JP2021114225A - ファイル検索システム、ファイル検索方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索元の証憑文書と同一取引で使用された証憑文書を収集する際に、ユーザが複数の種別について対応文書を確定していく確定作業の効率化を図るファイル検索システム、ファイル検索方法及びプログラムを提供する。【解決手段】ファイル検索方法は、クラウドサービスサーバから受信した検索結果画面を表示させＳ９０１、ユーザの選択に基づいて、候補文書の中から任意の種別について文書を確定Ｓし９０２、検索元の信憑文書と、確定した信憑文書とに基づいて未確定の種別の信憑文書についての整合性判定を行いＳ９０３、整合性判定で不適格と判断した文書を除外しＳ９０４、選択された文書に対して、再度関連度スコアを算出しＳ９０５、関連度スコアに基づいて候補文書のソートを行い、検索結果画面を更新するＳ９０６。【選択図】図９

Description

本発明は、ファイル検索システム、ファイル検索方法及びプログラムに関するものである。特に、スキャンされた証憑文書と同一取引で使用された対応文書をデータベースから検索する、ファイル検索システムに関するものである。

従来から、請求書などの証憑文書については、記載された金額などについて誤りが発生していないかを確認する業務が存在する。多くの場合、例えば請求書が発行されるまでは、同一取引に関連して、見積書、注文書、納品書などの一連の証憑文書が順次発行される。
そこで、請求書と同一取引で使用された見積書、注文書、納品書などの証憑文書を収集して、金額などについて、これらの証憑文書に記載されている内容と合致しているかを確認することにより、請求書に誤りがないことを確認する作業が行われている。

このような作業を支援するために、証憑文書についてメタデータを付与してストレージに格納し、同一取引で使用された一連の対応文書を自動検索するファイル検索システムが提案されている。このような支援システムを利用することにより、ユーザは請求書などを確認する作業を行うために必要な一連の対応文書を収集することが容易となる。
また、このようなファイル検索システムにおいては、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理などの画像処理を行うことにより、アナログ文書であってもスキャンして得られた画像データからメタデータを自動付与することができるものがある。また、文書に記載された内容から、検索条件を自動的に設定したりすることができるものもある。

しかし、同一取引で使用された証憑文書を検索する際に、検索元文書に記載された情報のみを用いた場合、制約条件が少ないため、検索の精度が低く、同一取引で使用された対応文書以外の過検出が発生してしまうという問題がある。このため、検索結果の中から、同一取引で使用された対応文書を確定する作業をユーザが行う必要がある。

このような観点から、例えば、特許文献１には、元文書中の所定の領域から抽出したキーワードを用いて類似文書を検索し、検索結果が不満足である場合、元文書の他の領域から抽出したキーワードを用いて新たな検索を行う文書検索装置が開示されている。

特開２００５−９２８２４号公報

しかし、前述のとおり、ある証憑文書（例えば、請求書）と同一取引で使用された対応文書としては、多くの場合、例えば、見積書、注文書、納品書のように、一連の複数の種別が存在する。そのため、ユーザは確定作業において、複数の種別の証憑文書について対応文書を確定していく必要がある。
しかし、確定作業においてユーザが一部の種別（例えば、注文書）について対応文書を確定したとしても、その確定は他の種別（例えば、注文書以外の見積書、納品書）の確定には反映されないため、確定作業の効率化が図られないという課題がある。

本発明は、上記のような事情に鑑みてなされたものであり、検索元文書に関連する一連の対応文書を確定する作業におけるユーザの負担を軽減し、確定作業を効率化することを目的とする。

本発明は、第１の種別に属する複数のファイルの中から検索元に関連する第１のファイルの候補を抽出し、第２の種別に属する複数のファイルの中から前記検索元に関連する第２のファイルの候補を抽出する検索手段を有するファイル検索システムであって、前記検索手段は、第１の検索において、前記検索元に関する情報を利用して前記第１の種別に属する複数のファイルの中から複数の前記第１のファイルの候補を抽出し、前記検索元に関する情報を利用して前記第２の種別に属する複数のファイルの中から複数の前記第２のファイルの候補を抽出し、前記複数の第１のファイルの候補の中から前記検索元に関連する第１のファイルが確定した場合、前記検索手段は、第２の検索おいて、前記第１の検索において抽出された複数の前記第２のファイルの候補の数を絞り込むことを特徴とする。

本発明によれば、検索元文書に関連する対応文書を確定するユーザによる確定作業を効率化することが可能となる。

ファイル検索システムの全体構成を示す図である。 画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 情報処理端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 クラウドサービスサーバとクラウドサービスサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 各装置において実行される処理のシーケンスを示す図である。 スキャン対象の文書の例である。 スキャン対象の文書と同一取引で使用された文書の例である。 検索クエリ生成処理を示すフローチャートである。 ＯＣＲ関連処理の詳細を示すフローチャートである。 実施例１における確定処理の詳細を示すフローチャートである。 検索結果画面の一例である（その１）。 検索結果画面の一例である（その２）。 実施例２における確定処理の詳細を示すフローチャートである。 実施例３における確定処理の詳細を示すフローチャートである。

以下に、図面を参照して、本発明を実施するための実施例について説明する。ただし、以下に説明する実施例はあくまで例示であり、本発明の範囲をそれらに限定する趣旨のものではない。また、以下の実施例で説明されている特徴の組み合わせのすべてが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

以下、本発明を実施例について図面を用いて説明する。
＜実施例１＞
＜システムの全体構成＞
図１は、本実施例において用いられるファイル検索システム１０の全体構成を示す図である。
図１に示すように、ファイル検索システム１０は、画像形成装置１００、ＰＣなどの情報処理端末１０１、クラウドサービスサーバ１０２、クラウドサービスサーバ１０３などの装置を備える。

画像形成装置１００は、イーサネット（登録商標）や無線ＬＡＮなどからなるＬＡＮ１０４に接続され、さらに、インターネット１０５に接続されている。また、クラウドサービスサーバ１０２及びクラウドサービスサーバ１０３も、イーサネット（登録商標）や無線ＬＡＮなどからなるＬＡＮ１０４に接続され、さらに、インターネット１０５に接続されている。すなわち、画像形成装置１００、情報処理端末１０１、クラウドサービスサーバ１０２、クラウドサービスサーバ１０３は、ぞれぞれ、ＬＡＮ１０４からインターネット１０５に接続され、相互に通信可能となっている。

