JP2022099471A - 情報処理システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像の分類のための基準をユーザが手動で設定する場合に比べ、画像の分類にあたって必要となるユーザの作業負担を軽減する。
【解決手段】「融資契約書」についての帳票画像３０２が新たに入力されると、判定用情報（帳票特徴情報）が用いられて、新たに入力されたこの帳票画像３０２の種別が、「融資契約書」であると判定される。より具体的には、「融資契約書」についての帳票画像３０２が新たに入力されると、種別判定部が、表象画像２０２に対応付けられた帳票特徴情報を、この帳票画像３０２が有しているかを判定する。そして、種別判定部は、表象画像２０２に対応付けられた帳票特徴情報を、この帳票画像３０２が有している場合、この帳票画像３０２の種別は、「融資契約書」であると判定する。
【選択図】図１１

Description

本発明は、情報処理システム及びプログラムに関する。

特許文献１には、キー書類を複数特定した場合、複数のキー書類毎に特定される処理の依存関係を、処理に係るキー書類及び関連書類から特定し、複数のキー書類毎に特定される処理の実行順序を特定した依存関係を用いて決定する処理が開示されている。

特開２０１８－２８７１７号公報

複数の画像を、予め定められた種別毎に分類するにあたっては、分類のための基準を予め設定する必要が生じる。この基準の設定をユーザが手動で行う場合、ユーザの作業負担が大きくなる。
本発明の目的は、画像の分類のための基準をユーザが手動で設定する場合に比べ、画像の分類にあたって必要となるユーザの作業負担を軽減することにある。

請求項１に記載の発明は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、操作者から、画像と、画像の分類のために用いられる表象画像とを対応付ける操作を受け付けた場合に、前記操作が行われた前記画像の特徴を、前記表象画像に対応付ける、情報処理システムである。
請求項２に記載の発明は、前記プロセッサは、前記画像を前記表象画像まで移動させる操作が行われた場合に、前記画像の特徴を、前記表象画像に対応付ける、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項３に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像に対応付けられた前記特徴を他の画像が有する場合、当該他の画像に対し、当該表象画像に対応付けられた情報を対応付ける、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項４に記載の発明は、前記表象画像に対応付けられた前記情報は、画像の種別を表す情報であり、前記プロセッサは、前記表象画像に対応付けられた前記特徴を前記他の画像が有する場合、当該他の画像に対し、前記種別を表す情報を対応付ける、請求項３に記載の情報処理システムである。
請求項５に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像に対応付けられた前記特徴を前記他の画像が有し、且つ、予め登録された情報が当該他の画像に含まれている場合に、当該他の画像に対し、当該表象画像に対応付けられた前記情報を対応付ける、請求項３に記載の情報処理システムである。
請求項６に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像に対応付けられた前記特徴を基に、他の画像の種別を把握し、前記表象画像への前記特徴の対応付けの状況が予め定められた特定の状況にある場合、前記他の画像についての前記種別の把握結果を操作者に通知する、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項７に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像への特徴の対応付けが行われた前記画像の数が予め定められた閾値よりも小さい場合に、前記他の画像についての前記種別の把握結果を前記操作者に通知する、請求項６に記載の情報処理システムである。
請求項８に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像に対応付けられた前記特徴を基に、他の画像の種別を把握するとともに、把握した当該種別に対応付けられた処理を当該他の画像に対して行い、前記表象画像への前記特徴の対応付けの状況が予め定められた特定の状況にある場合、前記種別に対応付けられた前記処理を前記他の画像に対して行わない請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項９に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像への前記特徴の対応付けの状況が前記特定の状況にある場合、操作者からの許可があった場合に、前記種別に対応付けられた前記処理を前記他の画像に対して行う、請求項８に記載の情報処理システムである。
請求項１０に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が予め定められた閾値よりも小さい場合に、前記種別に対応付けられた前記処理を前記他の画像に対して行わない請求項８に記載の情報処理システムである。
請求項１１に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数についての情報を出力する、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項１２に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合に、前記画像の数についての前記情報を出力する、請求項１１に記載の情報処理システムである。
請求項１３に記載の発明は、前記プロセッサは、前記表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合、当該表象画像への特徴の対応付けを行う必要がある画像の数が不足していることを示す情報を出力する、請求項１１に記載の情報処理システムである。
請求項１４に記載の発明は、操作者が、画像と、画像の分類のために用いられる表象画像とを対応付ける操作を行った場合に、当該操作が行われた当該画像の特徴を、当該表象画像に対応付ける機能をコンピュータに実現させるためのプログラムである。

請求項１の発明によれば、画像の分類のための基準をユーザが手動で設定する場合に比べ、画像の分類にあたって必要となるユーザの作業負担を軽減することができる。
請求項２の発明によれば、画像を表象画像まで移動させる操作を行うことで、この画像の特徴を、表象画像に対応付けることができる。
請求項３の発明によれば、表象画像に対応付けられた特徴を他の画像が有する場合に、この他の画像に対して、表象画像に対応付けられた情報を対応付けることができる。
請求項４の発明によれば、表象画像に対応付けられた特徴を他の画像が有する場合、この他の画像に対して、種別を表す情報を対応付けることができる。
請求項５の発明によれば、表象画像に対応付けられた特徴を他の画像が有しているか否かのみに基づき、他の画像に対して、表象画像に対応付けられた情報を対応付ける場合に比べ、他の画像に対して、表象画像に対応付けられた情報が誤って対応付けられることを低減できる。
請求項６の発明によれば、特定の状況にある場合に、種別の把握結果が誤っているか否かの確認を操作者に行わせることができる。
請求項７の発明によれば、表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が予め定められた閾値よりも小さい場合に、種別の把握結果が誤っているか否かの確認を操作者に行わせることができる。
請求項８の発明によれば、特定の状況にある場合に、種別が把握された画像に対して処理が一律に行われることを防ぐことができる。
請求項９の発明によれば、特定の状況にある場合であっても、種別が把握された画像に対して処理が行われる。
請求項１０の発明によれば、表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が予め定められた閾値よりも小さい場合に、種別が把握された画像に対して処理が一律に行われることを防ぐことができる。
請求項１１の発明によれば、表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数についての情報を、操作者に知らせることが可能になる。
請求項１２の発明によれば、表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合に、表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数についての情報を、操作者に知らせることが可能になる。
請求項１３の発明によれば、表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合に、表象画像への特徴の対応付けを行う必要がある画像の数が不足していることを操作者に知らせることが可能になる。
請求項１４の発明によれば、画像の分類のための基準をユーザが手動で設定する場合に比べ、画像の分類にあたって必要となるユーザの作業負担を軽減することができる。

情報処理システムを示した図である。 情報処理システムのハードウェアの構成の一例を示した図である。 情報処理システムにて実行される処理の流れの一例を示したフローチャートである。 操作者が種別判定用設定を行う際に実行される処理の流れを示したフローチャートである。 確認画面を示した図である。 表象画像を生成するための生成用画面を示した図である。 再表示後の確認画面を示している。 確認画面における他の表示例である。 確認画面における他の表示例を示した図である。 確認画面に表示されていた帳票画像の表象画像への対応付けが行われた後の確認画面を示した図である。 確認用の表示を示した図である。 確認用の表示に表示された「ＯＫ」が操作者により選択された後の表示画面を示した図である。 確認用の表示に表示されている「ＯＫ」が選択された後の画面の他の一例を示した図である。 操作者が、上記の「融資契約書」とは異なる「賃貸借契約書」に対応した表象画像を生成する際における生成用画面を示した図である。 操作者が参照する参照画面を示した図である。 判定方法を変更する際に操作者が参照する画面を示した図である。 優先度テーブルを示した図である。 確認画面における他の表示例であって、差し戻された帳票が表示されている確認画面を示した図である。 確認画面における表示例を示した図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本実施形態の情報処理システム１を示した図である。
本実施形態の情報処理システム１には、帳票のデータである帳票データを受け付ける帳票データ受け付け部１０と、この帳票データにより表わされる帳票の種別を判定する種別判定部２０と、帳票の種別の判定に用いられる判定用情報を生成する判定用情報生成部３０とが設けられている。
また、情報処理システム１には、帳票データに対して予め定められた処理を実行する処理実行部４０と、処理実行部４０が行う処理内容を設定する処理内容設定部５０とが設けられている。

