キャッシュビーデータ|キャッシュバック提供アプリ『CASHb』の画像処理技術改善

画像処理技術の改善によるレシート内データの効率的な取り込みと識別を実現

画像処理技術の改善によるレシート内データの効率的な取り込みと識別を実現

『CASHb』アプリは、キャッシュビーが提供するレシート内の購買データを収集する日本初のキャッシュバックサービス。食品・日用品などの消費財メーカーに新たなダイレクトマーケティングの機会を創出。キャッシュビーのパートナー会社であるキャッシュビーデータは、ユーザーが送付したレシート画像から生活者購買データを取得・活用し、B2C企業にデータを活用する機会を提供しています。

モンスターラボは、レシート画像データを効率的に取り込み、有効データとして活用するための画像処理技術の改善を担当しました。

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課題

AIやビッグデータなどのデジタル技術が進展していく社会情勢を鑑み、キャッシュビーデータは情報資産の価値が増すと推測。日本のビジネスにおけるデータ利活用を世界水準にし、新たな価値を持ったデータビジネスを創造することが重要だと考えました。

同社はGoogleのOCRを活用し、レシート画像から購買データを収集するというビジネスにいち早く着目。しかし、画像データは集まったものの、OCRで取得したテキストをビジネスで活用できるデータに加工するには、正確なデータ収集の仕組みが必要でした。

また、これまで画像から正しくデータを読み取れなかった情報処理は人の手で行われており、それに伴う作業時間とコストの削減も課題になっていました。

精度の高い画像処理技術の開発が急務となっており、外部パートナーにはAI画像認識の専門的な知識と高いアプリ開発の知見が求められていました。

ソリューション

モンスターラボは、はじめに既存の画像認識方法を分析。収集したデータを実際のレシートと照らし合わせると集まったレシート画像の質にばらつきがあり、充分にテキストを読み取れないことが判明しました。

そこでモンスターラボは、画像処理技術を改善し、AIの画像認識精度を向上させることを提案。どんな画角の画像でも認識できるように、抽出技術をリサーチしては改善を繰り返しました。

特に、困難を極めたのは、1行ごとの文字認識。写真の画角によってレシートに記載された文字が1行として認識されないため、経験豊富なAIエンジニアをアサインし、文字情報の抽出方法をリサーチしました。

結果

画像処理技術の改善により、精度よく抽出・分析を行うことが可能に。これまで人の手に頼っていた確認作業を大幅に削減でき業務効率化に繋がりました。

現在、モンスターラボは自然言語処理のAIエンジン開発に着手し、収集したデータをより有益なものにする取り組みをサポートしています。

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記事の作成者・監修者

モンスターラボ DXブログ編集部

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