画像形成装置１００は、操作部、スキャナ部、プリンタ部を有する複合機（Multifunction Peripheral：ＭＦＰ）である。本実施例のファイル検索システム１０では、画像形成装置１００は紙文書をスキャンするための端末として利用される。
ＰＣ（Personal Computer）などの情報処理端末１０１は、操作部、表示部を有するパーソナルコンピュータである。本実施例のファイル検索システム１０では、情報処理端末１０１は、文書ファイルの検索の結果や、ユーザからの操作指示を受ける表示・操作端末として利用される。

クラウドサービスサーバ１０２は、演算部を有する処理サーバである。本実施例のファイル検索システム１０では、クラウドサービスサーバ１０２は文書ファイルの検索処理を実行する処理端末として利用される。ただし、文書ファイルの検索処理を実行する情報処理端末は、演算実行機能を有すればよく、クラウド上のサーバでなくてもよい。
クラウドサービスサーバ１０３は、記憶部を有するストレージサーバである。本実施例のファイル検索システム１０では、クラウドサービスサーバ１０３は、文書ファイルを保持するストレージ端末として利用される。ただし、文書ファイルを保持する情報処理端末は、記憶機能を有すればよく、クラウド上のサーバでなくてもよい。

なお、本実施例の実現にあたっては、ＰＣなどの端末１０１、クラウドサービスサーバ１０２、クラウドサービスサーバ１０３に関しては、必ずしも必要ない。例えば、クラウドサービスサーバ１０３の機能をクラウドサービスサーバ１０２に持たせる構成でもよいし、クラウドサービスサーバ１０２とクラウドサービスサーバ１０３機能をＰＣなどの端末１０１に持たせる構成でもよい。また、画像形成装置１００でスキャンされた画像を入力画像として用いるが、ＰＣなどの端末１０１に事前に保持されている画像を入力画像として扱ってもよい。また、クラウドサービスサーバ１０３は、汎用的なストレージのクラウドサービスであってもよいし、ファイルストレージオンプレミスサーバであってもよい。

なお、本発明を実施するにあたって、ＰＣなどの情報処理端末１０１、クラウドサービスサーバ１０２、クラウドサービスサーバ１０３などの装置は、必ずしも必要ではない。例えば、クラウドサービスサーバ１０３の機能を、クラウドサービスサーバ１０２が備えるようにしてもよい。また、クラウドサービスサーバ１０２とクラウドサービスサーバ１０３機能を、ＰＣなどの情報処理端末１０１が備えるようにしてもよい。
また、入力画像としては、画像形成装置１００でスキャンされた画像を用いことに限られず、ＰＣなどの情報処理端末１０１が事前に保持している画像を用いてもよい。また、クラウドサービスサーバ１０３は、汎用的なストレージのクラウドサービスであってもよいし、ファイルストレージオンプレミスサーバであってもよい。

＜画像形成装置のハードウェア構成＞
図２は、画像形成装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
画像形成装置１００は、制御部２００、表示・操作部２０６、プリンタ部２０８、スキャナ部２１０を備える。
制御部２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４、表示・操作Ｉ／Ｆ部２０５、プリンタＩ／Ｆ部２０７、スキャナＩ／Ｆ部２０９、ネットワークＩ／Ｆ部２１１の各ハードウェアを備える。制御部２００内の各ハードウェアは、システムバス２１２を介して、互いに通信可能に接続されている。制御部２００は、画像形成装置１００全体の動作を制御する。

ＣＰＵ２０１は、記憶装置（ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４）に記憶された制御プログラムを読み出し実行することにより、画像形成装置１００の各処理（読取制御や画像処理など）を実行する手段として機能する。

記憶装置は、制御プログラム、画像データなどを格納し保持する。
記憶装置は、不揮発性メモリであるＲＯＭ２０２、揮発性メモリであるＲＡＭ２０３、大容量記憶領域であるＨＤＤ２０４などを備える。
ＲＯＭ２０２は、制御プログラムなどを保持する不揮発性メモリである。制御プログラムは、ＣＰＵ２０１により読み出され実行される。
ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる揮発性メモリである。
ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１が処理を行う画像データなどを保存する大容量記憶領域として用いられる不揮発性メモリである。

表示・操作部Ｉ／Ｆ部２０５は、表示・操作部２０６と制御部２００とを、システムバス２１２を介して接続する。表示・操作部２０６は、タッチパネル機能を有する液晶表示部やハードボタンなどを備える。
プリンタＩ／Ｆ部２０７は、プリンタ部２０８と制御部２００とを、システムバス２１２を介して接続する。プリンタ部２０８は、ＣＰＵ２０１で生成された画像データをプリンタＩ／Ｆ部２０７を介して受信し、受信した画像データを用いて記録紙へのプリント処理を行う。
スキャナＩ／Ｆ部２０９は、スキャナ部２１０と制御部２００とを、システムバス２１２を介して接続する。スキャナ部２１０は、証憑文書などの文書を読み取って画像データを生成し、スキャナＩ／Ｆ部２０９を介して画像データを制御部２００に入力する。

ネットワークＩ／Ｆ部２１１は、制御部２００（画像形成装置１００）を、ＬＡＮ１０４に接続し、ＬＡＮ１０４上の外部装置に画像データを送信したり、ＬＡＮ１０４上の外部装置から各種情報を受信したりする。
以上のように、本実施例の画像形成装置１００は、上記のハードウェア構成によって、各種の画像処理機能を提供することが可能である。

＜情報処理端末のハードウェア構成＞
図３は、ＰＣなどの情報処理端末１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
情報処理端末１０１は、制御部３００、操作部３０７、表示部３０９を備える。
制御部３００は、ＰＣなどの情報処理端末１０１全体の動作を制御する。
制御部３００は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ＨＤＤ３０４、ネットワークＩ／Ｆ３０５、操作部Ｉ／Ｆ３０６、表示部Ｉ／Ｆ３０８を備える。

ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０２に記憶された制御プログラムを読み出して各種制御処理を実行する。
ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。
ＨＤＤ３０４は、画像データや各種プログラムを記憶する。
ネットワークＩ／Ｆ３０５は、制御部３００（ＰＣなどの端末１０１）をＬＡＮ１０４に接続する。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０５は、ＬＡＮ１０４上の他の装置と制御部３００との間で各種情報を送受信する。