帳票データ受け付け部１０は、帳票のデータである帳票データを受け付ける。より具体的には、帳票データは、帳票がスキャンされることにより得られた画像データであり、帳票データ受け付け部１０は、この画像データを受け付ける。
種別判定部２０は、判定用情報生成部３０により生成された判定用情報を用いて、入力された帳票データにより表わされる帳票の種別を判定する。より具体的には、種別判定部２０は、帳票データにより表される帳票の種別が何れの種別であるかを、予め用意された判定用情報を用いて判定する。

種別判定部２０が、帳票の種別を判定すると、この判定の結果（帳票の種別を示す情報）と、帳票（帳票データ）とが、処理実行部４０に渡される。
処理実行部４０は、渡されたこの帳票に対して、種別判定部２０により得られた種別に対応付けられた処理を実行する。本実施形態では、帳票の種別毎に、行うべき処理が予め設定されており、処理実行部４０は、渡された帳票に対して、この帳票の種別に対応した処理を実行する。

なお、本実施形態では、処理実行部４０から、判定用情報生成部３０に対して、帳票の差し戻しが行われることがある。
本実施形態では、処理実行部４０における処理の過程で、確認者による目視の確認作業が行われる場合があり、この確認作業において、種別判定部２０により行われた種別の判定が誤っているとの判断がなされることがある。

この場合、処理実行部４０から判定用情報生成部３０に対し、帳票の指し戻しが行われる。より具体的には、処理実行部４０から判定用情報生成部３０に対し、種別の判定が誤っている旨の通知が行われる。
この場合、本実施形態では、後述するように、判定用情報生成部３０が、この差し戻された帳票がより正しく判定されるようにするための新たな判定用情報を生成する。
ここで、「帳票」とは、帳簿や伝票などの総称であり、記入するための空欄を設けた用紙などの媒体をいう。本実施形態では、この帳票についての処理を説明するが、本実施形態の情報処理システム１は、帳票ではない一般的な文書に対して用いてもよい。

図２は、情報処理システム１のハードウェアの構成の一例を示した図である。
本実施形態の情報処理システム１には、情報処理部１０１と、情報を記憶する情報記憶装置１０２と、ＬＡＮ（＝Local Area Network）ケーブル等を介した通信を実現するネットワークインターフェース１０３とを有している。
また、情報処理システム１には、操作者の操作を受け付ける受け付け装置１０４と、情報を表示する表示装置１０５とが設けられている。

受け付け装置１０４は、キーボートやマウスなどにより構成され、本実施形態では、操作者が情報処理システム１に対して入力する情報は、この受け付け装置１０４により受け付けられる。
キーボートやマウスは、一例であり、受け付け装置１０４は、特に限定されず、その他に、例えば、操作者の音声を認識して操作者が入力する情報を受け付ける装置や、タッチパネル等であってもよい。
また、表示装置１０５は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどにより構成され、本実施形態では、後述する各種の画面は、この表示装置１０５に表示される。

情報記憶装置１０２は、ハードディスクドライブなど、既存の情報記憶装置により実現される。ハードディスクドライブは、円盤状の基板表面に磁性体を塗布した不揮発性の記憶媒体にデータを読み書きする装置である。もっとも、情報記憶装置１０２は、半導体メモリや磁気テープでもよい。

情報処理部１０１は、プロセッサの一例としてのＣＰＵ（＝Central Processing Unit）１１１と、基本ソフトウェアやＢＩＯＳ（＝Basic Input Output System）等が記憶されたＲＯＭ（＝Read Only Memory）１１２と、ワークエリアとして用いられるＲＡＭ（＝Random Access Memory）１１３とを有する。
ＣＰＵ１１１はマルチコアでもよい。また、ＲＯＭ１１２は、書き換え可能な不揮発性の半導体メモリでもよい。情報処理部１０１は、いわゆるコンピュータである。
情報処理部１０１と、情報記憶装置１０２と、ネットワークインターフェース１０３と、受け付け装置１０４と、表示装置１０５とは、バス１０６や不図示の信号線を通じて接続される。

ここで、ＣＰＵ１１１によって実行されるプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータが読取可能な記録媒体に記憶した状態で、情報処理システム１へ提供しうる。また、ＣＰＵ１１１によって実行されるプログラムは、インターネットなどの通信手段を用いて、情報処理システム１へ提供してもよい。

本実施形態において、プロセッサとは、広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばＣＰＵ：Central Processing Unit、等）や、専用のプロセッサ（例えばGPU： Graphics Processing Unit、ASIC： Application Specific Integrated Circuit、FPGA： Field Programmable Gate Array、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。
また、プロセッサの動作は、１つのプロセッサによって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。また、プロセッサの各動作の順序は、本実施形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、変更してもよい。

本実施形態では、プロセッサの一例としてのＣＰＵ１１１が、ＲＯＭ１１２や情報記憶装置１０２に記憶されたプログラムを実行することで、上記の帳票データ受け付け部１０、種別判定部２０、判定用情報生成部３０、処理実行部４０、処理内容設定部５０が実現される。
以下で説明する処理の各々は、帳票データ受け付け部１０、種別判定部２０、判定用情報生成部３０、処理実行部４０、処理内容設定部５０により行われる。言い換えると、以下で説明する処理の各々は、これらの機能部を実現するプロセッサの一例としてのＣＰＵ１１１により行われる。
また、以下で説明する各種の処理は、プロセッサを備えた１台の情報処理装置を用いて行ってもよいし、プロセッサを各々備えた複数台の情報処理装置を用いて行ってもよい。

図３は、情報処理システム１にて実行される処理の流れの一例を示したフローチャートである。
本実施形態では、まず、情報処理システム１に帳票データが入力され、帳票データ受け付け部１０が、この帳票データを受け付ける（ステップＳ１０１）。
より具体的には、情報処理システム１には、上記の通り、帳票がスキャンされることにより得られた画像データである帳票データが入力され、帳票データ受け付け部１０が、画像データである帳票データを受け付ける。
次いで、本実施形態では、種別判定部２０が、帳票の種別の判定に用いられる上記の判定用情報が情報処理システム１に登録されているかを判断する（ステップＳ１０２）。

ステップＳ１０２にて、判定用情報が登録されていないと判断された場合、帳票の種別の判定を行えないため、この場合、種別判定部２０が、入力された帳票の種別は不明である、との判定を行う（ステップＳ１０３）。
この場合、本実施形態では、種別が不明であると判定された帳票（種別不明帳票）が、確認画面（後述）に表示される（ステップＳ１０４）。
そして、この場合、この確認画面に対する操作者の操作が行われて、帳票の種別が判定されるようになる設定（以下、「種別判定用設定」と称する）が操作者により行われる（ステップＳ１０５）。

図４は、操作者が上記のステップＳ１０５にて種別判定用設定を行う際に実行される処理の流れを示したフローチャートである。
本実施形態では、操作者が種別判定用設定を行う際には、この操作者が、種別が不明であると判断された帳票が表示された確認画面に対する操作を行う。
具体的には、操作者は、確認画面に対する操作を行って、まず、帳票の分類のための表象画像を生成する（ステップＳ２０１）。
言い換えると、操作者は、確認画面に表示されている帳票の画像（帳票画像）の分類のための表象画像を生成する。生成されたこの表象画像は、確認画面上に表示される。

