OCR (光学式文字認識) とは、テキストの画像をデータ処理に使用できるコードに変換する技術です。企業のデータの最大 90% は、データベースで検索できないテキストなどの非構造化形式で存在していますが、OCR によってこれを変更できます。OCR を使用すると、スキャンした紙のドキュメント、PDF ファイル、デジタルカメラで撮影した画像など、さまざまな種類のドキュメントを編集および検索可能なデータに変換できます。OCR 請求書処理では、このテクノロジーを使用して、デジタル請求書からのデータの抽出を自動化します。
以下では、請求書処理で OCR を使用するメリット、OCR データ抽出の正確性と信頼性、およびビジネスに OCR 処理を導入する方法について説明します。
この記事の内容
- 請求書管理における OCR 技術の活用方法
- 請求書処理で OCR を使用するメリット
- OCR データ抽出の精度と信頼性
- OCR 処理を買掛金ワークフローに導入する方法
- OCR 実装に関するベストプラクティス
請求書管理における OCR 技術の活用方法
OCR は、請求書をデジタル化し、抽出されたデータを分析することで、請求書処理をさまざまな方法で簡素化します。ここでは、OCR 技術が請求書管理にどのように使用されるかを説明します。
請求書のデジタル化
スキャン:紙の請求書をスキャンしてデジタル画像を作成します。
画像キャプチャー:請求書の画像は、モバイルデバイスまたはデジタルカメラで撮影されます。
テキストの認識と抽出
光学式文字認識:OCR ソフトウェアはスキャンされた画像を処理して、印刷されたテキストまたは手書きのテキストを認識し、機械で読み取り可能なテキストに変換します。
フィールド識別:ソフトウェアは、請求書番号、日付、仕入先名、ラインアイテム、数量、価格、合計金額などの主要なフィールドを識別します。
データ抽出
テンプレートベースの抽出:OCR システムは、定義済みのテンプレートを使用して、請求書から特定のデータフィールドを抽出します。これは、請求書の形式が一貫している場合にうまく機能します。
インテリジェント抽出:高度な OCR システムは、機械学習アルゴリズムを使用して、さまざまな請求書形式からデータを認識して抽出します。
データ検証
ルールベースのチェック:抽出されたデータは、正確性を確保するために事前定義されたルールに照らして検証されます。例えば、請求書の日付が特定の範囲内にあるかどうか、または合計金額がラインアイテムの合計と一致するかどうかをシステムがチェックする場合があります。
相互参照:OCR システムは、抽出されたデータを発注書やベンダー データベースなどの既存のレコードと相互参照して、正確性を検証します。
金融システムへの導入
ERP の連携:検証されたデータはエンタープライズリソースプランニング (ERP) システムに導入されるため、財務レコードは正確な情報で自動的に更新されます。
会計ソフトウェア:OCR で抽出されたデータは会計ソフトウェアと連携され、簿記タスクが自動化され、手動によるデータ入力が削減されます。
ワークフローの自動化
承認プロセス:OCR システムは、請求書承認のための自動ワークフローをトリガーし、事前に定義された基準に基づいて請求書を適切な担当者にルーティングします。
通知とアラート:CR システムは、未払いの請求書、不一致、または承認について自動通知とアラートを送信します。
検索と取得
検索可能なデータベース:OCR システムは、抽出されたデータを検索可能なデータベースに保存し、特定の請求書やデータポイントをすばやく取得できるようにします。これは、監査、コンプライアンスチェック、財務分析に特に役立ちます。
ドキュメント管理:OCR 技術により、スキャンした請求書をキーワード、日付、その他の基準で検索できるようになります。
分析とレポート
データ解析:OCR システムから抽出されたデータを分析することで、支出パターン、ベンダーのパフォーマンス、その他の財務指標に関するインサイトを得ることができます。
レポート:システムは、抽出および検証されたデータに基づいて自動レポートを生成できます。
請求書処理で OCR を使用するメリット
請求書処理に OCR を利用すると、次のようなメリットがあります。
手作業の削減:OCR により、従業員が請求書のデータを会計システムに手動で入力する必要がなくなり、時間と人件費を節約でき、スタッフはより戦略的なタスクに集中できるようになります。
エラーの減少:OCR は、タイプミスや位置の置き換えなど、手動入力に伴うエラーの可能性も軽減します。これらのエラーを回避することで、誤った支払いや割引の見逃しなど、コストのかかるミスを回避できます。