操作部Ｉ／Ｆ部３０６は、操作部３０７と制御部３００とを、システムバス３１０を介して接続する。操作部３０７は、入力および操作の機能を有するマウスやキーボードなどを備える。
表示部Ｉ／Ｆ部３０８は、表示部３０９と制御部３００とを、システムバス３１０を介して接続する。表示部３０９は、表示機能を有するディスプレイなどを備える。

＜クラウドサービスサーバ及びクラウドストレージサーバのハードウェア構成＞
図４は、クラウドサービスサーバ１０２及びクラウドストレージサーバ１０３のハードウェア構成例を示すブロック図である。クラウドサービスサーバ１０２とクラウドストレージサーバ１０３は、ＨＤＤ４０４の記憶可能容量等が異なる以外は、基本的に同じ構成であるため、クラウドサービスサーバについて説明する。

クラウドサービスサーバ１０２は、制御部４００を有する。
制御部４００は、クラウドサービスサーバ１０２全体の動作を制御する。
制御部４００は、ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３、ＨＤＤ４０４、ネットワークＩ／Ｆ部４０５を備える。

ＣＰＵ４０１は、ＲＯＭ４０２に記憶された制御プログラムを読み出して各種制御処理を実行する。
ＲＡＭ４０３は、ＣＰＵ４０１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。
ＨＤＤ４０４は、文書ファイル、画像データや各種プログラムを記憶する。
ネットワークＩ／Ｆ４０５は、制御部４００（クラウドサービスサーバ１０２）をＬＡＮ１０４に接続する。そして、ネットワークＩ／Ｆ４０５は、ＬＡＮ１０４上の他の装置と制御部４００との間で各種情報を送受信する。
なお、同一取引で使用した文書ファイルを検索する検索エンジンについては、クラウドサービスサーバ１０３内のＣＰＵ４０１によって実行される。

なお、前述のとおり、クラウドサービスサーバ１０３も、クラウドサービスサーバ１０２の同様のハードウェア構成を備える。すなわち、クラウドサービスサーバ１０３は、制御部４１０（ＣＰＵ４１１、ＲＯＭ４１２、ＲＡＭ４１３、ＨＤＤ４１４、ネットワークＩ／Ｆ部４１５）を備える。これらのハードウェアの機能は、クラウドサービスサーバ１０２のハードウェアと同様である。

＜ファイル検索システムにおける処理全体のシーケンス＞
次に、図５を用いて、本実施例のファイル検索システム１０において実行される全体的な処理例の概略について説明する。図５は、ファイル検索システム１０を構成する各装置において実行される処理のシーケンスを示す図である。

まず、画像形成装置１００が実行するスキャン画像の取得処理について説明する。
ここで、図６Ａ（１）に、検索元であるスキャン対象の文書（検索元文書）の例を示す。ここでは、検索元文書は、証憑文書の一種である「請求書」であるものとして説明する。

まず、ステップＳ５００において、ユーザは、画像形成装置１００の操作部２０６を操作して、請求書をスキャンさせる。
ステップＳ５０１において、画像形成装置１００のＣＰＵ２０１は、スキャナ部２１０を駆動し、検索元文書の画像データ（スキャン画像）を生成し、ＲＡＭ２０３に保存する。
ステップＳ５０２において、ＣＰＵ２０１は、Ｓ５０１で生成したスキャン画像に対し、フィルタリング処理や色補正処理などの画像処理を実行する。
次に、ステップＳ５０３において、画像処理を実行したスキャン画像をクラウドサービスサーバ１０２に送信する。

次に、クラウドサービスサーバ１０２が実行する検索の前処理について説明する。
まず、ステップＳ５０４において、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１は、画像形成装置１００から送信されたスキャン画像を受信し、ＨＤＤ４０４へ保存する。
ステップＳ５０５において、ＣＰＵ４０１は、受信したスキャン画像に対してＯＣＲ処理を実行して、文字列を取得する。

ステップＳ５０６において、ＣＰＵ４０１は、Ｓ５０５で取得した文字列から、検索を行うためのキーワード（検索クエリ）を生成する。
ステップＳ５０７において、ＣＰＵ４０１は、Ｓ５０６で生成した検索クエリを用いて、クラウドストレージサーバ１０３の検索ＡＰＩ（Application Programming Interface）等を使用し、クラウドストレージサーバ１０３に対して検索の指示をする。

次に、クラウドストレージサーバ１０３が実行する検索処理について説明する。
まず、ステップＳ５０８において、クラウドストレージサーバ１０３のＣＰＵ４１１は、クラウドサービスサーバ１０２から検索クエリを受信し、クラウドストレージサーバ１０３内の検索エンジンで解釈するための変換処理を行う。

ステップＳ５０９において、ＣＰＵ４１１は、検索エンジンで解釈された検索クエリに基づいて、クラウドストレージサーバ１０３内のＨＤＤ４１４から同一取引で使用した証憑文書を検索し、検索結果を生成する。その際、図６Ａ（１）のように、Ｓ５００においてスキャンされた文書が「請求書」である場合、同一取引で使用された証憑文書の候補として、「納品書」、「発注書」、「見積書」、などの種別類の文書がそれぞれ０枚から複数枚抽出される。ここで、図６Ｂ（１）、（２）、（３）に、それぞれ、図６Ａの「請求書」と同一取引で使用された「納品書」、「発注書」、「見積書」の例を示す。

ステップＳ５１０において、ＣＰＵ４１１は、Ｓ５０９で生成した検索結果をクラウドサービスサーバ１０２に通知する。通知する形式としては、検索処理により抽出された証憑文書のデータ自体でもよいし、格納されている証憑文書のファイルパスでもよいし、文書ファイル名や作成者などの証憑文書の特徴が記載されたインデックス情報（プロパティ情報）だけであってもよい。

次に、クラウドサービスサーバ１０２が実行する検索の後処理について説明する。
まず、ステップＳ５１１において、クラウドサービスサーバ１０１のＣＰＵ４０１は、クラウドストレージサーバ１０３から検索結果を受信し、クラウドサービスサーバ１０２内のＨＤＤ４０４へ保存する。

ステップＳ５１２において、ＣＰＵ４０１は、Ｓ５０９で抽出された抽出文書に対してＯＣＲ処理を行い、文書内の文字列を取得する。検索結果として画像データを受信した場合は、画像データに対しＯＣＲ処理を行う。ＰＤＦファイル等のファイルを受信した場合は、ファイル内の画像データを抜き出してＯＣＲ処理を行う。また、文書内の文字列がテキストデータとして格納されている場合は、テキストデータを抽出するだけであってもよい。

