Last Updated： Aggregation Period:2025年10月01日～2025年10月28日
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画像の文字情報をOCRエンジンから取得！伝票仕訳の業務効率の向上を実現した事例
運送業にて、帳票自動読取(AI-OCR)を導入した事例をご紹介します。 同社は、荷主から送られてきた伝票の種類仕分け、内容(住所、電話番号、 商品番号など)の入力を省人化したいという課題がありました。 そこで、画像の文字情報をOCRエンジンから取得し、文字情報を入力として 受領書種類/各項目に該当する文字を出力するモデルを作成。 伝票仕訳の業務効率の向上を実現しました。 【事例概要】 ■業種：運送業 ■業務：受領書仕分け作業 ■課題：省人化、自動化、AI-OCR ■アナリティクス・AIソリューション ・画像の文字情報をOCRエンジンから取得 ・受領書種類/各項目に該当する文字を出力するモデルを作成 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
選定時間の大幅な短縮へ！確認すべき画像点数を大幅に減らすことができました
スポーツの試合で大量に撮影した画像から、メディアに掲載するための 条件に合った好適な画像を抽出する作業にAIを導入した事例をご紹介します。 ご依頼いただいたお客様では従来、スポーツの試合で大量に写真を撮影し、 その中から「全身が写っている」「競技用の道具が写っている」などの 条件に合った好適な画像を手作業で抽出していましたが、選定に時間がかかり 短時間での抽出が求められていました。 課題を解決するため、AIが数千枚の対象画像の中から条件に合致する画像を 抽出する仕組みを作成。確認すべき画像点数を大幅に減らすことができました。 画像や映像に関する業務の効率化・自動化のためのAI導入については、 ぜひアラヤにご相談ください。 【AI導入後の効果】 ■選定時間の大幅な短縮 ■抽出のための時間確保がほぼ不要に ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
簡単操作で画像内の指定領域をデータ化、自動化による業務効率化！
『AreaCapture2』は、当ソフトウェアに読み取りたい箇所を記憶させ、 指定フォルダに画像をコピーするだけで、記憶させた読み取り領域を 自動的にOCR解析し、解析結果をテキストやデータベースなどへ出力します。 登記簿謄本や車検証などの読み取りが難しい書類も画像補正処理により、 読み取り精度を向上させ誤認識を減らします。 また、オンプレミス環境での運用が可能で、OCR対象の画像データを 外部ネットワークに出力する必要がない為、セキュリティ面も安心して お使い頂けます。 【特長】 ■簡単操作で業務自動化 ■複数個所のOCR解析が可能 ■OCR解析エンジンを用途に合わせ選択できる ■画像処理・画像補正で文字の認識率UP ■連続する複数フォーマットに対応 ■オンプレミス環境で使用可能 【機能紹介】 ■二値化処理 ■罫線除去 ■傾き補正 ■読み取り領域の作成 ■ファイルの読み取り ■通知設定 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
学習済みモデルを評価！定量と定性で性能を分析、課題抽出を行った事例をご紹介！
課題として、"高齢者による運転事故が増えており、自動ブレーキの義務化に 向けて、信号、車両、標識、路面、歩行者など総合的な認識精度を高める" という点が挙げられます。 そこで当社は、データの整備、前処理、モデル構築、モデル性能分析、 学習手法検討 、認識アルゴリズム検討といった作業を実施。 上記工程で複数テーマのクライアント担当者と相談しながら、モデルを 改善しました。 【事例概要】 ■課題 ・高齢者による運転事故が増えており、自動ブレーキの義務化に向けて、 信号、車両、標識、路面、歩行者など総合的な認識精度を高める ■作業内容 ・データの整備、前処理、モデル構築、モデル性能分析、学習手法検討、 認識アルゴリズム検討 ・上記工程で複数テーマのクライアント担当者と相談しながらモデルを改善 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
AI技術によって幅広い年代の書籍・雑誌のテキスト化が可能に、手書き、縦書、横書きにも対応。
『FROG AI-OCR』は、ユーザーが手軽にOCR業務を行えるよう、国会図書館が 公開したNDLOCRと校正・テキスト出力機能とをパッケージとして一体的に 提供しています。 WEBサービスとして提供しており、通常のPC／ブラウザ上から簡単に操作可能。 大量処理は受託で一括請負。 「NDLOCR」は、本文や図表の位置を自動で判定する“レイアウト認識”機能を 搭載。 【NDLOCRの特長】 ■日本語英語対応 ■手書き対応 ■旧字旧仮名・異体字への対応 ■多段組等の複雑なレイアウトへの対応 ■透明テキスト付PDF作成 ■テーブルデータ形式でのアウトプット ■既存OCRを上回る圧倒的な認識精度 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
