JP7336422B2 - 帳票業務支援方法、帳票業務支援装置、および帳票業務支援システム - Google Patents

Description

本発明は、帳票業務支援方法、帳票業務支援装置、および帳票業務支援システムに関する。

業務効率の改善等を目指し、幅広い分野で業務の電子化が進められている。その一方で、従来から今に至るまで、様々な業種、業務において、紙の帳票を処理媒体として使用する状況は大きく変わっていない。
そうした業務の担当者らは、紙の帳票上のデータをシステムに入力し確認することに多くの手間と労力を要している。そこで、紙の帳票を使用する形態は残しつつも、帳票認識を種々の手法で自動化し、全体として業務効率を向上させる動きがある。

このような技術としては、例えば、或るアプリケーションから別のアプリケーションに対してＯＣＲ処理等を依頼する場合において、スキャン画像内の適切な位置にＯＣＲ結果等を配置した電子文書を生成することが可能な技術を提供することを課題とした、電子文書生成支援（特許文献１参照）などが提案されている。

この電子文書生成システムは、原稿のスキャン画像を生成する画像形成装置と、第１のアプリケーションを実行することによって、前記画像形成装置から受信した前記スキャン画像に基づき電子文書を生成する外部端末と、を備え、前記外部端末は、前記画像形成装置で生成された前記スキャン画像を取得する取得手段と、前記スキャン画像の文字領域から複数の部分領域を抽出する抽出手段と、前記スキャン画像内における前記複数の部分領域の位置をそれぞれ検出する検出手段と、電子文書生成に関連する少なくとも１つの処理を前記複数の部分領域のそれぞれに関して行うべき旨の指示と前記複数の部分領域のそれぞれに関する画像データとを、前記第１のアプリケーションから第２のアプリケーションに送出する指示送出手段と、前記複数の部分領域のそれぞれに関する前記少なくとも１つの処理の各処理結果を前記第２のアプリケーションから受け取る受取手段と、前記各処理結果に係るテキスト情報を、前記各処理結果にそれぞれ対応する部分領域の検出位置に配置して、前記電子文書を生成する生成手段と、を有するものとなっている。

特開特開２０１５－２０４０１５号公報

上述のような帳票認識の業務効率改善の施策例として、当該業務の実行主体となる事業者自らのリソースではなく、外部組織が提供するＯＣＲエンジンをネットワーク経由で適宜に利用する運用形態が存在する。そうした運用形態を採用すれば、事業者自らが各種の帳票それぞれに対応するＯＣＲ機能を開発、実装することが不要となり、相応の業務効率改善が望める。
一方、例えば、金融機関が遂行する帳票業務において、処理対象となる帳票種別は事案により様々である。そのため、それら全ての帳票に対する文字認識処理を上述のＯＣＲエンジンで行う運用とする場合、各ＯＣＲエンジンにおいて、帳票種類ごとの全ての認識レイアウト定義を用意する必要がある。

一般的に、ＯＣＲエンジン上の認識レイアウト定義は、（金融機関側の又はその委託を
受けたベンダーの）エンジニアが実施する業務であり、上記運用形態に対応する場合、状況によっては大きなコスト高を招く可能性もある。

他方、網羅的に認識レイアウト定義を作成、適用しなければ、認識不可／誤認識といった事態が頻発する可能性もあり、結局のところ、ＯＣＲエンジンを文字認識処理に使用する目的（業務効率化）を達成できない恐れもある。そればかりか、業務遅延や業務ミスに伴う、顧客満足度や業務効率の低下懸念もある。