ステップＳ５１３において、ＣＰＵ４０１は、Ｓ５１２で取得した抽出文書内の文字列と、Ｓ５０５でスキャン画像から取得した検索元文書内の文字列と、の比較を行い、文書間の関連度スコアを算出する。関連度スコアを算出する手法については、公知の手法を採用することができる。例えば、各文書内の各文字列同士の距離を、レーベンシュタインによる算出手法で算出し、累積距離が少ない文書ほど関連度スコアが高いとすることができる。なお、関連度スコアは、検索処理により抽出された証憑文書の種別（納品書、発注書、見積書など）ごとに算出される。

ステップＳ５１４において、ＣＰＵ４０１は、Ｓ５１３で算出された関連度スコアに基づいて、Ｓ５１１で受信した検索結果のランキングを更新する。
ステップＳ５１５において、ＣＰＵ４０１は、更新した検索結果をＰＣ等の情報処理端末１０１でユーザが表示確認できるように、表示用の画面を生成する。例えば、クラウドサービスサーバ１０２内のＷＥＢサーバ上にＨＴＭＬ形式のデータを用意し、ＰＣ等の情報処理端末１０１のブラウザアプリケーション等で閲覧が可能な形式の画面を生成する。

次に、ステップＳ５１６において、ＣＰＵ４０１は、更新した検索結果をＰＣ等の情報処理端末１０１に対して通知し、情報処理端末１０１の表示部３０９に表示するように指示する。

次に、検索結果の確定処理について説明する。
ステップＳ５１７において、ＰＣ等の情報処理端末１０１のＣＰＵ３０１は、クラウドサービスサーバ１０２からの指示に基づいて、ディスプレイ等の表示部３０９に検索結果を表示する。その際、ＣＰＵ３０１は、検索処理により抽出された証憑文書の種別（納品書、発注書、見積書など）ごとに分けてランキング付けをして、表示を行う。

ステップＳ５１８において、ＣＰＵ３０１は、検索処理により抽出された文書の中から、ステップＳ５００でスキャンした文書と同一取引の証憑文書の確定を行う。
この確定は、表示部３０９に表示された証憑文書の中から、任意の種別について、１つ以上の文書が操作部３０７においてユーザにより選択されることにより行われる。これにより、ＣＰＵ３０１は、その種別について、ユーザにより選択された証憑文書を確定する。
ステップＳ５１９において、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ５１８において確定された証憑文書に関する情報をクラウドサービスサーバ１０２に送信する。

ステップＳ５２０において、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１は、Ｓ５１９で受信した確定された証憑文書に関する情報に基づいて、検索結果の中から、未確定の種別の文書について、適格な文書のみを選択し、不適格な文書を除外する。
ステップＳ５２１において、ＣＰＵ４０１は、ステップＳ５１８で確定した文書と、ステップＳ５２０で選択した文書の情報に基づいて、検索結果に対して再度スコアリングを行い、未確定の種別の文書について、ランキングが更新された検索結果を生成する。
ステップＳ５２２において、未確定の種別の文書について、更新された検索結果をＰＣ等の情報処理端末１０１に対して通知する。

ステップＳ５２３において、ＰＣ等の情報処理端末１０１のＣＰＵ３０１は、Ｓ５２２での更新された検索結果の通知にしたがい、ディスプレイ等の表示部３０９に更新された検索結果を表示する。これにより、表示部３０９には未確定の種別の文書についての検索結果が更新して表示される。

ステップＳ５２４において、ＣＰＵ３０１は、表示部３０９に表示された未確定の種別の文書の中から、ステップＳ５００でスキャンした文書と同一取引で使用された証憑文書の確定を行う。
この確定は、表示部３０９に表示された証憑文書の中から、未確定の種別について、１つ以上の文書が操作部３０７においてユーザにより選択されることにより行われる。この際、表示部３０９には、未確定の種別の文書について、Ｓ５１８でユーザが確定した文書の情報に基づいて適格な文書のみ選択されて表示されるため、確認作業におけるユーザの負担を軽減することができる。

なお、ステップＳ５１８からステップＳ５２４までの処理は、検索元文書と同一取引で使用された文書の種別の数に応じて、繰り返し行われる。
以上の各処理を実行することによって、検索元文書と同一取引で使用された証憑文書の確定を行うことができる。

＜フローチャートを用いた本実施例の詳細説明（検索処理）＞
次に、図７を用いて、スキャン画像から項目名と項目値を抽出して、検索クエリを生成するまでの検索クエリ生成処理について説明する。
図７は、クラウドサービスサーバ１０２が実行する検索クエリ生成処理を説明するフローチャートである。なお、図７のフローチャートにおける処理は、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１がＲＯＭ４０２に格納されている処理プログラムをＲＡＭ４０３にロードして実行することにより実行される。

まず、ステップＳ７０１において、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１は、画像形成装置１００から画像データ（スキャン画像）を受信すると、スキャン画像をＨＤＤ４０４へ保存する。
ステップＳ７０２において、ＣＰＵ４０１は、ステップＳ７０１で受信したスキャン画像に対して、ＯＣＲ関連処理を実行してＯＣＲ結果を取得する。なお、ＯＣＲ関連処理の詳細については、後述する。

ステップＳ７０３において、ＣＰＵ４０１は、ステップＳ７０２で取得したＯＣＲ結果から、項目名と項目値を抽出する。項目名と項目値を抽出する処理の詳細については、後述する。

ステップＳ７０４において、ＣＰＵ４０１は、ステップＳ７０３で抽出した項目値と項目値にから、検索に用いるための検索クエリを決定する。検索クエリを決定する処理の詳細については、後述する。

＜ＯＣＲ関連処理＞
次に、図８を用いて、Ｓ７０２において実行されるＯＣＲ関連処理の詳細について説明する。図８は、１枚の画像データ（スキャン画像）に対して、ＯＣＲ処理とその前処理とを含めたＯＣＲ関連処理を実行する処理手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ８０１において、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１は、傾き補正処理を行う。傾き補正処理では、画像データから傾き角度を検出し、検出した傾き角度だけ逆方向に画像データを回転することにより、傾き補正をした画像データを生成する。傾き補正の対象となる傾きとは、画像形成装置１００のスキャナ部２１０による読み取り時に、原稿フィーダ内のローラの摩耗などが原因でまっすぐに原稿が読み取られなかったり、原稿の印刷時にまっすぐに印字できなかったりすることにより発生する。
傾き検出では、画像データ内に含まれるオブジェクトを検出し、水平方向あるいは鉛直方向に隣り合うオブジェクト群を連結する。そして、連結されたオブジェクトの中心位置を結んだ角度が、水平方向あるいは鉛直方向からどれだけ傾いているかを取得することで傾き角度を求める。

