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はじめに 請求書の明細表をOCRによって自動で読み取ることができると、経理業務自動化の実現に役立ちま...はじめに 請求書の明細表をOCRによって自動で読み取ることができると、経理業務自動化の実現に役立ちます。 ところが実際には、多様なフォーマットの存在や OCR の誤読が積み重なり、AIモデルとルールベース後処理だけでは思った以上に精度が出ない、という壁にぶつかることがあります。AI モデルそのものの改修となると、学習データの追加やモデル更新など、時間もコストも必要になります。また、ルールベース後処理を増やし続けるのは、将来の保守を重くする心配がつきまといます。 そこで、「大規模言語モデル（LLM）を後処理に加えたら、より柔軟に・より構造的に・まるで人間が行うように誤りを補正できるのではないか」という発想のもと、既存処理に GPT による補正ステップを追加し、精度改善ができるか検証しました。 はじめに LLM による後処理の追加 追加した処理の流れ GPT に与えたプロンプト 検証結果 ま