そして、操作者が、この確認画面に対する操作をさらに行い、生成された表象画像と、種別が不明であると判定された帳票（種別不明帳票）とを対応付ける（ステップＳ２０２）。
具体的には、操作者は、いわゆるドラッグアンドドロップを行って、種別が不明と判定された帳票を表す帳票画像を、表象画像まで移動させて、表象画像と帳票画像とを対応付ける。

次いで、本実施形態では、判定用情報生成部３０が、表象画像に対応付けられたこの帳票画像の解析を行い、この帳票画像の特徴を示す情報（以下、「帳票特徴情報」と称する）を取得する。
ここで、この帳票特徴情報は、上記の判定用情報の一例であり、この処理では、判定用情報生成部３０は、判定用情報の一例としての帳票特徴情報を生成する（ステップＳ２０３）。

次いで、判定用情報生成部３０が、生成された上記の表象画像に対して、生成した判定用情報を対応付ける（ステップＳ２０４）。言い換えると、判定用情報生成部３０は、表象画像に対して、帳票特徴情報を対応付ける。
このように、本実施形態では、帳票の種別の判定に用いられる判定用情報が生成され、この判定用情報が表象画像に対応付けられる。言い換えると、本実施形態では、判定用情報が、帳票の種別に対応付けられる。

本実施形態では、上記のように、操作者が、いわゆるドラッグアンドドロップを行って、帳票を表す帳票画像を、表象画像まで移動させ、表象画像への帳票画像の対応付けを行う。
これにより、帳票（帳票画像）の特徴についての情報である帳票特徴情報が、表象画像に対応付けられる。言い換えると、帳票を基に得られた判定用情報が、表象画像に対応付けられる。
以上で、図３に示したステップＳ１０５の種別判定用設定が終了する。以後、新たな帳票の入力があると、この種別判定用設定によって設定された判定用情報が用いられて、この新たな帳票の種別の判定が行われる。

図３にて示されている処理についてさらに説明する。
ステップＳ１０２にて、判定用情報が登録されていると判定された場合は、ステップＳ１０１にて受け付けた帳票データにより特定される帳票の種別の判定が、登録されているこの判定用情報を用いて行われる（ステップＳ１０６）。
そして、ステップＳ１０７では、種別の判定を行えたか否かを判断する。

ステップＳ１０７にて、帳票の種別の判定を行えなかったと判断された場合、この帳票は、種別が不明な帳票であると判定される（ステップＳ１０８）。
この場合、上記のステップＳ１０４以降の処理が実行される。
即ち、この場合、種別が不明であると判定された帳票が確認画面に表示され、次いで、操作者が種別判定用設定を行う。

一方、ステップＳ１０７にて、帳票の種別の判定を行えたと判断された場合、処理実行部４０が、帳票（帳票データ）に対して、判定された種別に対応付けられている処理を行う（ステップＳ１０９）。
次いで、本実施形態では、処理実行部４０による処理が行われたこの帳票について、差し戻しがあったか否かを判断する（ステップＳ１１０）。
即ち、種別判定部２０により行われた種別の判定が誤っているとの判断が確認者によりなされたか否かを判断する。
本実施形態では、上記の通り、確認者による目視の確認作業が行われる場合があり、この確認作業において、種別の判定が誤っていると判断された場合、帳票の差戻しが行われる。

この差し戻しが行われた場合、ステップＳ１０４以降の処理が行われる。
これにより、この場合も、上記と同様、まず、種別が誤っていると判断され差し戻された帳票が、確認画面に表示される。次いで、差し戻されたこの帳票の種別の判定がより正しく行われるようにするために、種別判定用設定が操作者により行われる。
この種別判定用設定では、例えば、上記のように、新たな表象画像の生成、この表象画像への帳票画像の対応付けが行われる。また、その他に、種別判定用設定では、後述するように、テキスト判定についての設定が行われる場合もある。

図５は、確認画面を示した図である。
図５および図６以降の図を参照し、種別判定用設定について詳細に説明する。
本実施形態では、上記の通り、種別が不明と判定された帳票を表す帳票画像３０２や、差し戻された帳票を表す帳票画像３０２が、図５に示す確認画面２００に表示される。
この確認画面２００では、左欄に、帳票の種別を表す表象画像２０２であって既に生成された表象画像２０２が表示されている。

本実施形態では、この表象画像２０２の各々には、帳票の種別の判定に用いられる判定用情報が対応付けられている。
より具体的には、本実施形態では、表象画像２０２についての情報と、この表象画像２０２に対応付けられた判定用情報とが、互いに対応付けられた状態で情報記憶装置１０２（図２参照）に登録されている。

確認画面２００に表示されている複数の帳票画像３０２の各々の上部には、「不明」との表示がなされ、帳票画像３０２が表す帳票の種別が不明であることが表示されている。
「不明」との表示が行われている帳票画像３０２の各々は、例えば、既に生成されている表象画像２０２に対応付けられた判定用情報による種別の判定を行えなかった帳票を表す帳票画像３０２である。
また、「不明」との表示が行われている帳票画像３０２の各々は、例えば、判定された種別が誤っており差し戻された帳票を表す帳票画像３０２である。

この確認画面２００では、まず、操作者は、「不明」との表示がなされている帳票画像３０２の各々の内容を確認する。また、操作者は、これらの帳票画像３０２の各々の内容に対応する表象画像２０２が既に存在するか否かを確認する。
そして、帳票画像３０２に対応する表象画像２０２が存在しない場合、操作者は、確認画面２００の左下の符号５Ａで示す「帳票種類追加」を選択する。
これにより、図６（表象画像２０２を生成するための生成用画面を示した図）に示すように、新たな表象画像２０２を生成するための生成用画面４００が表示される。

この生成用画面４００では、符号６Ａで示すように、画面左上に、帳票名という欄が表示される。操作者は、「不明」と表示されている帳票画像３０２（図５参照）の内容を把握したうえで、この欄に、キーボードなどの受け付け装置１０４（図２参照）を介して、具体的な名称を入力する。
言い換えると、操作者は、種別の各々を識別するための具体的な名称を入力する。この図６では、「融資契約書」という名称が入力された場合を例示している。

また、この生成用画面４００では、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という選択項目４１０が表示され、また、この例では、この選択項目４１０が操作者により選択された場合を例示している。
また、この画面では、「追加学習」という選択項目４２０が表示され、この選択項目４２０が操作者によって選択された場合を例示している。
なお、これらの選択項目についての詳細は、後述する。

操作者は、図６に示す生成用画面４００に対する操作を終えると、画面右下の「ＯＫ」を選択する。これにより、画面が切り替わり、確認画面２００の再表示が行われる。
図７は、再表示後の確認画面２００を示している。
再表示後のこの確認画面２００では、符号７Ａで示すように、画面の左上に、「融資契約書」に対応した表象画像２０２が生成されている。言い換えると、「融資契約書」という種別が対応付けられた表象画像２０２が生成されている。
ここで、「表象画像」とは、帳票の種別についての情報が対応付けられた画像であり、ユーザがこの表象画像を見た場合に、種別についての情報をユーザが認識可能な画像を指す。

本実施形態では、この状態から、操作者が、ドラッグアンドドロップの操作を行い、画面中央に表示されている、符号７Ｃで示す帳票画像３０２を、「融資契約書」に対応した表象画像２０２まで移動させる。
この例では、画面中央に表示されている帳票画像３０２は、「融資契約書」を表す帳票画像３０２である。
操作者は、ドラッグアンドドロップの操作を行い、画面中央に表示されているこの帳票画像３０２を、「融資契約書」という種別が対応付けられた表象画像２０２まで移動させる。

