GEES

独自の名刺データ化システム

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GEES

GEESは、DSOCが独自に開発した名刺データ化システムです。
この名称は、以下の単語からそれぞれ頭文字を取って名付けられました。

Global

世界中のリソースを
利用できる

(日本語以外は地産地消で解決できる)

Elastic

繁忙・閑散期を柔軟に
吸収できる伸縮自在な
体制を組める

Efficient

効果的な方法で
役割配置できる

Scalable

スケーリングできる

開発当時、GEESの構築に当たっては、「名刺のデータ化において自社が雇用するオペレーター以外のリソースを活用する」という方針が掲げられました。

それを実現したのが、「マイクロタスク(誰でも、いつでも、どこでも、隙間時間で、事前準備不要)×マルチソーシング(センターオペレーター、在宅オペレーター、海外オペレーター、クラウドソーシング)」です。

機械の力で取り込まれた名刺の画像を分割して作業単位を小さくすることで、精度とセキュリティーを担保しながら、限られた人的リソースを効果的に活用できる仕組みが実現しました。DSOCは、将来的に限りなく人的リソースを必要とする工程を減らし、名刺のデータ化における完全自動化を目指しています。

GEESによる名刺のデータ化

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    スマートフォンやスキャナーにより取り込まれた名刺画像には、まず背景から4頂点を切り出すトリミングと影の除去、文字を際立たせるホワイトニングなどの処理が行われます。これらの処理によって、スマートフォン本体や手の影、照明の色がデータ化の品質に影響することを防ぎ、データ化における一定の品質を担保しています。

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    続いて、作業の簡略化(マイクロタスク化)のために、項目ごとの分割および項目名の分類を深層学習(Deep Learning)を併用した独自のアルゴリズムによって実施します。

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    また、セキュリティーに配慮し、姓名や電話番号、メールアドレスなどを含む画像は、情報として価値がなくなるまで再度分割(切片化)されます。この処理によって、この後の工程で入力を行うオペレーターが名刺であることを判断できないレベルにまで画像は分割されます。

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    オペレーターは、分割された画像を基に各項目を入力します。この際、入力ミスを防ぐために1つの項目に対して複数のオペレーターによる多重入力を実施し、その結果を照合することでデータ化の精度を高めています。また、人の間違い方には一定の規則性があるため、その間違い方についても深層学習を用いて解析し、データ化の精度を補完していきます。

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    各項目の入力内容については、オペレーターによる目視も含めたチェックを実施し、分割されたデータを最終的に1つの名刺情報データとして集約してユーザーに納品しています。平均して名刺1枚当たり約20の工程が存在し、全てを合わせると毎月億単位の工程をタスクとして処理していることになります。

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