なお、傾き検出は、上記の方法に限られるものではない。例えば、画像データ内に含まれるオブジェクトの中心座標を取得し、０．１度単位で中心座標群を回転させながら、中心座標群が水平方向あるいは垂直方向に並ぶ割合がもっとも高い角度を傾きとして求めてもよい。Ｓ８０１の傾き補正により画像データの傾きを補正することで、後述する回転補正（Ｓ８０２）、ブロックセレクション処理（Ｓ８０３）、ＯＣＲ処理（Ｓ８０４）のそれぞれの精度を上げることが可能となる。

ステップＳ８０２において、ＣＰＵ４０１は、ステップＳ８０１で生成した傾き補正処理後の画像データに対して、回転補正処理を行う。回転補正処理では、原稿内の文字が正立する向きになるように、９０度単位で回転補正した画像データを生成する。
この際、ステップＳ８０１で取得した傾き補正後の画像を基準画像として、基準画像、９０回転した画像、１８０度回転した画像、２７０度回転した画像の４枚の画像データを用意する。そして、４枚の画像にデータ対して、高速処理可能な簡易的なＯＣＲ処理を実行して、一定値以上の確信度を持って認識された文字の数が最も多い画像データを回転補正後の画像データとして取得する。なお、回転補正の方法は上記に限られるものではない。

ステップＳ８０３において、ＣＰＵ４０１は、ステップＳ８０２で取得した回転補正後の画像データに対し、ブロックセレクション処理を行う。ブロックセレクション処理とは、画像を前景領域と背景領域に分類した上で、前景領域をテキストブロックとそれ以外のブロックに分割する処理である。そして、テキストブロック毎に、白黒に二値化された画像データに基づいて、ＴＥＸＴ（文字領域）、ＬＩＮＥ（線領域）、ＴＡＢＬＥ（表領域）、ＰＨＯＴＯ（写真領域）、ＰＩＣＴＵＲＥ（図面領域）などのブロック情報を取得する。ブロックセレクション処理で取得されたテキストブロック毎のブロック情報は、次のＯＣＲ処理で用いられる。

ステップＳ８０４において、ＣＰＵ４０１は、ステップＳ８０３で取得した各テキストブロックに対してＯＣＲ処理を実行する。ＯＣＲ処理により、ＯＣＲ結果として、各テキストブロックに対応する文字列が抽出される。

＜項目名及び項目値の抽出処理＞
次に、Ｓ７０３で実行される項目名と項目値の抽出処理の詳細について説明する。
項目名と項目値の抽出処理において、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１は、Ｓ７０２のＯＣＲ関連処理で取得したＯＣＲ結果を用いて、スキャン画像内に記載されている項目名と項目値を取得する。ここで、項目名は、データの意味を指す「キー項目」を指す。また、項目値は、項目名に対応する具体的な内容を示す「バリュー値」を指す。なお、項目名と、その項目名に対応した項目値が対になったデータを、メタデータと呼ぶこともある。

ここで、図６Ａを用いて、項目名及び項目値について具体的に説明する。
図６Ａ（１）は、証憑文書の一種である請求書の例である。また、図６Ａ（２）は、図６Ａ（１）に示した請求書において、各テキストブロックから項目名や項目値を構成する文字列が抽出される例を説明したものである。
図６Ａ（２）の例では、例えば、テキストブロック６０２に示される「請求先会社名」という項目名について、その項目名の内容として会社名である「ＡＢＣ（株）」という項目値が抽出される。その他、図６Ａ（２）の例では、テキストブロック６０３に示される「請求元会社名」という項目名について「株式会社あいう」という項目値、テキストブロック６０５に示される「案件番号」という項目名について「１２３４」という項目値、などが抽出される。

項目名及び項目値を抽出する方法は様々ある。例えば、抽出したい項目値を保持しておき、その項目値と一致している文字列がＯＣＲ結果において抽出された場合、その文字列が記載されたテキストブロックの座標値をブロックセレクション処理の結果から取得することも可能である。また、文字列を取得したテキストブロックに最も近い右側、下側、右下側などのテキストブロックのＯＣＲ結果から項目名や項目値を抽出することも可能である。

また、スキャン画像に項目名が記載されていない場合には、文字列のパターンから項目値を判定することもできる。例えば、図６Ａ（２）の例では、テキストブロック６０４に示すように、日付を示す「２０１９年４月２５日」の文字列が「ＹＹＹＹ年Ｍ月ＤＤ日」の並びパターンになっていることを正規表現などの手法で推定する。その結果、テキストブロック６０４は、「（請求）日付」という項目名について、「２０１９年４月２５日」という項目値であると判定することもできる。

その他、文字列の位置やフォントサイズの情報に基づいて、項目名と項目値を判定できるものもある。例えば、位置情報でスキャン画像の上部にあり、フォントサイズ情報で周囲の文字よりも大きい文字列は、「書類名」と推定することができる。図６Ａ（２）の例では、テキストブロック６０１に示される、「請求書」という文字列は「書類名」という項目値であると判定することができる。

具体的に抽出する情報としては、書類名に関する情報、会社の名称・電話番号・住所などの会社に関する情報、担当者や作成者などの個人に関する情報、請求日や納品日などの日付に関する情報、請求書番号などの情報、などがある。他にも、案件名に関する情報、合計金額などの金額に関する情報、その他内訳などの詳細情報、などもある。項目名及び項目値を抽出する手法は他にも様々あるが、ＯＣＲ結果から項目名及び項目値を抽出できるものであればよい。

＜検索クエリ決定処理＞
次に、Ｓ７０４において実行される検索クエリを決定する処理の詳細について説明する。
検索クエリを決定する処理は、Ｓ７０３で抽出した項目名と項目値を用いて、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１により行われる。検索クエリとしては、例えば、同一取引で使用した証憑文書を検索するための一つ以上のキーワードを用いることができる。

図６Ａの例では、「ＡＢＣ（株）」、「株式会社あいう」、「Ｐｒｏｄｕｃｔ１」などの請求書に記載されている文字列がキーワードとして挙げられる。また、項目名と項目値とを対にしたメタデータとして検索することもできる。この場合、項目名及び項目値として、例えば、「請求番号：１２３４」、「日付：２０１９年４月２５日」、「社名：ＡＢＣ（株）」などを検索クエリとすることができる。

