Loading article…
フォーム処理とは、データフィールドに入力された情報を抽出し、電子形式に変換するプロセスです。これは手動でも自動でも行うことができますが、一般的なプロセスとしては、紙のデータを人間が記入し、それぞれのフィールドから「抽出」してデータベースやその他の電子形式に入力するというものです。
最も広い意味では、フォーム処理システムは、小さな申請書から複数ページにわたる大規模な調査フォームの処理までを網羅しています。フォーム処理を手作業で行う場合、いくつかの共通の問題があります。それは、多くの面倒な人的労力が必要であり、ユーザーが入力したデータにタイプミスが生じる可能性があり、この長いプロセスによって何時間もの労働時間が発生することです。フォームをコンピュータソフトウェア駆動のアプリケーションを使用して処理すれば、これらの共通の問題は解決され、大幅に軽減されます。フォーム処理のほとんどの方法は、次の領域に対応しています。
このデータ処理方法では、人間のオペレーターがフォームにあるデータを入力します。手作業によるデータ入力プロセスには、速度、正確性、コストの面で多くの欠点があります。平均的なプロのタイピストの速度が50～80 wpmであることに基づくと、[ 1 ] 15個の単語フィールドがあるフォームの場合、1時間に約200ページを余裕をもって見積もることができます（ページの読み取りと分類にかかる時間は含みません）。これに対し、最新の商用スキャナーは、1分間に最大200ページをスキャンしてデジタル化できます。[ 2 ]手作業によるデータ入力の2番目の大きな欠点は、タイプミスが 発生する可能性が高いことです。労働コストと作業スペースを考慮すると、手作業によるデータ入力は非常に非効率的なプロセスです。
この方法は、事前に定義されたテンプレートと設定を使用することで、データ処理を自動化できます。この場合のテンプレートとは、フォームまたはドキュメント内のデータフィールドの位置を詳細に示したドキュメントマップのことです。手動によるデータ入力プロセスと比較すると、自動フォーム入力システムは、手動データ処理時に発生する問題を軽減できるため、より望ましいと言えます。
自動フォーム入力システムは、機械印字用の光学文字認識（OCR）、チェックボックス用の光学マーク読み取り（OMR）、バーコード用のバーコード認識（BCR）、手書き文字用のインテリジェント文字認識（ICR）など、さまざまな種類の認識方法を使用します。
自動フォーム処理システム技術を使用することで、ユーザーはスキャンした画像から文書を処理し、 ANSI、XML、CSV、PDFなどのコンピュータで読み取り可能な形式に変換したり、データベースに直接入力したりすることができます。
フォーム処理は、単なるデータ取得の域を超えて発展してきました。フォーム処理は、認識プロセスだけでなく、文書のスキャンからデータ抽出、そして多くの場合バックエンドシステムへの配信に至るまで、文書のライフサイクル全体を管理する役割も担っています。場合によっては、計算や分析を通じて、適切にフォーマットされた結果を処理または生成することもあります。毎日数百枚、数千枚もの画像を処理する必要がある場合、自動化されたフォーム処理システムは非常に有効です。
自動フォーム処理を理解するための最初のステップは、データ抽出の対象となるフォームの種類を分析することです。フォームは、データ抽出の目的で、大きく分けて2つのカテゴリに分類できます。4つのカテゴリが提案されていますが[ 3 ]、ドキュメントキャプチャ業界では、この2つに落ち着いています。
どちらのタイプのフォームからのデータ抽出に使用されるコンポーネント（下記参照）は同じですが、それらの適用方法は文書の種類によって大きく異なります。
自動フォーム入力システムを使用したデータ処理に含まれるさまざまなコンポーネントには、
OCRは、機械で印刷された大文字/小文字のアルファベット、数字、アクセント付き文字、多くの通貨記号、数字、算術記号、拡張句読点文字などを認識します。
ICR は、定義済みの文字セットを使用して、手書きのアメリカ英語とヨーロッパ英語の文字を認識します。大文字、小文字、大文字と小文字が混在するアルファベット、数字、通貨記号 ($ (ドル)、¢ (セント)、€ (ユーロ)、£ (ポンド)、¥ (円) を含む)、算術記号、句読点 (ピリオド、コンマ、シングル クォート、ダブル クォート、 ! & ( ) ? @ { } \ # % * + – / : ; < = > を含む)
MICRは、小切手のMICR文字の処理を容易にするための認識技術です。これにより、小切手決済時のエラーの可能性が最小限に抑えられます。また、資金の送金をより簡単かつ迅速に行うのにも役立ちます。MICRは、情報をスキャンして処理するための安全で高速な方法を提供します。
光学式マーク認識（OMR）は、手書きで記入されたマークや印刷された用紙のチェックボックスを識別します。通常、OMRは単一マークと複数マークの両方の認識に対応しています。認識対象となるフィールドは、グリッド（行×列）または単一のマークとして指定できます。
バーコード認識機能は、Code39、 CODABAR、Interleaved 2 of 5 、Code93など、20種類以上の業界標準の1次元および2次元バーコードを読み取ることができます。画像内、または画像内の指定領域にあるすべてのバーコードを自動的に検出します。
自動フォーム処理のプロセスは、通常、以下の手順で構成されます。
自動フォーム処理は手動データ入力に比べて多くの優れた利点がありますが、それでもいくつかの制約があります。最高の精度を達成するためには、いくつかの前提条件を満たす必要があります。
非常に重要な考慮事項の一つはインデックス作成、つまり文書に含まれるデータを記述するために使用されるメタデータを決定することです。この要素は、おそらく他のどの要素よりもフォーム処理ソリューションの成否を左右するでしょう。