「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」 ８月９日より販売

貿易関連企業で幅広く導入可能な汎用AI-OCR
「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」
８月９日より販売
重点項目読み取り精度91％* / フォーマットの異なるInvoiceの54項目を自動読み取り

　弊社は、世界中で幅広く使用されながらも、国や企業ごとにフォーマットが異なる貿易書類のCommercial Invoice向けに、54項目を自動認識してテキストを抽出するオリジナルのAI-OCR「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」を、2023年8月9日より販売します。

デモ動画URL： https://www.youtube.com/watch?v=xR-wPl661Dw

　Commercial Invoiceのようなフォーマットが無数に存在する書類を読み取ることが可能な AI-OCR システムの開発には、抽出項目の座標定義を必要としない高度な AI-OCR の技術（特徴量学習型*¹）が必要となります。
今回発表する特徴量学習型のAI-OCR「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」は、使用頻度の高さや優先度などで整理した54項目（※別紙参照）を自動で読み取ることができるほか、そのうち特に重要度の高い24項目は、文字単位精度で平均91.24%*²、項目別精度で平均82.74％*²と、高精度の読み取りを実現しています。
シナモンAIは、専用モデル構築までのコストと時間が不要で、スピーディに導入することができる、汎用性の高い高精度なAI-OCRにより、貿易業界のDXを推進してまいります。
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*1 特徴量学習型AI-OCRは、複数の帳票において項目ごとに共通する様々な特徴を学習することで項目を特定し、記載内容と項目を紐づけることができる技術です。何の帳票か、どこに何が書かれているのかを自動で判断するため、お客様での設定が不要です。そのため、多種多様なフォーマットの非定型帳票に強いAI-OCRと言えます。
*2いずれもシナモンAIテストデータ値

■開発の背景
　国内における貿易業務の課題の一つとして、貿易に関わる帳票（貿易書類）から人が必要項目を確認し、入力する業務があります。また、帳票のフォーマットは国や企業によって異なるため、必要な情報を確認するためには経験・スキルが必要であり、入力作業に時間がかかります。

シナモンAIではこれまで、貿易業界の帳票に特化した専用AI-OCR「Flax Scanner for 貿易書類」を提供してきたほか、貿易業務実務者で構成される「貿易コンソーシアムへ入会」するなど、貿易業界のAI導入によるDX推進に注力し、導入実績とノウハウを築いてまいりました。

顧客専用のAI-OCRモデルの開発は、項目別精度（すべての項目を正確に読み取れているかの指標）85～90％、文字単位精度（何文字中何文字読み取れているかの指標）90～95%を達成してまいりましたが、帳票毎に専用のAI-OCRモデルを開発するためコストがかかり、導入できる企業は限られていました。より多くの企業でAI-OCRを導入いただけるよう、まずは顧客のニーズが高い「Commercial Invoice汎用モデル」の開発に着手し、シナモンAIの高度なAIテクノロジーにより、幅広いCommercial Invoiceフォーマットを読み取ることができる実用レベルの汎用AI-OCRが完成し、この度の発表へと至ります。

 

■高度なAIテクノロジーで実現した、多様なフォーマットに対応する高精度汎用AI-OCR
　「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」は、輸出者・輸入者（メーカー/商社など）、船会社、航空会社、フォワーダー、保険会社（損保）、銀行など、貿易書類を扱う幅広い企業で導入することが可能で、これはシナモンAIの高いAIテクノロジーにより実現しました。

AI-OCRシステムの多くは、フォーマット化された書類から、どこに何の記載があるのかを事前に定義する「座標定義型」で開発されます。しかし、世界的な貿易取引においては、フォーマットが無数にあるため「座標定義型」で対応することは実質的に不可能と言えます。

