の文字列について処理したならば、図８Ｂの処理を終了する。
【００６１】
申請書とその添付資料の両方が文書ファイルであった場合であっても、文字列判定後処理により整合性が判定される。これにより、申請書に記載の添付資料の書誌事項と、これに対応する添付資料の書誌事項とが、外観としてどのくらい類似しているかを判定できる。
なお、ここでＣＰＵ１１は、連続した不一致文字の画像の相違が±１０％または±２０％を超えているか否かを判定して、書誌事項の状態を判定しているが、他の値を閾値としてもよい。
【００６２】
図１１は、誤認識判定と出力内容との関係を示す図である。
ＣＰＵ１１は、ＯＣＲの判定結果と読込んだ文字列の判定結果との組み合わせにより、結果とフィードバックコメントを作成する。凡例で示すように、図の白丸は出力ありを示し、図のバツマークは出力なしを示し、図の黒丸は出力あり、かつＯＣＲへのフィードバック有りを示している。
【００６３】
ＯＣＲの判定結果は、ノイズとゆがみと台形補正の３通りである。
具体的にいうと、前処理がＯＫ状態ならば、ＯＣＲの判定結果に関わらず、前処理した結果である文字列を出力し、フィードバックのコメントを出力しない。
【００６４】
前処理がワーニング状態、アラート状態のうち何れかならば、ＣＰＵ１１は、ＯＣＲの判定結果に関わらず、前処理した結果である文字列を出力する。ＣＰＵ１１は更に、この文字列が手作業で修正された際にＯＣＲに学習させ、かつフィードバックのコメントを出力する。
ＣＰＵ１１は、この文字列のうち、お客様の入力によって修正された文字を自ら学習して頻出誤字データベース１７１に登録し、文字列判定前処理における誤認識した結果の文字を元の文字に置き換える際に用いる。
その際、ＣＰＵ１１は、イメージデータをＯＣＲで読み取った文字列のうち記号として判定した割合、ＯＣＲの判定結果のノイズ、台形補正、ゆがみなどをパラメータとしてＯＣＲの精度を判定する。そしてＣＰＵ１１は、ＯＣＲの精度が所定値よりも悪い場合、ＯＣＲおよびＣＰＵ１１自身に誤認識結果を学習させないようにする。これにより、書類をスキャンして得られたイメージデータの状態が悪い場合に、ＣＰＵ２１は、ノイズなどに由来する誤認識結果の学習を抑止することができる。
【００６５】
ＣＰＵ１１は、ＯＣＲの判定結果がノイズの場合、「イメージファイルに黒い点が頻出しています。ガラス面の掃除等を実施してください。」のコメントを出力する。
ＣＰＵ１１は、ＯＣＲの判定結果がゆがみの場合、「書類を平らにおいてスキャンしてください。」のコメントを出力する。
ＣＰＵ１１は、ＯＣＲの判定結果が台形補正の場合、「書類が傾かないように置いてください。」のコメントを出力する。
【００６６】
前処理がエラー状態と対象外状態ならば、ＯＣＲの判定結果に関わらず、前処理した結果である文字列を出力し、かつフィードバックのコメントを出力する。
後処理がＯＫ状態ならば、ＯＣＲの判定結果に関わらず、前処理した結果である文字列を出力し、フィードバックのコメントを出力しない。
【００６７】
後処理がワーニング状態、アラート状態、エラー状態のうち何れかならば、ＯＣＲの判定結果に関わらず、前処理した結果である文字列を出力し、かつフィードバックのコメントを出力する。
【００６８】
図１２は、結果フォーム画面７を一例として示した図である。図６ＢのステップＳ２８の処理が実行されると、この結果フォーム画面７が表示される。
結果フォーム画面７は、申請書に記載された添付資料の何れかの書誌事項と、これに対応する添付資料の表紙に記載された書誌事項と、その整合性を判定した結果が示される。
結果フォーム画面７は、その最上段に結果欄７１と、文書名欄７２、添付有無欄とが表示されている。結果欄７１は、整合性の判定結果を示す欄であり、ここでは「ＯＫ」が示されている。文書名欄７２は、申請書の名称を示す欄であり、ここでは「新規審査依頼書」が記載されている。
【００６９】
その下側には、申請書に記載された添付資料の何れかの書誌事項と、これに対応する添付資料の表紙に記載された書誌事項とが対比可能に表示される。
種類欄７３は、各書誌事項の名称が記載されており、ここでは、臨床研究課題名、資料名、作成年月日、版番号の４つが各行に記載されている。
【００７０】
書誌事項欄７４は、申請書に記載された添付資料の各書誌事項が記載されている。この書誌事項欄７４は、人が手作業で修正可能である。
前処理結果欄７５は、申請書に記載された添付資料の各書誌事項をＯＣＲで認識した後、文字列判定前処理により書誌事項を判定した状態を示している。
【００７１】
書誌事項欄７６は、書誌事項欄７４の資料名に対応する添付資料の表紙に記載された各書誌事項が記載されている。この書誌事項欄７６は、人が手作業で修正可能である。書誌事項欄７４，７６が修正されると、ＣＰＵ１１は、この修正前の文字と修正後の文字とをＯＣＲに学習させる。これにより、ＯＣＲの精度を更に向上させることができる。
【００７２】