＜確定処理＞
次に、図９を用いて、検索元であるスキャン対象の証憑文書と同一取引で使用された証憑文書を確定する確定処理について説明する。
図９は、クラウドサービスサーバ１０２およびＰＣなどの情報処理端末１０１が実行する確定処理の手順を説明するフローチャートである。なお、ステップＳ９０１とステップＳ９０２の処理は、ＰＣなどの情報処理端末１０１のＣＰＵ３０１により、ＲＯＭ３０２に格納されている処理プログラムをＲＡＭ３０３にロードすることにより実行される。また、ステップＳ９０３からステップＳ９０７までの処理は、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１により、ＲＯＭ４０２に格納されている処理プログラムをＲＡＭ４０３にロードすることにより実行される。
なお、以下では、検索元であるスキャン対象の証憑文書が請求書であり、請求書と同一取引で使用された証憑文書が納品書・発注書・見積書である例について説明する。

まず、ステップＳ９０１において、ＰＣなどの情報処理端末１０１のＣＰＵ３０１は、クラウドサービスサーバ１０２から受信した検索結果を示した検索結果画面を表示部３０９に表示させる。ここで、図１０を用いて、表示部３０９にユーザインターフェースとして提示される検索結果画面について説明する。

図１０Ａは、検索元の証憑文書である請求書と同一取引で使用された証憑文書の候補を、納品書・発注書・見積書のそれぞれについて示した、検索結果画面１０００ａの一例である。
表示欄１００１には、検索元の文書（請求書）であるスキャン画像のサムネイルが表示されている。

表示欄１００２には、検索結果が表示され、証憑文書の種別ごとに候補文書がリストとして表示されている。表示欄１００３には、表示欄１００１に表示されている請求書と同一取引で使用された納品書についての候補文書１００７〜１０１０がリストとして表示されている。表示欄１００４には、表示欄１００１に表示されている請求書と同一取引で使用された発注書についての候補文書１０１１〜１０１３がリストとして表示されている。表示欄１００５には、表示欄１００１に表示されている請求書と同一取引で使用された見積書についての候補文書１０１４〜１０１６がリストとして表示されている。

また、各表示欄１００３から１００５には、それぞれ、複数の候補文書ごとに、ユーザが文書の確定をするためのチェックボックスが設けられている。
表示欄１００６には、表示欄１００２に示された候補文書のうち、ＰＣなどの情報処理端末１０１の操作部３０７においてユーザにより選択された文書がサムネイル形式により表示されている。

図９のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ９０２において、ＣＰＵ３０１は、操作部３０７に表示された検索結果画面１０００ａにおけるユーザの選択に基づいて、候補文書の中から任意の種別について文書を確定する。
この際、ユーザは、検索結果画面１０００ａにおいて、表示欄１００２に示された複数の種別の中から１つの種別を選択し、その種別についての対応文書を選択する。例えば、表示欄１００３に示された納品書について、候補文書１００７〜１０１０の中から、チェックボックスを選択することにより１つの候補文書を選択する。図１０Ａの例では、候補文書１００９のチェックボックスが選択されることにより、納品書として候補文書１００９（「（株）あいう_20190420_納品書」）が選択された例が示されている。

ステップＳ９０３において、ＣＰＵ３０１は、検索元の証憑文書と、Ｓ９０２で確定した証憑文書とに基づいて、未確定の種別の証憑文書についての整合性判定を行う。図１０Ａの例では、検索元文書である請求書と、納品書として確定した候補文書１００９とに基づいて、未確定の種別である発注書と見積書についての整合性判定を行う。整合性判定とは、検索元の証憑文書と確定された種別の証憑文書の情報とを利用して、未確定の種別についての証憑文書の数に絞り込む処理である。

ここで、整合性判定について詳細に説明する。例えば、商品の取引が行われる際、見積、発注、納品、請求の順に処理が行われ、これに応じて、日時が古い順に、見積書、発注書、納品書、請求書の順で、証憑文書が発行されることが多い。ただし、納品日と請求日の発行日は同じになることもある。
このような取引ルールに従うと、例えば、検索元文書が請求書であり、確定した証憑文書が納品書である場合、請求書や納品書の発行日以降に発行された見積書や発注書は候補文書として不適格である。また、その他の例としては、検索元文書が請求書であり、確定した証憑文書が見積書である場合、発注書や納品書の発行日は請求書の発行日と見積書の発行日の間の範囲の期間でなければ候補文書として不適格である。
以上のように、取引ルールにしたがって、文書の発行日などを照合し、未確定の種別の証憑文書について整合性判定を行う。

ステップＳ９０４において、ＣＰＵ３０１は、未確定の種別についての候補文書の内、Ｓ９０３の整合性判定で不適格と判断した文書を候補文書から除外し、適格と判断した文書のみを選択する。
なお、整合性判定に用いられる情報は、文書の発行日に限られるものではない。例えば、文書内に記載されている発行日以外の情報や、文書ファイル自体の属性データによって判定することも可能である。文書内に記載されている発行日以外の情報としては、例えば、金額などを用いることも可能である。文書ファイル自体の属性データとしては、例えば、文書がスキャンされた日時を用いることも可能である。

ステップＳ９０５において、ＣＰＵ３０１は、Ｓ９０４で選択された文書に対して、再度関連度スコアを算出する。なお、その際、既に確定された証憑文書に記載されている項目名と項目値の情報を利用することも可能である。

ステップＳ９０６において、ＣＰＵ３０１は、Ｓ９０５で算出された関連度スコアに基づいて候補文書のソートを行い、検索結果画面を更新する。

なお、Ｓ９０２において、ユーザが選択することができる文書の種別は、１つに限られず、２以上の種別であってもよい。例えば、納品書について表示欄１００３に示された候補文書１００７〜１０１０の中から１つの候補文書を選択し、発注書について表示欄１００４に示された候補文書１００１〜１０１３の中から１つの候補文書を選択してもよい。
この場合、Ｓ９０３の整合性判定において、検索元文書である請求書と、納品書として確定した候補文書と、発注書として確定した候補文書の情報を利用して、未確定の種別である見積書についての整合性判定が行われる。

