非定型帳票からデータ抽出するには？AIで読み取り精度を高める方法

取引先ごとに様式が異なる見積書や注文書、請求書は、読み取りの設定や修正に手間がかかることがあります。

この記事では、非定型帳票で読み取り精度が下がる理由と、AIを活用してデータ抽出の精度を高める方法を解説します。

非定型帳票とは？
定型帳票との違い

帳票は、書式や項目の配置が統一されているか、あらかじめ設定したテンプレートやルールを適用できるかなどを目安に、定型帳票と非定型帳票に分けられます。

定型帳票は書式が統一されているため、テンプレートやルールを使って項目を抽出しやすい傾向があります。一方、非定型帳票では項目の位置や表現が文書ごとに異なるため、固定した位置だけを頼りにすると、必要な情報を正しく取り出せない場合があります。

非定型帳票で
読み取り精度が下がる理由

位置を指定して読み取る方法は、設定したテンプレートに合う帳票では有効です。しかし、未登録の様式や項目の位置が変わった帳票では、抽出対象を正しく特定できないことがあります。行数が一定しない明細表や、手書きの追記・押印がある帳票も、読み取りや抽出の誤りにつながる要因です。

また、画像の解像度が低い、文字がかすれている、ページが傾いているといった状態では、文字認識そのものの精度も低下する可能性があります。非定型帳票への対応では、書式の違いを扱える抽出方法に加え、入力する画像やPDFの品質にも目を向けることが大切です。

AIで非定型帳票の
読み取り精度を高める方法

位置だけでなくレイアウトや文脈から項目を抽出する

非定型帳票では、固定した位置だけに頼らず、レイアウトや前後の文脈から、どの情報が金額・日付・取引先名に当たるかを判断するAIが役立ちます。書式ごとにテンプレートを設定する負担を抑えられる場合があり、複数の取引先から異なる様式の帳票が届く業務にも適しています。

ただし、AIを使えばすべての帳票を正確に処理できるわけではありません。複雑な明細や特殊な表記、画質の悪い画像などでは誤抽出が起こることもあるため、実際の帳票を使った検証が必要です。

未登録の様式を含む自社の帳票で検証する

抽出精度を評価する際は、導入前に実際の業務で扱う帳票を使って検証しましょう。未登録の様式、明細行の多い帳票、手書きの追記がある帳票などを含めてテストすることで、どのような条件で誤りが起きやすいかを把握できます。

検証では、読み取り結果を原文と照合し、項目ごとの正確さや抽出漏れ、誤認識の傾向を確認します。特に金額や日付など、後続業務への影響が大きい項目は、平均的な精度だけでなく、間違えた場合のリスクも踏まえて評価することが重要です。

確認・修正の結果を記録し運用を見直す

読み取り後の確認では、信頼度スコアに対応した製品であれば、その値を参考に確認対象を振り分ける方法があります。信頼度が低い項目を優先して確認し、重要な項目は必要に応じて原文と照合することで、確認作業の効率とデータの正確性の両立を目指せます。

また、修正が発生した帳票や項目を記録しておくと、誤りが起きやすい様式や条件を把握できます。記録した結果をもとに、入力画像の品質や抽出設定、確認ルールを見直し、継続的な改善につなげましょう。