シナモンAIが明治安田生命向けにFlax Scannerの健康診断書読み取り機能を提供、AIによる3秒での高精度データ化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

シナモンAIが明治安田にAI-OCR「Flax Scanner」を提供
健康診断書91項目を約3秒で高精度にデータ化が可能
特徴量学習型の技術で多様な帳票に対応

シナモンAIのFlax Scannerによる健康診断書読み取り機能

シナモンAIは明治安田生命保険相互会社に対し、高精度AI-OCRエンジン「Flax Scanner」の健康診断書読み取り機能を2024年11月より提供を開始した。従来の診療明細書や調剤明細書のデータ化に加え、多様なフォーマットの健康診断書に対応することで業務効率化を実現している。^[1]

Flax Scannerは健康診断書に頻出する91項目の読み取りにおいて項目単位精度平均89.06%を実現し、重点項目に指定された26項目では90.69%の高精度なデータ化が可能となった。健康診断書のスキャンデータやスマートフォンで撮影された画像データにも対応する柔軟性を備えている。

新たに登場したAI-OCRプラットフォーム「Flax Scanner HUB」では、座標定義型・特徴量学習型・生成AI抽出型の3つのAIエンジンを搭載することで、非定型帳票からの高精度なデータ抽出を実現した。事前の座標定義が不要な特徴量学習型と生成AI抽出型により、多様な帳票をワンストップで活用できる環境を構築している。

Flax Scannerの機能と特徴まとめ

項目	詳細
読み取り精度	91項目平均89.06%、重点26項目90.69%
処理速度	1枚あたり約3秒
対応形式	スキャンデータ、スマートフォン撮影画像
搭載AIエンジン	座標定義型、特徴量学習型、生成AI抽出型
主な特徴	事前座標定義不要、多様な帳票に対応

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特徴量学習型について

特徴量学習型とは、事前の座標定義が不要なAI-OCR技術のアプローチを指す技術である。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

座標定義が不要で柔軟な文書認識が可能
多様なフォーマットに自動で対応
AIによる特徴の自動抽出と学習

シナモンAIのFlax Scannerでは、特徴量学習型技術により従来のOCRでは困難だった非定型帳票への対応を実現している。生成AI抽出型と組み合わせることで、さらに高度な文書理解と情報抽出が可能となり、業務効率化に大きく貢献することが期待できる。

参考サイト

^ PR TIMES. 「シナモンAI、明治安田に高精度AI-OCR「Flax Scanner」の提供を拡大 | 株式会社シナモンのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000100.000028252.html, (参照 24-11-15).

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