図１０Ｂは、整合性判定の結果に基づいて更新された検索結果画面１０００ｂの一例である。図１０Ｂの検索結果画面１０００ｂでは、表示欄１００４において、発注書についての候補文書として、図１０Ａの検索結果画面１０００ａにおいて示されていた候補文書１０１１と１０１２が除外されたことが示されている。また、表示欄１００５において、見積書についての候補文書１０１４〜１０１６の表示順序が変更されていることが示されている。

ステップＳ９０７において、ＣＰＵ３０１は、すべての種別の文書について確定が行われたか否かの判定を行う。すべての種別の文書について確定が終わるまでＳ９０１からＳ９０６の処理を繰り返し行う。そして、すべての種別の文書について確定したら、本フローチャートの確定処理を終了する。

なお、Ｓ９０２においてユーザによって確定文書の決定が解除された場合においては、解除した状態で再度Ｓ９０３からＳ９０７の処理を実行し、検索結果画面の表示を動的に切り替えていくことも可能である。

以上のとおり、実施例１によれば、検索元文書と同一取引で使用された証憑文書を収集していく際に、確定された種別の証憑文書の情報を利用して整合性判定を行い、未確定の種別の証憑文書について不適格な候補文書を除外して検索結果画面を更新していく。これにより、検索元文書と同一取引で使用された証憑文書を収集していく際における、ユーザによる確定作業を効率化することが可能となる。

＜実施例２＞
実施例１では、確定された種別の証憑文書に基づいて、未確定の種別の文書についての検索条件を更新し、動的に検索結果画面の表示を切り替える例について説明した。
しかし、取引の形態によっては、掛売方式のように、複数回行われた取引に対して、まとめて１枚の請求書が発行される場合もある。この場合、１枚の請求書に対応して、複数枚の納品書・発注書・見積書などが存在することになる。
そこで、実施例２では、１枚の証憑文書に対して、種別ごとに複数枚の証憑文書が存在する場合について説明する。

実施例２のファイル検索システム１０において実行される全体的な処理例については、基本的に実施例１と同様である。ここでは、実施例２における確定処理について、主として実施例１と相違する点を説明する。図１１は、実施例２における確定処理のフローチャートである。
なお、以下でも、検索元であるスキャン対象の証憑文書が請求書であり、請求書と同一取引で使用された証憑文書が納品書・発注書・見積書である例について説明する。

まず、ステップＳ９０１において、ＰＣなどの情報処理端末１０１のＣＰＵ３０１は、クラウドサービスサーバ１０２から受信した検索結果を示した検索結果画面を表示部３０９に表示させる。なお、ステップＳ９０１の処理は、実施例１と同様である。

ステップＳ９０２において、ＣＰＵ３０１は、操作部３０７に表示された検索結果画面１０００ａにおけるユーザの選択に基づいて、候補文書の中から任意の種別について２つ以上の文書を確定する。

ステップＳ９０３において、ＣＰＵ３０１は、Ｓ９０２で確定した任意の種別についての複数の文書のうちの１つの文書に関して、未確定の異なる種別の証憑文書について整合性判定を行う。

ステップＳ９０４において、ＣＰＵ３０１は、未確定の種別についての候補文書の内、Ｓ９０３の整合性判定で適格と判断した文書のみを選択し、不適格と判断した文書を候補文書から除外する。

ステップＳ９０５において、ＣＰＵ３０１は、Ｓ９０４で選択した文書について、検索結果の候補文書に対して再度関連度スコアを算出する。
ステップＳ９０６において、ＣＰＵ３０１は、Ｓ９０５で算出された関連度スコアに基づいて候補文書のソートを行い、検索結果画面を更新する。

そして、ステップＳ１１０１において、ＣＰＵ３０１は、Ｓ９０２でユーザが任意の種別について選択したすべての文書について、同一取引で使用された文書が確定したかを判断する。
Ｓ９０２でユーザが選択した文書について、同一取引で使用された文書がまだ確定していなものがあったら、ステップＳ９０３に戻る。Ｓ９０２でユーザが選択したすべての文書について確定したら、ステップＳ９０７に進む。

以上の確定処理について、具体例を用いて説明する。
例えば、図１０Ａに示した検索結果画面１０００ａにおいて、表示欄１００１に表示された検索元の請求書と同一取引で使用された納品書として、表示欄１００３において候補文書１００９と１０１０をユーザが選択した場合について考える。
この場合、納品書の候補文書１００９に対応して、発注書の候補文書１０１３と見積書の候補文書１０１６は、整合性判定によっても除外されることなく、検索結果画面１０００ｂに表示される。また、納品書の１０１０に対応して、発注書の候補文書１０１１と見積書の候補文書１０１４も、整合性判定によっても除外されることなく、検索結果画面１０００ｂに表示される。

結果として、検索結果画面１０００ｂには、表示欄１００１に表示された検索元の請求書と同一取引で使用された証憑文書として、発注書については、表示欄１００４に候補文書１０１１と１０１３が表示される。また、見積書については、表示欄１００５に候補文書１０１４と１０１６が表示されることになる。

以上のように、ステップＳ９０２において、任意の種別について、複数の文書が選択され確定した場合、未確定の種別について、選択されたそれぞれ文書に整合した証憑文書のみが選択され候補文書として表示される。
なお、上記の説明では、同一の種別（例えば、納品書）について複数の文書が確定した場合に、確定した各文書に基づいて、未確定の種別の文書（例えば、発注書と見積書）について整合性判定をする例について説明した。その他にも、異なる種別についてそれぞれ文書が確定した場合（例えば、１つの納品書と１つの発注書が確定した場合）に、確定した各文書に基づいて未確定の種別の文書（例えば、見積書）について整合性判定をすることも可能である。

以上のとおり、実施例２によれば、検索元文書と同一取引で使用された証憑文書が文書の種別ごとに複数存在する場合においても、ユーザによる確定作業を効率化することが可能となる。

＜実施例３＞
実施例１では、確定した種別の証憑文書に基づいて未確定の種別の文書について整合性判定を行い、検索結果画面に表示される候補文書を動的に絞り込む例について説明した。しかし、さらに確定作業の効率化を図るためには、検索結果画面に表示される種別の表示順序を最適化する必要がある。
そこで、実施例３では、検索結果画面に表示される種別の表示順序を最適化するについて説明する。

実施例３のファイル検索システム１０において実行される全体的な処理例については、基本的に実施例１や実施例２と同様である。ここでは、実施例３における確定処理について、主として実施例１と相違する点を説明する。図１２は、実施例３における確定処理のフローチャートである。

