必要十分で無駄のないスペックでOCR製品の精度と処理速度の向上を支え続けていく

グローリーの「認識・識別」技術は紙幣や硬貨の識別、帳票判別、手書きを含む文字認識、顔認証、さらには性別・年齢推定などさまざまな分野で活用されている。また「メカトロ」技術には通貨選別や硬貨包装、紙幣帯封、紙幣整理（表裏反転）などの技術がある。

森本氏は「コンビニエンスストアのセルフレジなど小売店や飲食店、遊技施設、病院や薬局など支払いが発生する現場でも通貨処理機が利用されており、顧客満足度の向上につながっています。またコンビニエンスストアの無人店舗でも利用されており、新たなビジネスの実現にも貢献しています」と話す。

一方で森本氏は「電子マネーの利用が広がっており、将来的には現金が減るという危機感を持っています」と課題についても言及する。そこで同社は今後も通貨処理機を主要事業として発展させつつ、同時に新規事業の展開も進めていく。その新規事業として推進しているのが「データ」を扱うビジネスだ。

昨今のビジネスは「モノ」から「コト」へと変化しており、同社はこれまでモノを計測したり認識したりしてきたが、そこで得た情報をデータやシステムとしてコトを提供するビジネスにも力を入れていくという。

モノをデータ化するビジネスとして同社には帳票判別や文字認識などのOCRや、顔認証および性別・年齢推定などの技術がある。これらのビジネスの展望について森本氏は次のように説明する。

「OCRについては現金ではないが現金と同様の価値のある小切手などの有価証券や、帳票類などの紙の文書をシステムに取り込み管理・活用するドキュメントソリューションをすでに製品化して金融機関を中心に提供しています。今後は電子帳簿保存法への対応や業務のデジタル化に伴い多くの企業で帳票をはじめとしたあらゆるビジネス文書の電子化への需要が高まると見ています。特に現金を多く扱う流通・小売業のお客様から需要を創出開拓したいと考えています」（森本氏）

グローリーではOCRについても長年にわたり独自のノウハウを蓄積しており、手書きを含む文字認識の精度と速度を高めてきた。現在は従来の手法にディープラーニングなどのAI（人工知能）を組み合わせることで、精度のさらなる向上を図っている。

OCR製品の開発に携わる開発本部 システム開発統括部 生体・画像認識システム開発部 文字認識グループ グループマネージャー 金一滋子氏は文字認識の精度向上について次のように説明する。

「手書きを含めた文字認識の精度と速度の向上にはより多くの演算を高速に処理する必要があります。以前はCPUの処理速度が遅く、メモリ容量も足りなかったため、開発が思うように進みませんでした。現在のコンピューターの処理能力は飛躍的に向上しており、手元のPCでも膨大な演算を処理でき、開発効率が向上しています」（金一氏）

同社ではOCR製品の開発を各担当者の開発作業用PCでおこなうとともに、サーバールームで運用しているホストマシンにアクセスして共同作業もおこなっている。またホストマシンは製品の出荷時のテストにも利用している。ところが導入時は満足できた環境だったが、時間の経過とともに開発担当者の要求に応えられなくなっていたという。

ホストマシンのリプレースを担当した開発本部 システム開発統括部 生体・画像認識システム開発部 文字認識グループ テーマリーダー 前田雅史氏は次のように説明する。

「導入して4～5年が経ち、CPUの性能やOSの環境が時代遅れになりつつありました。例えば従来のホストマシンでは仮想マシンでWindows 11が稼働させられないため、実施できないテストが生じるなど業務に支障も出ていました」（前田氏）

そこでホストマシンのリプレースを検討することとなった。