これにより、本実施形態では、判定用情報生成部３０（図１参照）が、画面中央に表示されている帳票画像３０２の特徴を把握し、把握したこの特徴についての情報（以下、「帳票特徴情報」と称する）を、判定用情報として取得する。
次いで、判定用情報生成部３０は、生成したこの帳票特徴情報を、「融資契約書」という種別が付された上記の表象画像２０２に対応付ける。言い換えると、判定用情報生成部３０は、生成したこの帳票特徴情報を、「融資契約書」という種別に対応付ける。
これにより、本実施形態では、「融資契約書」に対応した表象画像２０２についての情報と、「融資契約書」から得られた帳票特徴情報とが、互いに対応付けられた状態で情報記憶装置１０２（図２参照）に登録される。

なお、判定用情報生成部３０は、帳票画像３０２の特徴を把握するにあたり、帳票画像３０２を解析し、例えば、帳票画像３０２のヒストグラムを得て、このヒストグラムを帳票画像３０２の特徴として把握する。
なお、帳票画像３０２の特徴の把握は、このヒストグラムの把握に限られるものではなく、他の公知の手法を用いて行ってもよい。

本実施形態では、このように、操作者が、帳票の分類のために用いられる表象画像２０２と、帳票を表す帳票画像３０２とを対応づける操作を行う。
そして、本実施形態では、情報処理システム１がこの操作を受け付けると、判定用情報生成部３０が、帳票画像３０２についての帳票特徴情報を取得し、取得したこの帳票特徴情報を表象画像２０２に対応付ける。

本実施形態では、判定用情報生成部３０が、帳票画像３０２の特徴を表す帳票特徴情報を生成し、この帳票特徴情報が判定用情報となる。
そして、判定用情報生成部３０は、判定用情報としてのこの帳票特徴情報を、表象画像２０２に対応付ける。言い換えると、判定用情報生成部３０は、判定用情報としてのこの帳票特徴情報を、「融資契約書」という種別を表す情報に対応付ける。

なお、本実施形態では、上記のように、帳票画像３０２を表象画像２０２へ移動させることで、帳票特徴情報が表象画像２０２に対応付けられる場合を一例に説明したが、対応付けのためのユーザの操作はこれに限られない。
帳票画像３０２の移動は必須ではなく、帳票画像３０２と表象画像２０２との間に関係性を有することを情報処理システム１に認識させることができれば、対応付けの仕方は特に限定されるものではない。

例えば、図８（確認画面２００における他の表示例）に示すように、帳票画像３０２に、マウスのポインターＰを合わせたうえで右クリックを行うと、既に生成済みの表象画像２０２が表示されるようにしてもよい。
この例では、表示されたこの表象画像２０２の中からユーザにより選択された表象画像２０２と、帳票画像３０２から得られた帳票特徴情報とが対応付けられる。
図８に示すこの表象画像２０２の各々は、文字により構成された表象画像２０２であり、表象画像２０２は、このように、文字情報により構成されていてもよい。
また、その他に、表象画像２０２としては、文字情報を含めないようにし、文字情報をイメージ化した画像であってもよい。

本実施形態では、以後、「融資契約書」についての帳票画像３０２が新たに入力されると、生成された上記の判定用情報（帳票特徴情報）が用いられて、新たに入力されたこの帳票画像３０２の種別が、「融資契約書」であると判定される。
より具体的には、「融資契約書」についての帳票画像３０２が新たに入力されると、種別判定部２０は、表象画像２０２に対応付けられた上記の帳票特徴情報（「融資契約書」から得られた帳票特徴情報）を、この帳票画像３０２が有しているかを判定する。

そして、種別判定部２０は、表象画像２０２に対応付けられた上記の帳票特徴情報を、この帳票画像３０２が有している場合、この帳票画像３０２の種別は、「融資契約書」であると判定する。
言い換えると、本実施形態では、表象画像２０２に対応付けられた特徴（帳票特徴情報により特定される特徴）を他の画像である帳票画像３０２が有する場合、この帳票画像３０２に対し、表象画像２０２に対応付けられている情報を対応付ける。
具体的には、本実施形態では、この場合、この帳票画像３０２に対して、表象画像２０２に対応付けられている、種別を表す情報を対応付ける。具体的には、この場合、この帳票画像３０２に対し、種別を表す情報である「融資契約書」を対応付ける。

本実施形態では、上記のように、ドラッグアンドドロップが行われて、「融資契約書」に対応した帳票特徴情報が自動で生成される。
そして、本実施形態では、以後、「融資契約書」に該当する帳票が新たに入力された場合、この新たに入力された帳票については、種別が「不明」であるとの判断は行われない。
この新たに入力された帳票は、自動で生成された上記の帳票特徴情報を有していると判定され、「融資契約書」という種別を有すると判定される。

なお、上記では、確認画面２００（図７参照）の中央に位置する帳票画像３０２を、表象画像２０２に対応付ける処理を説明したが、確認画面２００の中央以外に位置する他の帳票画像３０２についても、同様に、表象画像２０２への対応付けが行われる。
なお、確認画面２００上の帳票画像３０２に対応した表象画像２０２の生成を順に行っていくと、「不明」と表示されている帳票画像３０２に対応した表象画像２０２が既に生成されている状況が生じうる。
この場合、操作者は、新たな表象画像２０２を生成せずに、既に生成されている表象画像２０２へ帳票画像３０２を移動させて、この表象画像２０２への帳票画像３０２の対応付けを行う。

本実施形態では、表象画像２０２が表示されている上記の確認画面２００にて、図９（確認画面２００における他の表示例を示した図）に示すように、操作者が表象画像２０２の上にポインターＰを移動させるなどして表象画像２０２を選択すると、符号９Ａに示す表示が行われる。
この符号９Ａで示す表示では、種別判定部２０が種別の判定の際に用いる判定方法が表示される。ここでは、判定方法として、「機械学習判定」が表示された場合を例示している。
この「機械学習判定」とは、帳票画像３０２を解析することにより取得され表象画像２０２に対応付けられた上記の帳票特徴情報を基に、新たに入力された帳票の種別を判定する方法をいう。

また、本実施形態では、この確認画面２００にて、操作者が、表象画像２０２の上にポインターＰを位置させた状態で右クリックを行うなどして、表象画像２０２を選択すると、符号９Ｂで示すように、「設定編集」という表示が行われる。
そして、操作者が、この「設定編集」を選択すると、符号９Ｃに示すように、表象画像２０２に関する設定の確認を可能にする設定確認画面３８０が表示される。
この設定確認画面３８０では、図６にて示した生成用画面４００と同じ画面が表示される。

この設定確認画面３８０では、図６にて示した生成用画面４００と同様、画面左上に、帳票名という欄があり、この例では、この欄に、「融資契約書」という名称が表示されている。
また、この設定確認画面３８０では、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という選択項目４１０が選択されていることが表示され、また、「追加学習」という選択項目４２０が選択されていることが表示されている。

図１０は、図７にて示した確認画面２００に表示されていた帳票画像３０２の表象画像２０２への対応付けが行われた後の確認画面２００を示した図である。
帳票画像３０２の表象画像２０２への対応付けが行われる前においては、図７に示したように、帳票画像３０２の各々の上方に、「不明」と表示されていた。

これに対し、対応付けが行われると、図１０に示すように、各帳票画像３０２の上方には、帳票画像３０２が対応付けられた表象画像２０２に対応付けられた名称が表示される。言い換えると、各帳票画像３０２の上方には、各帳票画像３０２が表す帳票の種別が表示される。
そして、本実施形態では、その後、図１０にて示すこの確認画面２００にて、操作者によって、右下の「ＯＫ」が選択される。これにより、処理実行部４０が、帳票画像３０２の各々について、帳票画像３０２の種別に対応付けられた処理を実行する。

本実施形態では、新たに生成された表象画像２０２に対し、少なくとも１つの帳票特徴情報を対応付けることができれば、以後、この１つの帳票特徴情報を基に、新たに入力される帳票の種別の判定を行える。
具体的には、例えば、「融資契約書」の表象画像２０２に、「融資契約書」の帳票画像３０２から得られた１つの帳票特徴情報を対応付けることができれば、「融資契約書」に相当する新たな帳票の種別を、「融資契約書」として判定できるようになる。
しかしながら、この場合、１つの帳票から得られた１つの帳票特徴情報のみに基づき、種別の判定を行うことになるため、判定の精度が低く、誤った判定がなされやすい。

