手書き伝票を手入力せずに受注システムに登録する方法

LAQOOTとFileMakerを組み合わせて、手書き伝票を手入力せずに受注システムに登録する方法を紹介します。(あの注目の、AI-OCRを使います!)少しでもご興味をお持ちの方はぜひお気軽にお問合せください!

はじめに

手書き伝票などをデータ化する際、
手入力で打ち込むとこのようなお悩みはありませんか?

・時間がかかる
・入力間違いが起こる

今回、そのような業務の負担を軽減し、
効率化するためのシステムを開発しました。

当システムの流れ

①LAQOOTを使用して手書き文字をデータ化

LAQOOTとは、AI(人工知能)を使用し、  
申込書やアンケート用紙などの手書き文字を  
データ化するサービス(AI OCR)を提供しているシステムです。

『LAQOOT』のHPはこちら

画像をアップロードするだけで
AIが画像を認識し、手書き文字をデータに変換します。

②①をFileMakerで作成した受注システムに取込

変換されたデータを受注システムに取込むことで  
注文履歴、顧客情報の管理などができます。

基礎知識の説明

開発したシステムの説明の前に

なぜFileMakerで開発するのか?
OCRってなんだろう?

と思った方もいらっしゃるかと思いますので
まずは今回使用するシステムの
それぞれの特徴について説明いたします。

①FileMakerで開発する理由

その1:高速開発ができる

FileMakerは開発が容易なため、  
エクセル程度の知識で高度なITシステムが構築できることと  
自由度の高い開発を行うことができます。

その2:社内でも改良ができる

開発が容易なため、後から機能が追加になった際も   
随時改良することができます。  
 
また、当社で開発した総合業務管理システム『FAST』では  
販売管理、顧客管理、案件管理など  
お客様の仕事内容に合わせて  
カスタマイズして提供することが可能です。

『FAST』のHPはこちら

『FAST』の操作説明はこちら

②OCRとは

Optical Character Reader(またはRecognition)の略で、  
画像データ内の手書きのテキストの部分を  
文字データに変換する光学文字認識機能のことです。
 
OCRを活用することで、  
手書きの書類の入力業務の正確性の向上や  
作業者の負担が軽減されます。

③AI OCRとは

今回LAQOOTではOCRではなく  
「AI OCR」を提供しています。
 
AI(人工知能)がデータ化した結果を元に学習するため  
OCRよりも文字識字率が高く、  
より高精度なデータを出力することができます。

LAQOOTを選んだ理由

数あるOCRのサービスの中で
当社がLAQOOTを選んだ理由について説明いたします。

*AIと人を組み合わせることで理論上、識字率 100% を実現

OCRの精度は年々向上しておりますが
識字率100%までは届かず、99%が現状となっています。
しかし99%の精度の場合、
かえって間違っている部分を探すのが難しくなり
余計時間がかかってしまいます。

LAQOOTではAIとクラウドワーカーによる分散入力を
組み合わせることで理論上、識字率100%を実現しています。

*セキュリティに配慮したデータ化プロセスを実現

個人情報が記載されていても
画像データを分解してデータ化を行う為、
セキュリティに配慮したデータ化プロセスを実現しています。

以上の2点が当社がLAQOOTを選んだ理由です。

システムの操作説明

これより当社が開発したシステムの操作手順を
順番に説明いたします。

今回はサンプル画像の「連絡書」を使用し、
データ化をしていきます。

①LAQOOTの設定

ステップ1:帳票のフォーマットを作成する

ラクート管理システムにログインします。
ログイン後、左のメニューより帳票作成をクリックします。

クリックすると帳票作成の入力画面が表示されますので
*印の必須項目を入力し、
帳票作成に使用する画像ファイルをアップロードします。

※注意 画像ファイルは半角英数字名のZIPファイル形式で準備します。

ステップ2:フォームを作成する

画像ファイルのアップロードが完了しましたら、
次にフォームを作成します。

フォームとは、画像データ内にある
「どの手書き文字」を「何の項目」で
データ化するかを事前に登録するものになります。

帳票作成画面にある「フォーム作成」ボタンをクリックします。

クリックすると先ほどアップロードした画像が
選択できるようになっておりますので
選択し「次へ」をクリックします。

すると3点マーカーの確認画面が表示されますので
3点マーカーがない画像の場合、「いいえ」を選択してください。

※3点マーカーとは、指定のマークが画像の3か所に入っているもので
 歪んでいたり、向きが異なっていても読み込める機能です。
 代表例として、QRコードがよく見る3点マーカーです。