そこで本発明の目的は、帳票認識業務を外部のＯＣＲエンジンで遂行する業務運用に際し、当該ＯＣＲエンジンの設定業務に要する負荷を抑制しつつ、帳票認識業務の効率や精度を適宜なものとする技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の帳票業務支援方法は、情報処理装置が、帳票種類ごとに定義された各項目の位置情報を記憶装置で保持し、帳票の読み取り処理で特定した帳票種類および当該帳票に関して前記記憶装置で保持する前記位置情報に基づき、前記帳票の読取りイメージにおける各位置から、各項目の画像を抽出する処理と、前記抽出した各項目の画像を、帳票間を跨がる統一フォーマットにおける当該項目の対応位置にセットして統一帳票イメージを生成する処理と、前記統一帳票イメージを、ＯＣＲエンジンに配信して文字認識処理を実行させ、当該文字認識処理の結果である、前記各項目の文字情報を取得する処理と、を実行することを特徴とする。
また、本発明の帳票業務支援装置は、帳票種類ごとに定義された各項目の位置情報を保持する記憶装置と、帳票の読み取り処理で特定した帳票種類および当該帳票に関して前記記憶装置で保持する前記位置情報に基づき、前記帳票の読取りイメージにおける各位置から、各項目の画像を抽出する処理と、前記抽出した各項目の画像を、帳票間を跨がる統一フォーマットにおける当該項目の対応位置にセットして統一帳票イメージを生成する処理と、前記統一帳票イメージを、ＯＣＲエンジンに配信して文字認識処理を実行させ、当該文字認識処理の結果である、前記各項目の文字情報を取得する処理と、を実行する演算装置と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の帳票業務支援システムは、帳票種類ごとに定義された各項目の位置情報を保持する記憶装置と、帳票の読み取り処理で特定した帳票種類および当該帳票に関して前記記憶装置で保持する前記位置情報に基づき、前記帳票の読取りイメージにおける各位置から、各項目の画像を抽出する処理と、前記抽出した各項目の画像を、帳票間を跨がる統一フォーマットにおける当該項目の対応位置にセットして統一帳票イメージを生成する処理と、前記統一帳票イメージを、ＯＣＲエンジンに配信して文字認識処理を実行させ、当該文字認識処理の結果である、前記各項目の文字情報を取得する処理と、を実行する演算装置と、を備える帳票業務支援装置を含むことを特徴とする。

本発明によれば、帳票認識業務を外部のＯＣＲエンジンで遂行する業務運用に際し、当該ＯＣＲエンジンの設定業務に要する負荷を抑制しつつ、帳票認識業務の効率や精度を適宜なものとすることが可能となる。

本実施形態の帳票業務支援システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態の帳票業務支援装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の項目位置ＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態の統一フォーマットの構成例を示す図である 本実施形態の認識レイアウト定義のデータ構成例を示す図である。 本実施形態における帳票業務支援方法のフロー例を示す図である。 本実施形態における帳票例を示す図である。 本実施形態における帳票例を示す図である。 本実施形態における帳票例を示す図である。 本実施形態における統一帳票イメージ例を示す図である。 本実施形態における統一帳票イメージ例を示す図である。 本実施形態における統一帳票イメージ例を示す図である。 本実施形態における文字認識結果例を示す図である。 本実施形態における帳票業務支援方法のフロー例を示す図である。 本実施形態における統一フォーマット例を示す図である。 本実施形態における統一フォーマット例を示す図である。 本実施形態における統一フォーマット例を示す図である。 本実施形態における統一帳票イメージ（手書き文字）例を示す図である。 本実施形態における文字認識結果（手書き文字）例を示す図である。 本実施形態における文字認識結果（数字）例を示す図である。 本実施形態における文字認識結果（活字）例を示す図である。 本実施形態における文字認識結果（統合）例を示す図である。

＜ネットワーク構成＞
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の帳票業務支援システム１０を含むネットワーク構成図である。図１に示す帳票業務支援システム１０は、帳票認識業務を外部のＯＣＲエンジンで遂行する業務運用に際し、当該ＯＣＲエンジンの設定業務に要する負荷を抑制しつつ、帳票認識業務の効率や精度を適宜なものとするコンピュータシステムである。