ステップＳ９０１からステップ９０７については実施例１と同様である。実施例３では、実施例１の各処理に加えて、ステップＳ１２０１において表示順序判定処理が行われる。

ステップＳ１２０１において、クラウドサービスサーバ１０２のＣＰＵ４０１は、検索元文書と同一取引で使用された証憑文書の確定作業をユーザが行うために最適となるように、検索結果画面に表示される種別の順序の決定を行う。
そして、ステップＳ１２０１によって決定された表示順序に従い、ステップＳ９０１において、ＣＰＵ４０１は、検索結果画面１０００ａの表示欄１００３〜１００５に表示する証憑文書の種別を切り替える。

具体的には、検索結果として受信した、納品書、発注書、見積書の各種別について、候補文書数が少ない方から優先的に検索結果画面に表示していく。例えば、納品書、発注書、見積書の各種別について、候補文書が４つ、３つ、３つ、存在する場合、検索結果画面の表示欄１００２において、上から順に、発注書、見積書、納品書を表示していく。これにより、表示欄１００２の上部に表示された種別から候補文書を選択するようにユーザを促すことができるため、ユーザが候補文書の中から文書を選択する確定作業の効率化を図ることが可能となる。

なお、候補文書数が少ない方の種別から優先的に検索結果画面に表示していく手法としては、候補文書数が少ない方の種別から候補文書を選択するようにユーザを促すことができるものであれば、上記の手法には限られない。例えば、候補文書数が少ない方の種別の候補文書を強調表示したり、候補文書数が少ない方の種別の候補文書のみを第１面に表示し、候補文書数が多い方の種別の候補文書を第２面以降に表示するようにしたりしてもよい。
また、表示順序を切り替える手法としては、その他にも、Ｓ５１３で算出された関連度スコアを用いて、関連度が高い候補文書を有する種別の順に表示していくことも可能である。
これらの表示ルールについては、事前に複数のパターンを登録しておき、ユーザの選択によって設定を切替可能とするようにしてもよい。

以上、実施例３によれば、検索結果画面に表示される証憑文書の種別ごとの表示順序を最適化することにより、ユーザによる確定作業をさらに効率化することが可能となる。

＜その他の実施例＞
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。
本発明は上述の実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。すなわち、上述した実施例及びその変形例を組み合わせた構成もすべて本発明に含まれるものである。

１０ ファイル検索システム
１００ 画像形成装置
１０２ クラウドサービスサーバ

Claims (13)

1. 第１の種別に属する複数のファイルの中から検索元に関連する第１のファイルの候補を抽出し、第２の種別に属する複数のファイルの中から前記検索元に関連する第２のファイルの候補を抽出する検索手段を有するファイル検索システムであって、
   前記検索手段は、第１の検索において、前記検索元に関する情報を利用して前記第１の種別に属する複数のファイルの中から複数の前記第１のファイルの候補を抽出し、前記検索元に関する情報を利用して前記第２の種別に属する複数のファイルの中から複数の前記第２のファイルの候補を抽出し、
   前記複数の第１のファイルの候補の中から前記検索元に関連する第１のファイルが確定した場合、前記検索手段は、第２の検索おいて、前記第１の検索において抽出された複数の前記第２のファイルの候補の数を絞り込む
   ことを特徴とするファイル検索システム。
2. 前記検索手段は、前記第２の検索おいて、確定した前記第１のファイルに関する情報を利用して前記第１の検索において抽出された複数の前記第２のファイルの候補を絞り込む
   ことを特徴とする請求項１に記載のファイル検索システム。
3. 前記第２の検索において絞り込まれた前記第２のファイルの候補の数は、１又は複数である
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のファイル検索システム。
4. 前記複数の第１のファイルの候補の中から前記検索元に関連する複数の第１のファイルが確定した場合、前記検索手段は、前記第２の検索において確定した前記複数の第１のファイルに関する情報のそれぞれを利用して前記第２のファイルの候補を絞り込む
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のファイル検索システム。
5. 前記検索手段は、前記第１の検索において、さらに、前記検索元に関する情報を利用して第３の種別に属する複数のファイルの中から複数の第３のファイルの候補を抽出し、
   前記複数の第１のファイルの候補の中から前記検索元に関連する前記第１のファイルが確定し、前記複数の第３のファイルの候補の中から前記検索元に関連する前記第３のファイルが確定した場合、前記検索手段は、前記第２の検索において、確定した前記第１のファイルに関する情報及び第３のファイルに関する情報を利用して前記第２のファイルの候補を絞り込む
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のファイル検索システム。
6. ユーザインターフェースを有し、前記第１の検索において抽出された前記複数の第１のファイルの候補及び前記複数の第２のファイルの候補は前記ユーザインターフェースにおいて提示される
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のファイル検索システム。
7. 前記第１のファイルの確定は、前記ユーザインターフェースにおいて行われる
   ことを特徴とする請求項６に記載のファイル検索システム。
8. 前記第２の検索において絞り込まれた前記第２のファイルの候補は、前記ユーザインターフェースにおいて提示される
   ことを特徴とする請求項６又は７に記載のファイル検索システム。
9. 前記ユーザインターフェースにおいて、前記複数の第１のファイルの候補と前記複数の第２のファイルの候補のうち、ファイルの数が少ない方が優先的に提示される
   ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載のファイル検索システム。
10. 前記検索元は、スキャンされた文書である
    ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載のファイル検索システム。
11. 前記検索元に関する情報は、前記文書に記載された文字列である
    ことを特徴とする請求項１０に記載のファイル検索システム。
12. 第１の種別に属する複数のファイルの中から検索元に関連する第１のファイルの候補を抽出し、第２の種別に属する複数のファイルの中から前記検索元に関連する第２のファイルの候補を抽出するファイル検索システムにおけるファイル検索方法であって、
    前記検索元に関する情報を利用して、前記第１の種別に属する複数のファイルの中から複数の前記第１のファイルの候補と、前記第２の種別に属する複数のファイルの中から複数の前記第２のファイルの候補と、を抽出する第１の検索ステップと、
    前記複数の第１のファイルの候補の中から前記検索元に関連する第１のファイルが確定した場合、前記第１の検索において抽出された複数の前記第２のファイルの候補の数を絞り込む第２の検索ステップと、を有する
    ことを特徴とするファイル検索方法。
13. 請求項１２に記載されたファイル検索方法をコンピュータにより実行させるためのプログラム。

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