3点マーカーの登録が終わると、編集画面に切り替わります。

今回は連絡書内の以下の項目の読み取りをします。

  • 発行日
  • 発信日
  • 指定納期
  • 宛先
  • 品名
  • 品番
  • 数量

右側のアイテムバーより「」を選択し
読み取り範囲の選択をします。

選択をすると項目の作成画面が表示されますので
読み取った範囲が何の項目なのか登録します。

「追加」ボタンを押すと入力項目が表示されますので、必須項目を入力します。

入力ルールは任意ですが、入力するとルールに従ってデータが返ってきます。
例)YYYY年MM月DD日の入力ルールにした場合
平成27年11月5日 → 2015年11月05日

「保存」ボタンを押すと項目名が登録されます。

同様の手順で読み取りを行うテキストを全て登録します。
完了したら「次へ」をクリックします。

確認画面が出てきますので帳票の公開タイプを「JSON形式で出力」を選択してください。

完了をクリックすると帳票が作成されます。

ステップ3:JSONデータをダウンロードする

帳票作成後、ラクート管理システムの
帳票一覧に作成した帳票が追加されます。
その中から先ほど作成した帳票のJSONデータをダウンロードしてください。

★ダウンロードしたJSONデータ

コードエディターのアプリ(今回はVisual Studio Codeを使用しています。)を使用して
JSONデータを確認し、内容をすべてコピーします。

②FileMakerの設定

ステップ1:作成した帳票データの設定

まずはじめに、画像ファイルのデータ化を行います。

指定されたアカウント、パスワードでログインし、
FileMakerのファイルを開きます。

ログイン後、帳票一覧の画面を開きます。

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 9b7c605c470c0d82e97ae2f1f3bd01c8-1024x526.png

こちらの画面で先ほどラクートで設定した帳票の登録を行います。
「新規」ボタンをクリックすると、帳票詳細画面に移動しますので
中央のフィールドに先ほどコピーしたJSONデータを貼り付けます。

以上で帳票の設定は完了です。
帳票ID「5124」で新規に登録がされました。

ステップ2:画像のアップロード

続いて、データ化する画像ファイルを登録します。
左のメニュー一覧より画像一覧をクリックしてください。

こちらの画面で新規に画像ファイルを登録します。
「新規」ボタンをクリックしてください。

クリックすると画像詳細に移動しますので
帳票Noに先ほど登録した「5124」を選択し、
アップロード画像のフィールドに
データ化したい画像をドラックして挿入します。

画像の上部にあるUPLOADをクリックすると
先ほどラクート管理画面で設定した
帳票のフォーマットに基づいて
LAQOOTでデータの読み取りが行われます。

データの読み取りが完了し、
LAQOOTからデータが返却されると
右下の「OCR状況」に項目が表示されます。

ステップ3:データをCSVで出力

ラクートから返却されたデータをcsvで出力します。
「csv出力」ボタンをクリックしてください。

クリックすると、4項目にデータが分かれて出力されます。

CSVデータがあれば、あらゆるシステムに活用することができます。

以上が今回開発した画像のデータ化ファイルの操作手順になります。

③受注システムでの活用

先ほど出力したデータを業務管理システムFASTの
手配画面で活用する例を紹介します。

こちらがFASTの手配一覧の画面になります。
注文の管理などを行う画面です。

こちらも同じFileMakerで作成したファイルのため
先ほど画像のデータ化をしたファイルと
簡単に連携することができます。

先ほどのCSVデータの内容を手配画面に登録すると
このようなイメージになります。

こちらのシステムを活用することで
紙の連絡書を探すことなく
過去の履歴を確認することができます。

その他、FASTには売上管理や顧客管理の画面もありますので
読み込む帳票の種類に応じて使い分けをすることができます。

まとめ

LAQOOTとFileMakerを組み合わせて
手書き伝票のデータ化から
データの出力、受注システムでの
活用例を紹介させていただきました。

手書き文字を自動でデータ化することで
入力間違いの防止に繋がりますし、
そのままシステムで管理することで
全体の作業の時間短縮に繋がると思います。

少しでもご興味をお持ちの方はお気軽にお問い合わせください。

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