帳票業務支援システム１０は、少なくとも帳票業務支援装置１００を含み、この帳票業務支援装置１００とネットワーク１で結ばれた複数のサービス提供システム２００をさらに含みうる構成を想定する。

このうち帳票業務支援装置１００は、銀行などの金融機関で運用される装置であって、テラーが操作する窓口端末５０と連携する情報処理装置である。当該金融機関の営業店を訪れた顧客が、テラーに対して紙の帳票を提示して所定の金融手続等を要求した場合、テラーは、窓口端末５０で当該業務に対応する業務アプリケーションを利用しつつ、帳票業務支援装置１００の帳票スキャナー１０８に当該帳票をセットして読み込み動作を実行させる。

この帳票業務支援装置１００は、上記読み込み動作で得た、帳票種類、および当該帳票に関して項目位置ＤＢ１２５（詳細後述。帳票種類ごとに定義された各項目の位置情報）で保持する位置情報に基づき、当該帳票の読取りイメージにおける各位置から、各項目の画像を抽出する。

また、帳票業務支援装置１００は、上述のように抽出した各項目の画像を、帳票間を跨がる統一フォーマット１２６における当該項目の対応位置にセットして統一帳票イメージを生成し、これをサービス提供システム２００（のうち予め規定のもの）のＯＣＲエンジン２１０に配信して文字認識処理を実行させる。

このサービス提供システム２００は、例えば、手書き文字や数字、活字など、所定の形態の文字や数字の文字認識に優れたＯＣＲエンジン２１０を実装し、ネットワーク経由で文字認識処理サービスを提供するシステムである。

従来であれば、こうした各ＯＣＲエンジンにおいて、金融機関で取り扱う帳票種類ごとの全ての認識レイアウト定義を網羅的に用意する必要があった。ところが本発明の帳票業務支援装置１００は、種々の帳票から得る各項目の画像を統一フォーマットに設定し、これをＯＣＲエンジン２１０に入力するため、ＯＣＲエンジン２１０側では、帳票種類ごとの認識レイアウト定義を網羅する必要がない。

なお、サービス提供システム２００は、金融機関とは別組織の事業者が運用するものである。

帳票業務支援装置１００は、こうしたサービス提供システム２００から、その文字認識処理の結果である、上述の各項目の文字情報を取得することとなる。また、帳票業務支援装置１００は、サービス提供システム２００から得た文字情報を、窓口端末５０の業務処理アプリケーションに連携させ、帳票認識結果としてテラー向けに提示することとなる。＜ハードウェア構成＞
また、本実施形態における帳票業務支援装置１００のハードウェア構成は、図２に例示する如くとなる。すなわち、帳票業務支援装置１００は、記憶装置１０１、メモリ１０３、演算装置１０４、入力装置１０５、出力装置１０６、通信装置１０７、および帳票スキャナー１０８を備えている。

このうち記憶装置１０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。

また、メモリ１０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置１０４は、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。

また、入力装置１０５は、テラーからのキー入力や音声入力を受け付ける、キーボードやマウス、マイクなどの装置である。

また、出力装置１０６は、演算装置１０４での処理データの表示を行うディスプレイ、スピーカー等の装置である。

また、通信装置１０７は、ネットワーク１と接続して、サービス提供システム２００との通信処理を担うネットワークインターフェイスカードである。

また、帳票スキャナー１０８は、紙の帳票を受け入れて光学系に搬送するソーター、搬送されてきた帳票の表面を撮影してイメージデータを取得する光学系、当該イメージデータを適宜に加工して所定のファイル形式にし、これを帳票業務支援装置１００に転送するデータ処理ユニットといった構成を備える。こうした帳票スキャナー１０８は、既存のものを適宜に採用すればよい。