そこで、本実施形態では、誤った判定を起きにくくするため、新たに入力された帳票の各々について種別判定部２０が行った、種別の判定の結果を、操作者に確認させる処理を行う。
より具体的には、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という上記の選択項目４１０が操作者により選択されており、且つ、表象画像２０２に対応付けられた帳票特徴情報の数（「情報対応付け数）と称する）が予め定められた閾値よりも小さい場合には、種別の判定の結果を、操作者に確認させる処理を行う。
より具体的には、図１１（確認用の表示を示した図）に示す、確認用の表示３９０を行って、種別の判定の結果を、操作者に確認させる。

この確認用の表示３９０では、種別判定部２０が種別の判定を行った帳票を表す帳票画像３０２が複数表示されている。
より具体的には、この例では、種別が「融資契約書」であると種別判定部２０が判定した複数の帳票の各々を表す帳票画像３０２が表示されている。
この確認用の表示３９０では、帳票の各々に対応付けて、「融資契約書」という、種別を示す文字情報が表示されている。
操作者は、この確認用の表示３９０を参照して、各帳票について、種別判定部２０が行った判定の結果を確認する。

本実施形態では、表象画像２０２への特徴の対応付けの状況が予め定められた特定の状況にある場合、他の画像の一例である上記の帳票画像３０２についての種別の把握結果を操作者に通知する。

本実施形態では、表象画像２０２に対応付けられた特徴（帳票特徴情報）を基に、新たに入力された帳票画像３０２などの他の画像の種別を把握する。
この際に、表象画像２０２への特徴の対応付けの状況が予め定められた特定の状況にある場合、この他の画像の一例である帳票画像３０２についての種別の把握結果を操作者に通知する。
より具体的には、本実施形態では、表象画像２０２への特徴の対応付けが行われた帳票画像３０２の数が予め定められた閾値よりも小さい場合、新たに種別の把握を行った帳票画像３０２についての種別の把握結果を操作者に通知する。

そして、本実施形態では、操作者が、種別の把握結果を確認した場合において、種別の把握結果に誤りがない場合は、操作者が、画面右下の「ＯＫ」を選択する。この場合、処理実行部４０（図１参照）が、帳票の各々に対して、「融資契約書」という種別に対応付けられている処理を実行する。
本実施形態では、表象画像２０２に対応付けられた特徴を基に、上記の帳票画像３０２などの他の画像の種別を把握するとともに、把握したこの種別に対応付けられた処理をこの他の画像に対して行う。

この場合において、表象画像２０２への特徴の対応付けの状況が予め定められた特定の状況にある場合、上記の種別に対応付けられた処理を、上記の他の画像である帳票画像３０２に対して行わない。
具体的には、本実施形態では、表象画像２０２への特徴の対応付けが行われた画像の数が予め定められた閾値よりも小さい場合、帳票画像３０２に対して、種別に対応付けられた処理を行わない。

言い換えると、本実施形態では、表象画像２０２への特徴の対応付けが行われた画像の数が予め定められた閾値よりも小さい場合、帳票画像３０２に対して行われる、種別に対応付けられた処理が、自動では行われない。
本実施形態では、表象画像２０２への特徴の対応付けの状況が特定の状況にある場合、上記のように、操作者により「ＯＫ」が選択され、操作者からの許可があった場合に、種別に対応付けられた処理が、帳票画像３０２に対して行われる。

また、本実施形態では、操作者が、画面右下の「ＯＫ」を選択した場合は、情報対応付け数が最新の数に更新される。
具体的には、この場合、「融資契約書」に対応した表象画像２０２（符号１１Ａで示す表象画像２０２）に対して対応付けられた帳票特徴情報の数である情報対応付け数に対して、今回操作者が種別の確認を行った帳票画像３０２の数が加算され、情報対応付け数が最新の数に更新される。

なお、「融資契約書」に対応した表象画像２０２が既に存在しているにも関わらず、処理エラーなどに起因して、「融資契約書」の帳票が、「不明」とされる場合も想定される。
この場合、操作者は、この「不明」と判断された帳票の帳票画像３０２を、ドラッグアンドドロップにより、「融資契約書」を示す表象画像２０２へ移動させる。

また、その他に、「融資契約書」以外の帳票が、「融資契約書」であると誤って判定される場合も想定される。
この場合は、操作者が、「融資契約書」であると誤って判定された帳票画像３０２を、ドラッグアンドドロップを行って、正しい帳票に対応した表象画像２０２へ移動させる。

また、表象画像２０２が未だ生成されていないことに起因して、帳票の種別が「不明」であると判定され、これに応じて、種別が「不明」とされた帳票画像３０２が表示される場合も想定される。
この場合は、上記の通り、ユーザが新たな表象画像２０２を生成したうえで、この新たな表象画像２０２に対して、「不明」と表示されている帳票画像３０２を対応付ける。

図１２は、図１１の確認用の表示３９０に表示された「ＯＫ」が操作者により選択された後の表示画面を示した図である。言い換えると、処理実行部４０による処理の開始の指示を操作者が行った場合の表示画面を示した図である。
ここで、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という選択項目４１０（図６参照）が選択されている状態にて、且つ、上記の情報対応付け数が小さい状態にて、操作者が、処理の実行の開始の指示を行った場合を想定する。

この場合、図１２に示すように、画像の数についての情報が表示される。
より具体的には、この場合、処理実行部４０が、表象画像２０２への特徴の対応付けが行われた画像の数についての情報を出力し、これに伴い、図１２に示すように、この画像の数についての情報が表示される。
より具体的には、この例では、帳票画像３０２についての必要なサンプル数についての情報が表示される。言い換えると、情報対応付け数が少なく、情報対応付け数が予め定められた閾値に達していない旨が表示される。

本実施形態では、表象画像２０２への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合、処理実行部４０が、表象画像２０２への特徴の対応付けを行う必要がある画像の数が不足していることを示す情報を出力する。そして、本実施形態では、この情報が表示される。
なお、表象画像２０２への特徴の対応付けが行われた画像の数についての情報としては、このように不足している画像の数についての情報が表示されるようにしてもよいし、対応付けが行われた画像の数そのものを表示するようにしてもよい。

図１２における表示では、帳票画像３０２の種別の確認を操作者が行わなければならない帳票画像３０２の数についての情報が表示される。
言い換えると、図１２における表示では、ユーザが目視で種別の確認を行う必要がある帳票画像３０２の数についての情報が表示される。
言い換えると、図１２における表示では、表象画像２０２への対応付けが必要な帳票特徴情報の数についての情報が表示される。

本実施形態では、表象画像２０２への対応付けが行われた帳票画像３０２の数が、予め定められた閾値に達するまで、図１２に示すこの表示が行われる。
本実施形態では、表象画像２０２への対応付けが行われた帳票画像３０２の数が、予め定められた閾値に達していない場合、図１２に示すこの表示を経ないと、処理実行部４０による処理が開始されないようになっている。

また、図１２にて示す表示では、符号１２Ａに示すように、選択項目４１０についての選択の解除を操作者から受け付けるための表示が行われている。
具体的には、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という選択項目４１０についての選択の解除を操作者から受け付けるための表示が行われている。
本実施形態では、この表示に対する操作者の操作がなされ、選択の解除の指示があった場合、以後、図１１に示した確認用の表示３９０が行われないようになる。
また、この場合（選択の解除の指示があった場合）、以後、自動で、処理実行部４０による処理が行われる。言い換えると、この場合、操作者からの処理の開始の指示が無い場合であっても、処理実行部４０による処理が開始される。