処理の高速化:OCR により請求書処理が大幅に高速化されます。これにより、支払いサイクルが短縮され、企業は同じリソースでより多くの請求書を処理できるようになり、サプライヤーからの早期支払い割引も利用できるようになります。
コンプライアンスの容易化:金融規制や税法を遵守するためには、正確なデータが必要です。OCR は、企業が正確なレコードを保持し、コンプライアンス違反のリスクを軽減するのに役立ちます。
請求書管理:OCR は請求書をデジタル化し、簡単に検索およびアクセスできるようにすることで、買掛金 (AP) プロセスの可視性を向上させ、監査を容易にします。
適応性:最新の OCR ソフトウェアは、さまざまな請求書の形式、レイアウト、さらにはさまざまな言語を処理できるため、多様なサプライヤーと取引する企業に柔軟性を提供します。
OCR データ抽出の精度と信頼性
近年、特に請求書管理において、OCR データ抽出の精度と信頼性は向上していますが、依然として限界があります。
精度
最新の OCR ソフトウェアのほとんどは、ページレベルの高い精度を誇り、98% または 99% の精度に達することもよくあります。これは、ページ上の 1,000 文字のうち 980 ～ 990 文字が正しく認識されることを意味します。
ただし、OCR の最も重要な尺度はフィールドレベルの精度、つまり請求書番号、日付、金額などの特定のデータポイントを抽出する精度です。特に、請求書のレイアウトが複雑または一貫性がない場合、請求書の品質が悪い場合 (低解像度のスキャン、手書きのメモなど)、または OCR ソフトウェアで請求書用の特別なトレーニングが実施されていない場合は、OCR が不十分になることがあります。
信頼性
OCR は一貫して同じ方法でデータを抽出するため、手動データ入力によって生じる人為的エラーのリスクが軽減されますが、OCR の信頼性はソフトウェアがエラーや例外をどれだけうまく処理できるかにも左右されます。エラー処理を改善するための解決策としては、次のようなものがあります。
潜在的なエラーをフラグ付けする検証チェック (合計の不一致など)
抽出されたデータを検証し修正するための人間参加型 (ヒューマンインザループ) の審査
時間の経過とともに改善される機械学習アルゴリズム
OCR ソフトウェアを選択する際には、高品質の画像を確保し、人間による審査の要素を組み込み、請求書処理用に特別に設計された、できれば次の機能を備えたソリューションを選択して、精度と信頼性を最大限に高めます。
一般的な請求書レイアウトの事前トレーニング済みテンプレート
さまざまなフォーマットに適応する機械学習ケイパビリティ
検証とエラー処理のメカニズム
OCR 処理を買掛金ワークフローに導入する方法
ここでは、OCR 処理を既存のワークフローに導入する方法をご紹介します。
適切な OCR ソフトウェアを選択する
請求書固有の OCR:請求書処理用に特別に設計または最適化された OCR ソフトウェアを選択します。これらのソリューションには、一般的な請求書レイアウト用の事前トレーニング済みのテンプレートが付属していることが多く、請求書固有の用語を理解します。
特定の機能:自動データ抽出、明細項目の認識、発注書の照合、総勘定元帳 (GL) のコーディング候補、既存の会計ソフトウェアまたは ERP ソフトウェアとの連携ケイパビリティなどの機能を探します。
展開オプション:クラウドベースの OCR ソフトウェアが必要か、オンプレミスの OCR ソフトウェアが必要かを決定します。クラウドベースのソリューションは一般的に実装と拡張が容易ですが、オンプレミスのソリューションではより多くの制御とカスタマイズが可能です。
請求書の準備
標準フォーマット:可能であれば、OCR 処理を容易にするために、ベンダーに請求書を標準化された形式 (PDF など) で送信するよう依頼してください。
明瞭なスキャン:紙の請求書の高品質なスキャンまたはデジタル画像を生成します。最適な OCR の結果を得るには、適切な解像度と設定のスキャナーを使用してください。
リポジトリの一元化:OCR ソフトウェアが簡単にアクセスできるように、すべての請求書を保存するための一元化された場所 (共有フォルダー、クラウドストレージなど) を作成します。
OCR ワークフローの設定
データ抽出:請求書番号、ベンダー名、日付、ラインアイテム、金額、税金などの関連データフィールドを抽出するように OCR ソフトウェアを構成します。
検証ルール:抽出されたデータ内の矛盾をチェックし、潜在的なエラー (合計の不一致、無効な日付など) にフラグ付けするための検証ルールを実装します。