また、記憶装置１０１内には、本実施形態の帳票業務支援装置として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、項目位置ＤＢ１２５および統一フォーマット１２６が少なくとも記憶されている。この項目位置ＤＢ１２５および統一フォーマット１２６の詳細については後述する。
＜データ構造例＞
続いて、本実施形態の帳票業務支援システム１０において利用される情報について説明
する。図３に、本実施形態における項目位置ＤＢ１２５の構成例を示す。

この項目位置ＤＢ１２５は、例えば各自治体における各種税やインフラ利用料の納付、などといった各業務に対応する紙の帳票種類ごとに定義された各項目の位置情報を格納したデータベースである。こうした紙の帳票種類ごとの項目位置情報は、すでに金融機関で管理しているものを利用すればよい。

そのデータ構造は、帳票種類をキーとして、当該帳票の発行者、当該帳票における各項目、および当該項目の位置情報といったデータから成るレコードの集合体である。位置情報は、例えば、当該帳票の紙面上の所定位置を原点とした二次元平面における、当該項目に関する矩形表記欄の頂点座標の値、などを想定できる。

図４に、本実施形態における統一フォーマット１２６の構成例を示す。この統一フォーマット１２６は、帳票業務支援装置１００が取り扱う各種の帳票を跨がった、すなわち形式を共通化した帳票イメージである。

したがって、例えば各自治体における各種税やインフラ利用料の納付、などといった各業務に対応する紙の帳票種類を跨がり、当該帳票の使用者の住所、氏名、処理金額、といった各項目のイメージを配置した、いわばユニバーサル帳票イメージとも言える。

図５に、本実施形態の認識レイアウト定義２２５の構成例を示す。本実施形態の認識レイアウト定義２２５は、サービス提供システム２００のＯＣＲエンジン２１０が保持する情報であり、当該ＯＣＲエンジン２１０が文字認識処理を実行する際に、対象となる帳票画像のうち、どこが当該帳票における各項目にあたるかを定義したものである。

その情報は、図４で例示するように、市民税通知帳票といった帳票の種類ごとに、住所、氏名、金額、といった帳票上の記載項目それぞれの配置を規定した情報となっている。＜フロー例＞
以下、本実施形態における帳票業務支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する帳票業務支援方法に対応する各種動作は、帳票業務支援システム１０を構成する各装置らがメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図６は、本実施形態における帳票業務支援方法のフロー例を示す図である。ここでは、例えば、金融機関の営業店を顧客が訪れ、窓口のテラーに対して納税用の帳票を提示した状況を想定する。

図１に関して述べたように、この場合の当該テラーは、窓口端末５０を操作し、帳票による納税処理に対応する機能を呼び出して実行する。また、テラーは、顧客から受領した帳票を帳票スキャナー１０８にセットし読取り指示を行う。

ここでは、例えば、Ａ市に居住する顧客から、Ａ市の市民税通知票（図７の帳票６００）を受領し、帳票スキャナー１０８での読取りが実行されたとする。なお、図８の帳票７００、図９の帳票８００でも例示するように、市民税通知票の形式は自治体によって異なるものである。

一方、帳票業務支援装置１００は、上述の帳票スキャナー１０８による帳票の読み取り処理結果である帳票種類の情報（例：“市民税通知票（Ａ市）”）に基づき、項目位置ＤＢ１２５において、当該帳票種類に関して保持する、氏名、住所、および金額といった各
項目の位置情報を取得する（ｓ１０）。

続いて、帳票業務支援装置１００は、ｓ１０で得た位置情報に基づき、上述の読取りで帳票スキャナー１０８から得ている読取りイメージにおける各位置から、各項目の画像を抽出する（ｓ１１）。つまり、氏名、住所、および金額の記載・印字がある各項目の画像を、帳票全体の読取りイメージから切り出す。

続いて、帳票業務支援装置１００は、ｓ１１で抽出した各項目の画像を、統一フォーマット（図４参照）における当該項目の対応位置（図４の例であれば、住所、氏名、および金額の各表記の右欄１２６１～１２６３）にセットして統一帳票イメージ（図１０の市民税通知票９００）を生成する（ｓ１２）。