図１３は、図１１にて示した確認用の表示３９０に表示されている「ＯＫ」が選択された後の画面の他の一例を示した図である。
本実施形態では、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という選択項目４１０が選択されている場合であっても、サンプル数が揃った状態で「ＯＫ」が選択されると、図１３に示す画面が表示される。

図１３に示すこの画面では、サンプル数が満たされたことを示す表示が行われている。言い換えると、この画面では、表象画像２０２への対応付けが必要となる帳票画像３０２の数が、予め定められた閾値に達したことを示す表示が行われている。
このように、サンプル数が満たされた場合は、以後、図１１にて示した、確認用の表示３９０は行われない。

また、このように、サンプル数が満たされた場合は、以後、図１２にて示した表示も行われない。即ち、表象画像２０２への特徴の対応付けが行われた画像の数についての表示は行われない。
本実施形態では、表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合には、上記のように、画像の数についての情報が出力されて表示される。
一方で、表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さくない場合は、画像の数についての情報が出力されず、この画像の数についての情報の表示が行われない。

なお、本実施形態では、図６に示したように、「追加学習」という選択項目４２０も存在する。
本実施形態では、この選択項目４２０が選択されている場合、新たに入力された帳票画像３０２の種別の判定が自動で行われると、或いは、操作者による表象画像２０２への帳票画像３０２の対応付けが行われると、この帳票画像３０２から帳票特徴情報を取得するようにする。

そして、取得したこの帳票特徴情報も加味して、新たな判定用情報を生成するようにする。
より具体的には、過去に取得した帳票特徴情報の他に、取得したこの帳票特徴情報も含めて、この帳票画像３０２の種別に対応付けられる新たな判定用情報を生成するようにする。

本実施形態では、新たに入力された帳票画像３０２の種別の判定が自動又は操作者によって行われる。
この場合において、「追加学習」という選択項目４２０が選択されていると、この新たに入力された帳票画像３０２から得られた帳票特徴情報、及び、既に得られている帳票特徴情報の両者に基づき、新たな判定用情報を生成する。

より具体的には、本実施形態では、上記のように、帳票の種別が「不明」と判定されない場合を除き、基本的には、帳票画像３０２の種別の判定が自動で行われる。
この場合において、「追加学習」という選択項目４２０が選択されている場合、この自動で種別の判定が行われた帳票画像３０２の帳票特徴情報と、過去に得られた帳票特徴情報とから、新たな判定用情報が生成される。

また、帳票の種別が「不明」と判定された帳票については、操作者によって、表象画像２０２への帳票画像３０２の対応付けが行われ、これにより、実質的に、帳票画像３０２の種別の判定が行われることになる。
この場合も、「追加学習」という選択項目４２０が選択されている場合には、操作者による種別の判定が行われた帳票画像３０２の帳票特徴情報と、過去に得られた帳票特徴情報とから、新たな判定用情報が生成される。

図１４は、操作者が、上記の「融資契約書」とは異なる「賃貸借契約書」に対応した表象画像２０２を生成する際における生成用画面４００を示した図である。
より具体的には、この例では、「融資契約書」とは異なる「賃貸借契約書」についての帳票画像３０２が情報処理システム１（図１参照）に入力された場合における、生成用画面４００を示している。

また、この図１４では、「賃貸借契約書」に対応した判定用情報が未だ登録されておらず、「賃貸借契約書」についての帳票画像３０２の種別が「不明」と判定された場合における、生成用画面４００を示している。
また、この図１４では、操作者が、この「賃貸借契約書」に対応した表象画像２０２を生成する際の生成用画面４００を示している。

この例では、この生成用画面４００に、符号１４Ａに示すように、類似の帳票が既に登録されている旨の表示が行われている。言い換えると、類似の判定用情報が登録されている旨の表示が行われている。
より具体的には、この例では、「融資契約書」の帳票と、「賃貸借契約書」の帳票とが類似している。これに伴い、「融資契約書」の帳票特徴情報（判定用情報）と、「賃貸借契約書」の帳票特徴情報とが類似し、これにより、類似の判定用情報が既に登録されている旨の表示が行われている。

この例では、この２つの帳票特徴情報の類似度が予め定められた第１閾値よりも小さく両者は互いに異なっていると判定されるものの、この類似度が第２閾値（＜第１閾値）よりも大きい場合を例示している。
ここで、本実施形態では、「不明」と判定された帳票から、新たな帳票特徴情報が得られたら、上記のように、この新たな帳票特徴情報を、対応する表象画像２０２に対応付けるが、この際、既に登録されている帳票特徴情報と、この新たな帳票特徴情報との類似度を判定する。

上記のように、類似度が第１閾値よりも小さい場合は、上記の２つの帳票特徴情報が一応異なるため、以後、情報処理システム１に入力される「賃貸借契約書」の帳票の種別の判定を一応行える。
しかしながら、上記のように、類似度が第２閾値よりも大きいと、「賃貸借契約書」が「融資契約書」と誤って判定されたり、「融資契約書」が「賃貸借契約書」と誤って判定されたりし、誤判定が生じやすい。

本実施形態では、新たな帳票特徴情報を、新たな表象画像２０２に対応付けるにあたり、この新たな帳票特徴情報に類似する帳票特徴情報が既に存在する場合、図１４の符号１４Ａで示すように、類似の帳票が存在する旨の通知が行われる。

さらに、本実施形態では、誤判定を生じにくくするための処理が実行される。
具体的には、本実施形態では、図１４に示すこの画面にて、符号１４Ｂで示す「判定方法を推測」を操作者が選択すると、図１５（操作者が参照する参照画面を示した図）に示すように、「賃貸借契約書」の種別の判定のための判定用情報が操作者に通知される。
より具体的には、本実施形態では、図１４の符号１４Ｂで示す「判定方法を推測」を操作者が選択すると、「賃貸借契約書」の帳票の判定のための判定用情報が生成され、この判定用情報が操作者に通知される。

具体的には、この例では、「賃貸借契約書」の帳票の判定のための判定用情報として、テキスト判定を行う旨、および、テキスト判定の処理の内容が生成され、図１５に示すように、これらの情報が操作者に通知される。
より具体的には、この例では、判定用情報として、「ＯＣＲで読み取ることにより得られたテキストが「賃貸借契約書」であった場合に、この帳票の種別を、「賃貸借契約書」であると判定する」という判定用情報が生成され、この判定用情報が、操作者に通知された場合を例示している。

テキスト判定についてのこの通知を行うにあたっては、判定用情報生成部３０が、まず、「賃貸借契約書」の帳票のうち、「融資契約書」の帳票との間における差異が特に大きくなっている座標領域Ｒを抽出する。
そして、判定用情報生成部３０は、「賃貸借契約書」のうちのこの座標領域Ｒに含まれるテキスト情報を取得する。これにより、本実施形態では、「賃貸借契約書」というテキスト情報が得られる。
そして、この場合、判定用情報生成部３０は、上記のように、「ＯＣＲで読み取ることにより得られたテキストが「賃貸借契約書」であった場合に、この帳票の種別を、「賃貸借契約書」であると判定する」という判定用情報を生成する。

そして、図１５に示すこの画面において、操作者によって、図中右下の「ＯＫ」が選択されると、以後、「賃貸借契約書」については、機械学習判定とテキスト判定とによって、帳票の種別の判定が行われるようになる。
言い換えると、本実施形態では、「賃貸借契約書」の帳票の種別の判定にあたっては、機械学習判定のみならず、テキスト判定も行われたうえで、「賃貸借契約書」の帳票であるか否かの判定が行われる。

より具体的には、「賃貸借契約書」の帳票の種別の判定にあたっては、予め定められた特定部分に、「賃貸借契約書」というテキストが含まれているかの判定が行われたうえで、「賃貸借契約書」の帳票であるか否かの判定が行われる。
ここで、「テキスト判定」とは、予め定められた登録されたテキストが帳票に含まれていか否かを基に、帳票の種別を判定する方法を指す。

