最高評価の経費精算システム「Dr.経費精算」の詳細を見る

楽楽精算・Dr.経費精算・MFクラウド経費で60枚のレシートを撮影してみた

「経費精算システムを導入してみたい!」
「レシート代行入力やOCR入力機能があるサービスがあるらしいけど、違いはなんなの?」

そのようなお悩みを抱えていませんか?
今回はOCR読み取りの楽楽精算、オペレーター代行入力を行うDr.経費精算、両方を使用するMF経費精算の3つのシステムを実際に使用し、それぞれの違いを徹底検証していきます!

レシート

このようにレシート60枚、iPhone 8 Plusを用意し、レシート撮影能力の精度を編集部で独自に検証いたしました。
長いものから短いものまで、様々なレシートを集めました!手書きの領収書も用意しました。

ちなみに楽楽精算のOCR入力機能はiPhoneユーザーかつ電子帳簿保存法オプション(別途15,000円〜/月)を契約した場合のみ利用可能です。
(Androidユーザーは利用できません。)
MFクラウド経費やDr.経費精算ではAndroid、iPhone、Webからご利用頂けます。

レシート&手書き領収書60枚を撮影した結果

今回、楽楽精算・MF経費精算・Dr.経費精算でレシート撮影能力を検証した結果、下記のような結果になりました。

Dr.経費精算 楽楽精算 MFクラウド経費
60枚中成功枚数 59枚 41枚 38枚
精度 99.9% 68.3% 68.3%
データ化時間平均 30分~24時間 1~10秒 1~5秒
間違いやすいレシートの特徴・共通点 折れ曲がったレシート1枚が失敗 手書き領収書

レシートを傾けて撮影した場合

複雑で数字の多いレシート
手書き領収書の場合 問題なく入力される 支払先は100%間違える

金額も高い確率で入力間違い

ほとんど認識されない
結論 時間はかかるがデータ化の精度は完璧 申請に手間がかかってくる OCRだけでなく入力代行を利用する必要あり

※入力精度はあくまでも今回試した結果で、確実な指標ではありません

楽楽精算のレシート撮影OCR機能を検証して、わかった5つのこと

1,手書き領収書では取引先名は100%間違えた

手書き文字の含まれた領収書を撮影しましたが、取引先名が正しく入力されることはありませんでした。

下記画像は実際のOCR入力の画面です。ご覧の通り、支払日や日付は正しく入力されていますが、取引先名が間違っております。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,手書き領収書では金額も高い確率で間違えた

とはいえ手書き領収書の金額も高い確率で間違える結果に終わりました。現時点で手書き文字を正確に読み取ることは難しいことがわかりました

 

 

3,大手チェーン店のレシートでは高い精度で入力される

一方で大手チェーン店のレシートは正しく入力されることが多いことがわかりました。

 

 

4,少し傾けると大幅に精度が悪化する

アプリ上でこちらを縦にして撮影してくださいというメッセージが表示されています。
レシートが垂直にならず、多少傾いている場合は情報が正しく入力されません。

 

 

 

 

5,データ化は非常に高速

データ化はほぼMFクラウド経費と同じくらい、数秒でデータ化が完了します。
ややシワや曲がりがあっても情報を割り出そうとしてくれます。

Dr.経費精算レシート撮影機能の検証結果

続いてはDr.経費精算。直感的な操作感が魅力のサービスですが、以下のようなことがわかりました。

  • 確実にデータ化できる。
  • OCRがカバーできない手書きの店名に対応できている
  • 申請までスマートフォンのみで一括でできるなど、気軽に使える
  • 反映に時間がかかる(30分〜24時間、今回は大量の枚数を処理して、反映までに最長5時間ほど要しました

 

画面左下をみてもらえればわかるように、撮影した画面内に大きく手が写り込んでしまいました。

しかし、少し反映に時間はかかったものの訪問先と細かい端数を含めた金額の入力がされており、これまでの2つのサービスでは精度の低い条件でも難なくデータ化を可能にしています!人力での入力の強さは魅力的ですね!

 

また、下記のように手書きの細かい金額が書かれた領収書も難なくデータ化に成功しました。

以上から、Dr.経費精算は「多少時間がかかってもいいからスマートフォン1台で、しかもほぼ手直しなしで楽にデータ化したい!」という方におすすめです。

MFクラウド経費レシート撮影機能の検証結果

  • スピードは最速(1〜5秒)
  • OCRとオペレーターによる代行入力(複数枚撮影のときに可能)両方に対応している
  • 手書きはほぼ読み取ることができない
  • 撮影の際にぶれてしまうと正確な情報が入力されない

基準の黄色い線をみながら撮っていきます。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

大手コンビニチェーン店のレシートです。日付と金額、さらに詳細な店舗情報まで読み取ってくれました!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

金額を読み間違えるミスが少し多く、撮り直しか手動での訂正が求めらました。さらに一部は別の番号から類推して、全く関係ない情報が自動入力されるケースなどがありました。

また、離れて撮影すると数字に優劣がつかなくなり、金額がごちゃ混ぜになることが多く、強調したい金額を中心に据えるなどの工夫が必要でした。

手書き領収書について読み取ることは残念ながらほぼ不可能でした。
また手ブレ補正がないので直前でぶれて測定を誤ることが少なくなかったです。

 

以上から、MF精算は金額以外は自力で打つから早く結果が欲しい!という方に向いているシステムと言えそうです!

今回は3つのシステムを使ってみました。読み取りの精度を重視するか、データ化のスピードを重視するかなど、それぞれにメリットとデメリットがあるので、ご自身の環境を考慮して検討してみてはいかがでしょうか。

OCRとは?

OCR(Optical Character Recognition/Reader、オーシーアール、光学的文字認識)とは、手書きや印刷された文字を、スキャナなどで取り込んで分析してデジタル化させる技術です。

OCRの技術は手書き文字の認識と組み合わせる研究が近年活発になっています。手書き文字の認識をする場合、文法などの文脈に沿った解析が必要なため、パターンを解析させる必要があります。近年はそのような人間の文字認識能力を参考にしたシステムの開発が進み、商用化が加速しています。

OCRの今後の課題と機械学習の応用

OCRは年々精度は上がっているものの、結局識字率は100%には届かないため最終的に人のチェックが必要なのが現状です。
そのためOCRの技術を機械学習と結びつけた技術の確立が課題となっています。

これは文字自体の認識の難しさ(単純なアルファベットではない特殊文字や漢字など)に加えて、前述したパターン認識の難しさが大きな障壁となっています。

”フォーマットが一律で、文字認識すべきエリアを特定できるなら精度をぐっと高められる可能性がある。しかし現実には、例えば前述の健康診断書ひとつとっても、発行する医療機関ごとにフォーマットはバラバラ。縦書き/横書きも混在している。「血圧の上の数値」を示す項目にしても「最大血圧」「収縮期血圧」といった表記揺れもあるし、過去数年の実績値が1枚の中に併記されていて読み取り対象を特定しにくいといったケースも多々ある。”

(引用:OCRは認識率より「人の後処理」を注視すべし、朝日生命に導入したキヤノンマーケティングの現実解)

このように1つの文書のフォーマットを学習させても、全く違う構造の文章を読み取る際には人間の様に文脈を把握するという判断が難しく、最終的に人がチェックすることは避けられないのが現状になります。


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