勿論、図８、図９で例示した他市の市民税通知票であっても、形式としては全く同一の統一帳票イメージ（図１１の市民税通知票１０００、図１２の市民税通知票１１１００）が生成できる。

なお、ｓ１２での統一帳票イメージの生成に際し、統一フォーマットにおける各項目の画像の配置欄のサイズよりも、帳票から抽出した画像のサイズが大きい場合又は著しく小さい場合、すなわち画像サイズが不適合（文字認識処理に支障がでるほど大きい／小さい）である場合、帳票業務支援装置１００は、統一フォーマットにおける配置欄のサイズにあわせ、帳票から抽出した画像を縮小または拡大するものとする。

続いて、帳票業務支援装置１００は、ｓ１２で生成した統一帳票イメージを、サービス提供システム２００のＯＣＲエンジン２１０に配信し、文字認識処理を実行させ、その文字認識処理の結果である、各項目の文字情報を取得する（ｓ１３）。

例えば、上述の各市（Ａ市～Ｃ市）の市民税通知票、すなわち計３枚の帳票に関して上述の各処理を一定時間内に連続して実行した場合、ＯＣＲエンジン２１０からは、各帳票の読取り結果を連続して得られる。

帳票業務支援装置１００は、こうして帳票ごとに得られる読取り結果を、所定の業務システムに格納するとともに、図１３に示すように、各帳票の読取り結果を集約して、１つの処理結果１２００として生成し、これを窓口端末５０にて表示させる（ｓ１４）。

勿論、１枚の帳票に関してのみ一連の処理を実行すれば、１枚の帳票のみの読取り結果が得られる。

なお、帳票業務支援装置１００は、上述までの形態とは異なり、帳票からの画像の抽出（ｓ１０）、及び統一帳票イメージの生成（ｓ１１）の各処理について、ＯＣＲエンジン２１０を利用する際と同様に、対応する外部サービスをネットワーク１を介して呼び出して実行するとしてもよい。或いは、統一帳票イメージの生成についても、当該機能を提供する外部サービスを呼び出して実装するとしてもよい。
＜その他の形態＞
続いて、帳票業務支援装置１００が、ＯＣＲエンジン２１０の特性に応じた、複数種の統一フォーマットを記憶装置１０１で保持し、これを利用する形態について説明する。

このＯＣＲエンジン２１０の特性とは、例えば、文字認識処理の精度や効率が良好とされる、数値（金額等）、手書き文字、活字、といった文字の種類や形態を意図する。換言すれば、ＯＣＲエンジン２１０が、文字認識処理における得意分野ごとに用意され、帳票業務支援装置１００はそれらを適宜に利用出来る状況に対応する。

図１４は、本実施形態における帳票業務支援方法のフロー例を示す図である。この場合、帳票業務支援装置１００は、顧客の帳票から抽出した各項目の画像（ｓ１１で得たもの）を、当該画像の種類であって、上述のＯＣＲエンジン２１０の特性に対応したものごとに分類する（ｓ２０）。

上述の分類は、帳票業務支援装置１００が、例えば、帳票の各項目における文字種の規定を予め情報として保持しておき、各項目に関して得ている画像は、当該項目における文字種の画像であると判定する形態などを想定できる。

続いて、帳票業務支援装置１００は、ｓ２０での分類を経た各画像に、当該画像の抽出元となった帳票の識別情報として適宜な帳票ＩＤを付与する（ｓ２１）。帳票ＩＤの付与は、例えば、帳票スキャナー１０８で帳票を読み取るごとに、所定の初期値をインクリメントして生成し、これを画像データの名称やプロパティ情報に設定する、といった運用を想定できる。