なお、本実施形態では、判定方法の変更を行えるようになっており、例えば、図１６（判定方法を変更する際に操作者が参照する画面を示した図）に示す画面に対する操作を操作者が行うことで、判定方法の削除や判定方法の選択を行える。
具体的には、この画面にて、符号１６Ａで示す箇所を選択することで、判定方法の削除を行える。具体的には、この例では、機械学習判定、テキスト判定が表示されているが、符号１６Ａで示す箇所を選択することで、この機械学習判定、テキスト判定の一方および両方の削除を行える。

また、この例では、判定方法の選択を行えるようになっており、符号１６Ｂで示す箇所を選択することで、機械学習判定の選択を行える。また、この例では、符号１６Ｃで示す箇所を選択することで、テキスト判定の選択を行える。
また、上記では、テキスト判定が自動で追加された場合を一例に説明したが、符号１６Ｄで示す「＋」を選択すると、テキスト判定の追加のための画面が表示され（不図示）、操作者は、手動で、テキスト判定の追加を行える。
また、本実施形態では、「＋」を選択することで、後述する、登録ファイル名による判定、バーコード・ＱＲによる判定、部分画像による判定等の追加も行える。

図１７は、優先度テーブルを示した図である。
本実施形態では、この優先度テーブル４８０に、帳票の種別の判定を行う際の順番についての情報が予め登録されている。なお、この優先度テーブル４８０は、情報記憶装置１０２（図２）に格納されている。
本実施形態では、操作者によって、予め、帳票の種別毎に、優先度が設定され、この優先度が、優先度テーブル４８０に登録されている。
種別判定部２０は、この優先度テーブル４８０に登録されている優先度に従って、帳票の種別の判定を行う。より具体的には、種別判定部２０は、帳票データの入力があると、優先度テーブル４８０に登録されている優先度の順で、帳票の種別の判定を行う。

具体的には、本実施形態では、帳票（帳票データ）の入力があると、まず、種別判定部２０は、優先度１に対応づけられている「テキスト判定、機械学習判定」を行って、入力された帳票が、「賃貸借契約書」であるかを判定する。
具体的には、種別判定部２０は、入力された帳票が、「賃貸借契約書」から得られた上記の帳票特徴情報を有し、且つ、入力されたこの帳票に、「賃貸借契約書」というテキストが含まれているかを判定する。
そして、種別判定部２０は、この２つの条件を満たしている場合、帳票の種別が、「賃貸借契約書」であると判定する。この場合、処理実行部４０（図１参照）は、この帳票に対して、「賃貸借契約書」という種別に対応した処理を実行する。

言い換えると、種別判定部２０は、「賃貸借契約書」の表象画像２０２に対応付けられた特徴（特徴情報）を、他の画像の一例である、入力された帳票が有するかを判定する。
また、種別判定部２０は、予め登録された情報の一例である「賃貸借契約書」というテキスト情報が、この入力された帳票に含まれているかを判定する。
そして、種別判定部２０は、「賃貸借契約書」の表象画像２０２に対応付けられた特徴を、入力された帳票が有し、且つ、「賃貸借契約書」というテキスト情報が、この入力された帳票に含まれている場合、この入力された帳票に対して、「賃貸借契約書」の表象画像２０２に対応付けられた情報を対応付ける。
具体的には、この場合、種別判定部２０は、この入力された帳票に対し、「賃貸借契約書」という情報を対応付ける。言い換えると、この場合、種別判定部２０は、この入力された帳票に対し、「賃貸借契約書」という帳票の種別を表す情報を対応付ける。
次いで、この場合、処理実行部４０が、この入力された帳票に対して、「賃貸借契約書」という種別に対応した処理を実行する。

なお、この際、上記のように、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という選択項目４１０が選択され、且つ、表象画像２０２に対して対応付けられた帳票特徴情報の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合、図１１に示したように、確認用の表示３９０が行われる。
また、この際、追加学習という選択項目４２０が選択されている場合には、この入力された帳票（「賃貸借契約書」）から得られた帳票特徴情報も追加されて、新たな判定用情報が生成される。

本実施形態では、上記の通り、「融資契約書」の帳票特徴情報と、「賃貸借契約書」の帳票特徴情報とが近似しており、帳票特徴情報のみで、「賃貸借契約書」を判定しようとすると、「融資契約書」であると誤って判定されるおそれがある。
これに対して、本実施形態のように、テキスト判定も行われる構成であると、このような誤った判定がなされにくくなる。なお、本実施形態では、テキスト判定および機械学習判定を用いて「賃貸借契約書」を判定する場合を説明したが、これに限らず、テキスト判定のみを用いて「賃貸借契約書」であるか否かを判定してもよい。

次に、優先度１における判定にて、帳票の種別が、「賃貸借契約書」であると判定されなかった場合の処理を説明する。
この場合、種別判定部２０は、優先度２に対応づけられている「機械学習判定」を行って、帳票の種別が、「融資契約書」であるかを判定する。
具体的には、種別判定部２０は、入力された帳票画像３０２が、「融資契約書」の帳票画像３０２が表象画像２０２に対して対応付けられることにより得られた上記の帳票特徴情報を有しているかを判定する。

言い換えると、種別判定部２０は、入力された帳票画像３０２が、「融資契約書」の表象画像２０２に対応付けられている帳票特徴情報を有しているかを判定する。
そして、種別判定部２０は、入力された帳票画像３０２が、この帳票特徴情報を有している場合、帳票の種別が、「融資契約書」であると判定する。
この場合、処理実行部４０は、この帳票に対し、「融資契約書」という種別に対応した処理を実行する。

また、この場合、上記と同様、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という選択項目４１０が選択されており、且つ、表象画像２０２に対して対応付けられた帳票特徴情報の数が、予め定められた閾値よりも小さい状態にある場合は、図１１に示した確認用の表示３９０が行われる。
また、この際、追加学習という選択項目４２０が選択されている場合は、この「融資契約書」という帳票画像３０２から得られた帳票特徴情報も追加されて、新たな判定用情報が生成される。

この処理例では、「融資契約書」であると誤って判定される可能性がある「賃貸借契約書」の帳票については、優先度１による判定により既に「賃貸借契約書」として判定されている可能性が高い。
このため、この優先度２における判定では、「賃貸借契約書」が、「融資契約書」と誤って判定されることが起きにくい。

次に、優先度２における判定にて、帳票の種別が、「融資契約書」であると判定されなかった場合の処理を説明する。
この場合、種別判定部２０は、優先度３に対応づけられている「機械学習判定」を行って、帳票の種別が、「運転免許証」であるかを判定する。
具体的には、種別判定部２０は、入力された帳票が、表象画像２０２に対して「運転免許証」を対応付けることにより得られた帳票特徴情報により特定される特徴を有しているかを判定する。
そして、種別判定部２０は、入力された帳票が、この特徴を有している場合、帳票の種別が、「運転免許証」であると判定する。この場合、処理実行部４０は、この帳票に対し、「運転免許証」という種別に対応した処理を実行する。

なお、この場合も、上記と同様、「サンプル数が少ない場合、必ず帳票判定をさせる」という選択項目４１０が選択され、且つ、表象画像２０２に対して対応付けられた帳票特徴情報の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合、図１１に示した、確認用の表示３９０が行われる。
また、上記と同様、追加学習という選択項目４２０が選択されている場合には、この「運転免許証」という帳票画像３０２から得られた帳票特徴情報も追加されたうえで、新たな判定用情報が生成される。

次に、優先度３における判定にて、帳票の種別が、「運転免許証」であると判定されなかった場合の処理を説明する。
この場合、種別判定部２０は、優先度４に対応づけられている「登録ファイル名」による判定を行って、帳票の種別が、「住民票」であるかを判定する。
具体的には、種別判定部２０は、入力された帳票のファイル名が、予め登録されたファイル名であるかを判定する。そして、この条件を満たしている場合、種別判定部２０は、帳票の種別が、「住民票」であると判定する。そして、この場合、処理実行部４０は、この帳票に対し、「住民票」という種別に対応した処理を実行する。