承認ワークフロー:OCR ソフトウェアを既存の承認ワークフローと連携し、事前定義されたルールに基づいて請求書を適切な承認者に自動的にルーティングします。
データのエクスポート:OCR ソフトウェアを設定して、抽出されたデータを会計システムまたは ERP システムに自動的にエクスポートします。これは、直接の API 連携またはファイルのエクスポートを通じて実行できます。
OCR モデルのトレーニングと微調整
初期トレーニング:請求書のサンプル セットで OCR ソフトウェアをトレーニングして、特定の請求書レイアウトと用語を認識できるようにします。
継続的な学習:抽出されたデータ内のエラーを定期的に確認して修正し、OCR モデルが時間の経過とともに学習して改善できるようにします。
審査プロセスの実装
人間参加型 (ヒューマンインザループ)最高の OCR 技術を使用していても、特に高額の請求書や複雑なラインアイテムがある請求書の場合は、抽出されたデータを検証するために、ある程度の人間による審査が推奨されます。
例外処理:OCR ソフトウェアによってフラグ付けされた例外とエラーを処理するためのプロセスを確立します。これには、手動による審査、修正、ベンダーとのコミュニケーションが必要になる場合があります。
監視と最適化
主要業績評価指標 (KPI):請求書処理時間、エラー率、コスト削減などの KPI を追跡して、OCR 実装の有効性を測定します。
継続的な改善:高い精度と効率を維持するために、OCR ワークフローを定期的に確認して改善し、設定を調整し、必要に応じてモデルを再トレーニングします。
OCR 実装に関するベストプラクティス
次のベストプラクティスを採用して、ビジネスに OCR を実装してください。
目標の定義
OCR が最も価値を追加できる特定のドキュメントまたはプロセスを決定します。手動データ入力が多い領域、反復的なタスク、または精度が最も重要となる領域 (請求書処理、フォーム データの抽出、ドキュメントのアーカイブなど) に重点を置きます。処理時間を一定の割合で短縮する、データの精度を向上させる、コスト削減を達成するなど、明確で測定可能な目標を定義します。
適切な OCR ソリューションの選択
処理するドキュメントの量と種類、必要な精度レベル、予算を評価します。事前トレーニング済みのテンプレート、機械学習ケイパビリティ、言語サポート、連携オプションなどの機能を考慮し、ニーズに合わせて拡張できるソリューションを選択してください。
デモやトライアルを通じてさまざまな OCR ソフトウェアオプションを評価し、特定のドキュメントタイプでテストして、その精度とパフォーマンスを評価します。
ドキュメントの準備
ドキュメントが、良好なコントラストと最小限のノイズで高解像度 (300 DPI 以上) でスキャンまたはキャプチャされていることを確認します。歪んだ画像の傾きを補正します。可能であれば、ドキュメントの形式を標準化して（PDF/A など）、OCR ソフトウェアで処理しやすくします。
OCR システムの設定とトレーニング
ドキュメントのレイアウトが一貫している場合は、OCR ソフトウェア内でテンプレートを作成し、データを抽出する領域 (請求書フィールド、フォームフィールドなど) を定義します。機械学習ベースの OCR を使用する場合は、ラベル付きドキュメントのトレーニング セットを提供して、さまざまなフォント、レイアウト、データ型を認識するようにシステムに学習させます。抽出されたデータ内のエラーや不整合をチェックするための検証ルールを実装します。これらのルールでは、日付が有効であること、計算が正しいこと、特定のフィールドが空でないことを確認できます。
審査と修正プロセスの実装
抽出されたデータを人間が審査および検証し、審査プロセスからのフィードバックを使用して OCR システムの精度を時間の経過とともに向上させることができる品質保証プロセスを確立します。機械学習ベースの OCR の場合、これにはトレーニングデータ内のエラーを修正し、モデルを再トレーニングすることが含まれます。
他のシステムとの連携
OCR ソフトウェアが抽出したデータを会計ソフトウェア、データベース、ドキュメント管理システムなどの他のシステムにエクスポートできることを確認します。OCR をワークフロー自動化ツールと連携して、請求書の承認、他のシステムへのデータ入力、ドキュメントのアーカイブなどのプロセスを簡素化します。
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