また、帳票業務支援装置１００は、ｓ２１で帳票ＩＤを付与した各画像を、対応する種類の統一フォーマット（図１５～図１７参照）にそれぞれセットし、種類別の統一帳票イメージ（図１８）を生成する（ｓ２２）。図１８で例示する統一帳票イメージ１８００は、各帳票の氏名欄の手書き氏名の画像を抽出し、これらに帳票ＩＤを付与しセットしたものを示している。

こうした統一フォーマットおよび統一帳票イメージの形態であれば、例えば、１つの統一帳票イメージには、異なる帳票からそれぞれ得た画像がセットされているが、１つの帳票のうち１つの項目のみ抽出されセットされているため、当該帳票イメージだけ見ても、個人や取引内容は特定困難である。

ただし、各統一帳票イメージの各画像には、画像抽出元の帳票が同じなら、同一の帳票ＩＤが紐付いており、後に文字認識処理結果を帳票ＩＤで名寄せして集約することが可能となっている。

続いて、帳票業務支援装置１００は、ｓ２２で得た、特性別の統一帳票イメージを、対応する特性を有するＯＣＲエンジン２１０に配信して文字認識処理それぞれを実行させ、当該文字認識処理の結果（図１９～図２１）である文字情報を取得する（ｓ２３）。

また、帳票業務支援装置１００は、ｓ２３で、各特性のＯＣＲエンジンからそれぞれ得た文字情報を、当該文字情報の元となる画像の帳票ＩＤごとに集約し、統合的な文字認識結果（図２２）を生成し、これを窓口端末５０に出力する（ｓ２４）。

このように、ＯＣＲエンジン２１０の特性を踏まえて、かつセキュアに、文字認識処理を分散化し、その後に処理結果を統合する運用とすれば、文字認識処理の効率や精度がさらに向上することが期待出来る。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、帳票認識業務を外部のＯＣＲエンジンで遂行する業務運用に際し、当該ＯＣＲエンジンの設定業務に要する負荷を抑制しつつ、帳票認識業務の効率や精度を適宜なものとすることが可能となる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の帳票業務支援システムにおいて、前記情報処理装置が、前記ＯＣＲエンジンの特性に応じた、複数種の統一フォーマットを記憶装置で保持し、前記帳票から抽出した各項目の前記画像を、当該画像の種類であって前記特性に対応したものごとに分類する処理と、前記分類を経た各画像に帳票ＩＤを付与した上で、当該各画像を対応する種類の統一フォーマットにそれぞれセットし、種類別の統一帳票イメージを生成する処理と、前記種類別の統一帳票イメージを、当該種類に対応する特性のＯＣＲエンジンに配信して文字認識処理それぞれを実行させ、当該文字認識処理の結果である文字情報を取得する処理と、前記種類に対応する特性の各ＯＣＲエンジンから得た文字情報を、当該文字情報の元となる前記画像の帳票ＩＤごとに集約する処理と、をさらに実行するとしてもよい。

これによれば、帳票認識業務を外部のＯＣＲエンジンで遂行する業務運用に際し、当該ＯＣＲエンジンの設定業務に要する負荷を抑制しつつ、帳票認識業務の効率や精度を適宜なものとすることが可能となる。

また、本実施形態の帳票業務支援方法において、前記情報処理装置が、前記統一フォーマットにおける規定サイズと、前記帳票から抽出した画像のサイズとが適合しない場合、前記統一フォーマットにおける規定サイズにあわせて前記画像を拡大または縮小する処理をさらに実行する、としてもよい。

これによれば、ＯＣＲエンジンにおける画像認識の精度、効率を良好に維持することが期待出来る。

また、本実施形態の帳票業務支援方法において、前記情報処理装置が、前記画像の抽出、及び前記統一帳票イメージの生成の各処理について、対応する外部サービスを呼び出して実行する、としてもよい。