次に、優先度４における判定にて、帳票の種別が、「住民票」であると判定されなかった場合の処理を説明する。
この場合、種別判定部２０は、優先度５に対応づけられている「バーコード・ＱＲ画像」による判定を行って、帳票の種別が、「送付状」であるかを判定する。
具体的には、種別判定部２０は、入力された帳票画像３０２の予め定められた箇所に、バーコードやＱＲ画像が存在するかを判断する。
そして、この条件を満たしている場合、種別判定部２０は、帳票の種別が、「送付状」であると判定する。この場合、処理実行部４０は、この帳票に対し、「送付状」という種別に対応した処理を実行する。

次に、優先度５における判定にて、帳票の種別が、「送付状」であると判定されなかった場合の処理を説明する。
この場合、種別判定部２０は、優先度６に対応づけられている「部分画像（テンプレートマッチング）」による判定を行って、帳票の種別が、「設計図」であるかを判定する。
具体的には、種別判定部２０は、入力された帳票画像３０２に、予め登録された画像が含まれているか否かを判断する。そして、種別判定部２０は、この条件を満たしている場合、帳票の種別が、「設計図」であると判定する。この場合、処理実行部４０は、この帳票に対し、「設計図」という種別に対応した処理を実行する。

次に、優先度６における判定にて、帳票の種別が、「設計図」であると判定されなかった場合の処理を説明する。
この場合、種別判定部２０は、帳票の種別が「不明」であると判定する。この場合、図５にて示した確認画面２００が表示される。
そして、この場合、上記の通り、操作者により表象画像２０２が生成されたうえで、「不明」と判定された帳票画像３０２が、この表象画像２０２に対応付けられる。
又は、この場合、既に生成されている表象画像２０２の何れかに対して、「不明」と判定されたこの帳票画像３０２が対応付けられる。誤判定に起因して、「不明」と判定される場合もあり、この場合は、既に生成されている表象画像２０２の何れかに対し、「不明」と判定されたこの帳票画像３０２の対応付けが行われる。

図１８は、確認画面２００における他の表示例であって、差し戻された帳票が表示されている確認画面２００を示した図である。
この表示例では、符号１８Ａで示す帳票の種別が「賃貸借契約書」であるにも関わらず、「融資契約書」であると判定され、これにより、帳票が差し戻された場合を例示している。
この場合、本実施形態では、操作者が、表示された帳票（帳票画像３０２）の上にポインターＰを合わせて、この帳票を選択すると、符号１８Ｂで示すように、この帳票の判定に用いられた判定方法が表示される。この例では、判定方法として、「機械学習判定」が表示されている。

本実施形態では、この確認画面２００にて、右上の「アクション」を選択することにより表示される「識別設定編集」が操作者により選択されると、図１６に示した画面が表示される。これにより、判定方法の追加や、判定方法の切り替えを行えるようになる。
そして、この場合、この図１６にて示す画面に対する操作が行われて、例えば、上記の「テキスト判定」への切り替えが行われると、以後、「賃貸借契約書」の帳票が入力されてきた場合には、正しく、「賃貸借契約書」と判定される。この場合、帳票の差し戻しが起きにくくなる。

さらに、本実施形態では、上記のように、「テキスト判定」への切り替えを行った後、操作者は、種別の再判定をすぐに行えるようになっている。
具体的には、本実施形態では、図１９（確認画面２００における表示例を示した図）に示すように、操作者が、右上の「アクション」を選択することにより表示される「再判定」を選択すると、符号１９Ａで示す帳票（図１８の符号１８Ａで示した帳票と同じ帳票）について、テキスト判定による判定が行われる。これにより、この場合、符号１９Ｂで示すように、正しい種別である「賃貸借契約書」が表示される。

また、図１９にて示すこの確認画面２００にて、上記と同様、表示された帳票の上に、ポインターＰを合わせると、符号１９Ｅに示すように、この帳票の判定に用いられる判定方法が表示される。
この例では、上記のように、機械学習判定からテキスト判定への切り替えが行われており、符号１９Ｅで示すように、テキスト判定が表示される。

１…情報処理システム、１０…帳票データ受け付け部、２０…種別判定部、３０…判定用情報生成部、４０…処理実行部、５０…処理内容設定部、１１１…ＣＰＵ、２０２…表象画像、３０２…帳票画像

Claims (14)

1. プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   操作者から、画像と、画像の分類のために用いられる表象画像とを対応付ける操作を受け付けた場合に、
   前記操作が行われた前記画像の特徴を、前記表象画像に対応付ける、
   情報処理システム。
2. 前記プロセッサは、
   前記画像を前記表象画像まで移動させる操作が行われた場合に、
   前記画像の特徴を、前記表象画像に対応付ける、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記プロセッサは、
   前記表象画像に対応付けられた前記特徴を他の画像が有する場合、当該他の画像に対し、当該表象画像に対応付けられた情報を対応付ける、
   請求項１に記載の情報処理システム。
4. 前記表象画像に対応付けられた前記情報は、画像の種別を表す情報であり、
   前記プロセッサは、
   前記表象画像に対応付けられた前記特徴を前記他の画像が有する場合、当該他の画像に対し、前記種別を表す情報を対応付ける、
   請求項３に記載の情報処理システム。
5. 前記プロセッサは、
   前記表象画像に対応付けられた前記特徴を前記他の画像が有し、且つ、予め登録された情報が当該他の画像に含まれている場合に、当該他の画像に対し、当該表象画像に対応付けられた前記情報を対応付ける、
   請求項３に記載の情報処理システム。
6. 前記プロセッサは、
   前記表象画像に対応付けられた前記特徴を基に、他の画像の種別を把握し、
   前記表象画像への前記特徴の対応付けの状況が予め定められた特定の状況にある場合、前記他の画像についての前記種別の把握結果を操作者に通知する、
   請求項１に記載の情報処理システム。
7. 前記プロセッサは、
   前記表象画像への特徴の対応付けが行われた前記画像の数が予め定められた閾値よりも小さい場合に、前記他の画像についての前記種別の把握結果を前記操作者に通知する、
   請求項６に記載の情報処理システム。
8. 前記プロセッサは、
   前記表象画像に対応付けられた前記特徴を基に、他の画像の種別を把握するとともに、把握した当該種別に対応付けられた処理を当該他の画像に対して行い、
   前記表象画像への前記特徴の対応付けの状況が予め定められた特定の状況にある場合、前記種別に対応付けられた前記処理を前記他の画像に対して行わない請求項１に記載の情報処理システム。
9. 前記プロセッサは、
   前記表象画像への前記特徴の対応付けの状況が前記特定の状況にある場合、操作者からの許可があった場合に、前記種別に対応付けられた前記処理を前記他の画像に対して行う、
   請求項８に記載の情報処理システム。
10. 前記プロセッサは、
    前記表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が予め定められた閾値よりも小さい場合に、前記種別に対応付けられた前記処理を前記他の画像に対して行わない請求項８に記載の情報処理システム。
11. 前記プロセッサは、
    前記表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数についての情報を出力する、
    請求項１に記載の情報処理システム。
12. 前記プロセッサは、
    前記表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合に、前記画像の数についての前記情報を出力する、
    請求項１１に記載の情報処理システム。
13. 前記プロセッサは、
    前記表象画像への特徴の対応付けが行われた画像の数が、予め定められた閾値よりも小さい場合、当該表象画像への特徴の対応付けを行う必要がある画像の数が不足していることを示す情報を出力する、
    請求項１１に記載の情報処理システム。
14. 操作者が、画像と、画像の分類のために用いられる表象画像とを対応付ける操作を行った場合に、当該操作が行われた当該画像の特徴を、当該表象画像に対応付ける機能
    をコンピュータに実現させるためのプログラム。

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