手書き書類を
AIでデータ化

手書き文字の認識率99.22%*を達成した研究結果を
元にデータ入力業務の効率化とコスト削減を実現

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※「Tegaki」の認識率について、すべての手書き帳票で初回から99.22%の
認識率を保証するものではありません。

Tegakiの強み

THE ADVANTAGE

Tegakiとは手書き書類をスキャンして取り込むだけで簡単にデータ化して保存ができる手書きOCR*サービスです。これまで自動認識が難しかった手書き文字を高速・高精度に読み取ることができます。各種申込書類やアンケートをはじめ医療機関での問診票など様々な手書き書類の読み取りに対応可能。

独自OCRによる認識率99.2%*

OCR・ディープラーニングを活用した独自のアルゴリズムを利用。
平仮名、片仮名、漢字、数字、アルファベット、記号などさまざまな手書き文字を認識することができます。ご要望に合わせて、多言語や業界用語への拡張対応も可能です。
※対応言語は随時拡張します。

*OCRとは?

Optical character recognition(光学文字認識)。文字画像をスキャナー等で読み取り、コンピュータが読み取れる文字コードに変換するソフトウェア。紙に記載されている文字から手入力する作業を自動化する事が可能になる。

Before
After
SLIDE

多様な文字を読み取れる高い利便性

活字・手書き文字双方に加え チェックボックス・丸囲い文字などを一つのサービスで読み取れるため、フォーム毎OCRとの使い分けや選別をする手間が不要

単線

Single Line

ボックスキャラクター

Boxed Characters

チェックボックス

Checkboxes

他言語対応・業界用語対応可能

トレーニンググデータを準備することで各種他言語の手書き文字読み取りへの適用可能。
業界特有の言語モデルと連携すれば読み取り精度を高めることができます。

ご利用の流れ

STEP

Tegakiとは手書き書類をスキャンして取り込むだけで簡単にデータ化して保存ができる
手書きOCR*サービスです。帳票などの入力効率を改善し、コスト削減することができます。

イメージ化

手書きの用紙をスキャンやカメラ撮影で画像データにして、ファイル形式をPNGまたはJPGにします。

前処理

スキャンしたイメージ画像を処理しやすいように前処理を行います。
・サイズの調整
・傾きの調整
・ノイズの除去 など

読み取り

手書き文字を認識し、デジタル化します。シングルライン、チェックボックスなど異なる形式も1度で読み取り可能です。

データ連携

デジタル化されたデータをAPIで自社システムに連携します。CSVやExcelでの抽出も可能です。

導入の流れや、APIコール、RPA連携など、お気軽にご連絡下さい。

提携企業

BUSINESS PARTNERSHIP

キヤノンマーケティングジャパン株式会社

AIを活用した手書きOCR分野で協業し「手書き AI OCRソリューション」を2017年11月より提供開始。「Tegaki」とキヤノンの画像処理技術によるOCR開発キット「Rosetta-Stone-Components」を連携させ、活字と同様に手書き文字も高精度に自動認識させることで、紙文書からのエントリー業務全体の効率化と業務品質の向上を実現します。

ソフトバンク株式会社 SoftBank

RPA (Robotic Process Automation)分野における業務提携契約を締結。
RPAは、書類の中には手書きの文書も多いため、業務自動化に当たり手書きの文字をデジタルデータ化する必要があります。「Tegaki」の導入によって、膨大な書類のデータ入力や集計、加工などの作業を、よりスピーディーに自動化することが可能になります。

導入企業

CUSTOMERS

NOMURA
SIGMAXYZ
NCR
Acrodea
TOPPAN FORMS

メディア掲載

MEDIA

日本経済新聞
CNET Japan
Bloomberg
G1 Global Conference
ACCJ
ITmedia
TechCrunch
Ledge.ai
Telecompaper
日刊工業新聞

世界中から集まったエキスパートが研究開発を重ねています。

EXPERT

30以上の科学論文出版実績のあるThierry Ph.D.や統計学博士をもつStefano Ph.D.をはじめ、機械学習、ディープラーニング学、画像認識、統計学、天体物理学など様々な分野の博士・修士が世界から集まって日々研究開発を重ねています。

ティエリ・ソスビ, Ph.D.

シニアリサーチサイエンティスト

流体力学の並列数値シミュレーション、計算幾何学、 ディープラーニングに深い知識をもつ。研究者として、30以上の科学論文を出版、複数のオープンソースプロジェクトを経験。エコール・ノルマル・シュペリウール・ドゥ・リヨン天体物理学 博士号保持。

ステファノ・ペルケッティ, Ph.D.

シニアリサーチサイエンティスト

モンテカルロ法に特化した、統計学、マシンラーニングの経験が豊富。確率モデリングとブラックボックスの適応的手法に強い関心。ボッコーニ大学 統計学博士号保持。

ワギフ・ハサノフ, M.Sc.

リサーチサイエンティスト

2012年よりニューラルネットワークとディープラーニングの研究に従事し、関連書籍を出版。重ねて数年間のソフトウェアエンジニアとしての経験を持つ。京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻。

フィリップ・レミー, M.Sc.

リサーチエンジニア

数学、統計学、コンピューターサイエンスに強みを持ち、最先端のアプリケーションを開発することに長けている。インペリアル カレッジ ロンドンで統計学修士課程修了。

フィリップ・イリ, M.Sc.

ソフトウェアエンジニア

機械学習、ディープラーニング、画像処理に専門知識を有する。認定Apache Spark、Apache Cassandra デベロッパー及びシスコ技術者認定資格を保持。チャルマー大学院 コンピューターサイエンス修士号保持。

ジョセフ・ブラード, M.Sc.

ソフトウェアエンジニア

モダンプログラミング(Python, Node, Go)、ディープラーニングフレームワーク(TensorFlow)、及びクラウドプラットフォーム(Google Cloud, AWS)などの経験がある。認定Apache Spark及びApache Cassandra デベロッパーの資格を保持。ロチェスター工業大学コンピューターサイエンス修士号保持。

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Tegakiが少しでも経済発展の一助となり、
人がより人らしく輝ける社会のために。

手で書くという行為に込められた人々の知識と思いには多くの可能性があり、私達Cogent Labsは『Tegaki』を通して、誰もがその可能性を引き出し、迅速に活用できる世界を目指します。

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