これによれば、各処理をさらにアウトソーシングする形態となり、金融機関等における業務負担やシステム開発負担が低減可能となりうる。

１ ネットワーク
１０ 帳票業務支援システム
５０ 窓口端末
１００ 帳票業務支援装置
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１０７ 通信装置
１０８ 帳票スキャナー
１２５ 項目位置ＤＢ
１２６ 統一フォーマット
１５０ 帳票スキャナー
２００ サービス提供システム
２１０ ＯＣＲエンジン
２２５ 認識レイアウト定義

Claims (6)

1. 情報処理装置が、
   帳票種類ごとに定義された各項目の位置情報を記憶装置で保持し、
   帳票の読み取り処理で特定した帳票種類および当該帳票に関して前記記憶装置で保持する前記位置情報に基づき、前記帳票の読取りイメージにおける各位置から、各項目の画像を抽出する処理と、
   前記抽出した各項目の画像を、帳票間を跨がる統一フォーマットにおける当該項目の対応位置にセットして統一帳票イメージを生成する処理と、
   前記統一帳票イメージを、ＯＣＲエンジンに配信して文字認識処理を実行させ、当該文字認識処理の結果である、前記各項目の文字情報を取得する処理と、
   を実行する帳票業務支援方法。
2. 前記情報処理装置が、
   前記ＯＣＲエンジンの特性に応じた、複数種の統一フォーマットを記憶装置で保持し、
   前記帳票から抽出した各項目の前記画像を、当該画像の種類であって前記特性に対応したものごとに分類する処理と、
   前記分類を経た各画像に帳票ＩＤを付与した上で、当該各画像を対応する種類の統一フォーマットにそれぞれセットし、種類別の統一帳票イメージを生成する処理と、
   前記種類別の統一帳票イメージを、当該種類に対応する特性のＯＣＲエンジンに配信して文字認識処理それぞれを実行させ、当該文字認識処理の結果である文字情報を取得する処理と、
   前記種類に対応する特性の各ＯＣＲエンジンから得た文字情報を、当該文字情報の元となる前記画像の帳票ＩＤごとに集約する処理と、
   をさらに実行することを特徴とする請求項１に記載の帳票業務支援方法。
3. 前記情報処理装置が、
   前記統一フォーマットにおける規定サイズと、前記帳票から抽出した画像のサイズとが適合しない場合、前記統一フォーマットにおける規定サイズにあわせて前記画像を拡大または縮小する処理をさらに実行する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の帳票業務支援方法。
4. 前記情報処理装置が、
   前記画像の抽出、及び前記統一帳票イメージの生成の各処理について、対応する外部サービスを呼び出して実行する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の帳票業務支援方法。
5. 帳票種類ごとに定義された各項目の位置情報を保持する記憶装置と、
   帳票の読み取り処理で特定した帳票種類および当該帳票に関して前記記憶装置で保持する前記位置情報に基づき、前記帳票の読取りイメージにおける各位置から、各項目の画像を抽出する処理と、前記抽出した各項目の画像を、帳票間を跨がる統一フォーマットにおける当該項目の対応位置にセットして統一帳票イメージを生成する処理と、前記統一帳票イメージを、ＯＣＲエンジンに配信して文字認識処理を実行させ、当該文字認識処理の結果である、前記各項目の文字情報を取得する処理と、を実行する演算装置と、
   を備えることを特徴とする帳票業務支援装置。
6. 帳票種類ごとに定義された各項目の位置情報を保持する記憶装置と、
   帳票の読み取り処理で特定した帳票種類および当該帳票に関して前記記憶装置で保持する前記位置情報に基づき、前記帳票の読取りイメージにおける各位置から、各項目の画像を抽出する処理と、前記抽出した各項目の画像を、帳票間を跨がる統一フォーマットにお
   ける当該項目の対応位置にセットして統一帳票イメージを生成する処理と、前記統一帳票イメージを、ＯＣＲエンジンに配信して文字認識処理を実行させ、当該文字認識処理の結果である、前記各項目の文字情報を取得する処理と、を実行する演算装置と、
   を備える帳票業務支援装置を含むことを特徴とする帳票業務支援システム。

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