前処理結果欄７７は、添付資料の表紙に記載された各書誌事項をＯＣＲで認識した後、文字列判定前処理により書誌事項を判定した状態を示している。
後処理結果欄７８は、各行における書誌事項欄７４と書誌事項欄７６との整合性を、文字列判定後処理によって判定した結果を示している。これら後処理結果欄７８を総合的に勘案した結果、結果欄７１が判定される。結果欄７１は、例えば後処理結果欄７８のうち最も状態が悪いものが表示される。
後処理結果欄７８は、文字列が一致していないときには、文字列の外観としての近似性を段階的に判定している。
一致した２つの文字列をＯＣＲで正しく認識した場合、後処理結果欄７８は、ＯＫとなる。一致した２つの文字列をＯＣＲで誤認識した場合、外観としては近似しているため、後処理結果欄７８は、ワーニングやアラートとなる。後処理結果欄７８によりユーザは、２つの文字列が一致していない場合でも、外観として近似していることを知ることができる。
【００７３】
これに対して、一致していない２つの文字列をＯＣＲで正しく認識した場合、不一致文字の画像としての相違が±２０％よりも大きくなり、後処理結果欄７８はエラーとなることが期待される。一致していない２つの文字列をＯＣＲで誤認識した場合、不一致文字の画像としての相違が±２０％よりも大きくなり、後処理結果欄７８はエラーとなることが期待される。よって、後処理結果欄７８によりユーザは、２つの文字列が外観として乖離していることを知ることができる。
【００７４】
（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の（ａ）〜（ｄ）のようなものがある。
【００７５】
（ａ）  本実施形態では、薬の研究開発に係る事務作業を軽減するクラウドシステムを例に説明したが、申請書とその添付資料一式を申請するためのシステムならばよく、薬の研究開発に係る事務作業に限定されない。
（ｂ）  本実施形態では、日本語の文字（漢字）を例に不一致文字を画像として比較する動作を説明したが、日本語の漢字に限定されず、任意の言語に係る文字であってもよい。
（ｃ）  本実施形態では、不一致文字をレンダリングした画像を比較しているが、不一致文字の位置に対応するＯＣＲ前のイメージデータをそれぞれ切り出して、切り出した両イメージデータ同士を比較してもよい。
（ｄ）  本実施形態では、不一致文字をレンダリングした画像の線の交差や頂点や末端を特徴点として抽出し、これら特徴点を比較している。しかし、これに限られず、例えば不一致文字をレンダリングした画像の線のトポロジーを抽出し、これらトポロジーを比較してもよく、限定されない。
【符号の説明】
【００７６】
１  サーバ  （申請書判定装置）
１１  ＣＰＵ  （制御部）
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  入力部
１５  表示部
１６  通信部
１７  記憶部
１７１  頻出誤字データベース
１７２  ＯＣＲプログラム  （認識部）
１７３  書類の版・日時チェックプログラム  （申請書判定プログラム）
１７４  治験特有単語データベース
１８  メディア読込部
１８２  ＯＣＲプログラム格納メディア
１８３  書類の版・日時チェックプログラム格納メディア
２  ネットワーク
３ａ  申請者端末
３ｂ  責任者端末
３ｃ  事務局端末
３ｄ  その他委員端末
４  申請書
４１  申請書名称
４２  臨床研究課題名  （書誌事項）
４３１〜４３４  資料名  （書誌事項）
４４１〜４４４  作成年月日  （書誌事項）
４５１〜４５４  版表示  （書誌事項）
５，６  添付資料
５１，６１  臨床研究課題名
５３，６３  名称
５４，６４  版数
５５，６５  作成日
７  結果フォーム画面
７１  結果欄
７２  文書名欄
７３  種類欄
７４  書誌事項欄
７５  前処理結果欄
７６  書誌事項欄
７７  前処理結果欄
７８  後処理結果欄
８１〜８４  資料名
【要約】
【課題】申請書およびその添付資料の何れかがイメージデータであった場合、両者の書誌事項が整合しているか否かを適切に判定する。
【解決手段】ＣＰＵ１１は、入力された申請書および当該申請書に紐づけられた各添付資料のうち何れかがイメージデータであった場合、当該イメージデータから文字情報を認識し、この申請書に記載された添付資料の書誌事項を取得し、各添付資料に記載された書誌事項を取得し、申請書の書誌事項とこの書誌事項に対応する各添付資料の書誌事項との整合性をそれぞれ判定し、申請書の書誌事項、この書誌事項に対応する添付資料の書誌事項、およびこれらの整合性を報知するように制御する。
【選択図】図１【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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