今回発表の「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」は、「特徴量学習型AI-OCR」によって開発しました。「特徴量学習型AI-OCR」は、AIに膨大なデータを学習させることで、特徴（パターンや一貫性）を見つけ出し、そのデータが何のデータであるのかをAI自身で特定させる学習方法です。事前の座標定義が不要なため、フォーマットが無数に存在する貿易書類にも対応することができます。幅広いフォーマットの読み取りに対応するには高度なAIテクノロジーが求められ、シナモンAIは、このIDP（intelligent document processing=自動知識抽出技術）と呼ばれる技術領域に優れています。

シナモンAIは今後、Commercial Invoiceに続いてニーズのあるPacking List（包装明細書）、Bill of Lading （船荷証券）、Arrival Notice（貨物到着通知 ）など、帳票ごとの汎用AI-OCRの開発・導入拡大を目指します。

■導入可能な主な企業
輸出者・輸入者（メーカー/商社など）、船会社、航空会社、フォワーダー、保険会社（損保）、銀行

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＼「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」紹介セミナーを開催します。／

■日時：8月23日 (水) 12:00～12:40
■参加申し込みURL：https://go.cinnamon.ai/20230823_LP1.html

さらに、国際物流総合展2023（9月13日～9月15日/東京ビッグサイト）で「Flax Scanner for貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」の実演デモをします！ ぜひブースにお立ち寄りください。
https://www.logis-tech-tokyo.gr.jp/ie/index.html

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◇ 本件に関する企業からの問い合わせ先（シナモンAI問い合わせフォーム）： 　 https://go.cinnamon.ai/inquiry.html
※「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」の導入は、UIを用いたシステム利用やAPIのみの提供のほか、企業ごとカスタマイズ提案も可能です。

 

 

＜参考資料＞
 「Flax Scanner for 貿易書類 Commercial Invoice汎用モデル」
読み取り対象54項目

輸出者・輸入者（メーカー/商社など）、船会社、航空会社、フォワーダー、保険会社（損保）、銀行など、貿易書類を扱う幅広い企業へのヒアリングより、Commercial Invoice汎用モデルとして、以下54項目を読み取り対象項目に決定しました。（重要度の高い項目は＊）
（明細）と付いている項目は、表形式で読み取ります。

◇読み取り精度（シナモンAIによるテストデータ値）
重要項目精度　●文字単位精度：平均91.24% / ●項目別精度：平均82.74％
全項目精度　●文字単位精度：平均87.23% / ●項目別精度：平均78.86％

No.名	読み取り項目
1	Shipper/Exporter Name*
2	Shipper/Exporter Address*
3	Shipper/Exporter Phone No.
4	Shipper/Exporter FAX No.
5	Shipper/Exporter Department
6	Consignee/Messrs/Shipped to Name*
7	Consignee/Messrs/Shipped to Address*
8	Consignee/Messrs/Shipped to Phone No.
9	Buyer/Accountee/Sold to Name*
10	Buyer/Accountee/Sold to Address*
11	Buyer/Accountee/Sold to Phone No.
12	Invoice Date
13	Invoice No. *
14	B/L No.
15	Customer No./Account No.
16	Contract No./Contract No.
17	Order No.
18	P/O No.
19	Booking No.
20	Vessel Name/Means of Transport & Route*
21	Voyage No. *
22	Port of Loading/From*
23	Shipment Date/Date of Departure/ON
24	Via
25	Port of Discharge*
26	Final Destination
27	Country of Origin*
28	Payment Terms*
29	L/C No.
30	Item Name/Description of Goods（明細）*
31	HS Code（明細）*
32	Item No./Lot No.（明細）*
33	Item Quantity/Unit Quantity（明細）*
34	Total Quantity per item（明細）*
35	Unit（明細）*
36	Unit Price（明細）*
37	Amount per item（明細）*
38	Tax*
39	Case Mark/Marks & Nos./No. of Packages
40	Incoterms/Trade Terms*
41	Total Quantity/Total Packages
42	Subtotal Amount
43	Freight Cost
44	Bank Name
45	Bank Branch Name
46	Account Name
47	Bank Account Number
48	Bank Address
49	Swift Code/Swift Address/BIC Code
50	Payment Date/Due Date
51	Signatory Company
52	Signed by
53	Currency*
54	IBAN Code