JP6325407B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

帳票を用いる業務を、コンピュータ等により自動化する技術が従来から知られている。このような技術の例として、帳票に含まれる文字及び図形等のパターン認識処理を利用した帳票識別技術が知られている。帳票識別技術を利用した多くの帳票識別システムでは、帳票を構成する罫線の位置等の帳票の形式を示すブランク帳票を記憶しておき、入力された帳票と、ブランク帳票とを比較することにより帳票の種類を識別する。

特開平０８−２５５２３６号公報

しかしながら従来技術では、帳票の形式によって帳票の種類を識別することができない場合に、複数の帳票の種類から一の帳票の種類を特定することができなかった。

実施形態の情報処理装置は、記憶部と受付部と認識部と特定部とを備える。記憶部は、複数の種類の帳票の記入情報と、前記記入情報のカテゴリを示すカテゴリ情報とを、前記帳票の種類及び記入フィールド毎に蓄積した蓄積情報を記憶する。受付部は、前記帳票を受け付ける。認識部は、前記受付部により受け付けられた前記帳票に含まれる前記記入情報を認識する。特定部は、前記蓄積情報と、前記認識部により認識された前記記入情報とを比較することにより、前記受付部により受け付けられた前記帳票の種類を特定する。前記特定部は、前記認識部により認識された前記記入情報が前記蓄積情報に含まれているか否か、前記認識部により認識された前記記入情報が前記蓄積情報に含まれている割合、及び、前記認識部により認識された前記記入情報と同一のカテゴリの前記記入情報を前記蓄積情報に含む割合に基づいて前記帳票の種類の信頼度を算出し、前記信頼度の高い順に複数の前記帳票の種類を特定する。

図１は実施形態の情報処理装置の構成の例を示す図である。 図２は帳票の例を示す図である。 図３Ａは実施形態のブランク帳票の例を示す図である。 図３Ｂは実施形態の記入フィールド形式情報の例を示す図である。 図４は帳票の形式情報によって帳票の種類の識別ができない場合の例を示す図である。 図５は実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャートである。 図６は実施形態の情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。

図１は実施形態の情報処理装置１００の構成の例を示す図である。実施形態の情報処理装置１００は、記憶部１、受付部２、認識部３、識別部４、特定部５、表示制御部６、表示部７及び入力部８を備える。

記憶部１は情報を記憶する。記憶部１は、例えば帳票モデル１１、認識辞書１２及び蓄積情報１３を記憶する。帳票モデル１１、認識辞書１２及び蓄積情報１３の説明は後述する。

受付部２は帳票を受け付ける。受付部２は帳票を認識部３に入力する。

なお受付部２が帳票を受け付ける方法は任意でよい。受付部２は、例えば帳票を示す画像を受け付ける。画像は、例えば帳票をスキャナにより読み込むことにより作成された画像ファイルでもよいし、帳票をカメラにより撮影することにより作成された画像ファイルでもよい。

図２は帳票の例を示す図である。図２は自動車販売会社の業務で用いられる帳票の例を示す。例えば品名には、セダンＡが記載されている。以下、帳票に記入される情報を記入情報といい、記入情報が記入される場所を記入フィールドという。例えば図２の帳票の記入フィールドは、氏名、性別、住所、品名、単価、個数及び合計金額の欄である。

図１に戻り、認識部３は受付部２から帳票を受け付ける。認識部３は帳票の形式情報、及び、帳票に含まれる記入情報を認識する。

記入情報は、記入内容（文字列、記号及び数字等）を示す情報、及び、記入内容の帳票上の位置を示す情報を含む。

形式情報は、帳票の形式を示す情報である。形式情報は、例えば帳票を構成する罫線の位置を示す罫線情報、プレ印字文字列（入力欄の説明等）の位置と内容を示すプレ印字文字列情報、及び、記入フィールド形式情報を含む。記入フィールド情報の説明は図３Ｂを参照して後述する。

具体的には、認識部３は認識辞書１２を利用して形式情報及び記入情報を認識する。認識辞書１２は文字及び図形等のパターンを認識するための辞書であり、パターンから得られる特徴情報とそれに対応する文字種や図形パターン種を関連付けて記憶している。認識部３はパターン認識処理を行うことにより得られたパターン認識結果情報から、認識辞書１２を用いて帳票の形式情報及び記入情報を認識する。

認識部３は形式情報を識別部４に入力する。また認識部３は記入情報を特定部５に入力する。

識別部４は認識部３から形式情報を受け付ける。識別部４は形式情報と帳票モデル１１とを比較することにより帳票の種類を識別する。そして識別部４は形式情報と帳票モデル１１とを比較することにより、帳票の種類を識別できるか否かを判定する。

ここで帳票モデル１１について説明する。帳票モデル１１は、帳票の種類毎に、ブランク帳票及び記入フィールド形式情報を記憶する。

図３Ａはブランク帳票の例を示す図である。図３Ａに示されるように、ブランク帳票は記入情報が記入されていない状態の帳票である。ブランク帳票は、帳票を構成する罫線の位置、及び、プレ印字文字列（入力欄の説明等）の位置と内容を示す。図３Ａの例では、プレ印字文字列（入力欄の説明等）は、氏名、性別、男・女、住所、品名、単価、個数及び合計金額である。

図３Ｂは記入フィールド形式情報の例を示す図である。記入フィールド形式情報は、記入フィールド毎に、記入フィールドに記入される記入情報の入力形式を示す。図３Ｂの記入フィールド形式情報の例では、例えば氏名の記入フィールドの入力形式は、名前が記入される名前フィールドであることを示す。また例えば単価の記入フィールド、及び、合計金額の記入フィールドに記入される記入情報の入力形式は、金額が記入される金額フィールドであることを示す。なお数字フィールド及び金額フィールドは桁数等の情報が関連付けられていてもよい。

図１に戻り、具体的には、識別部４は形式情報に含まれる罫線情報及びプレ印字文字列情報を、帳票モデル１１のブランク帳票と比較し、形式情報に含まれる記入フィールド形式情報を、帳票モデル１１の記入フィールド形式情報と比較する。

識別部４は帳票の種類を識別できる場合、一の帳票の種類を示す情報を特定部５に入力する。識別部４は帳票の種類を識別できない場合、識別部４の処理により絞り込まれた複数の帳票の種類を示す情報を特定部５に入力する。

なお識別部４の具体的な識別処理には任意の方法を使用してよい。例えば特許文献１に開示されている方法を使用してもよい。

ここで識別部４が形式情報により帳票の種類を識別できない場合について説明する。

図４は形式情報による帳票の種類の識別ができない場合の例を示す図である。図４は、帳票Ａ（九州自動車注文票）、帳票Ｂ（東北化粧品注文票）及び帳票Ｃ（関東新聞申込票）のブランク帳票の例を示す。帳票Ａと帳票Ｃ、及び、帳票Ｂと帳票Ｃは形式情報により区別できるが、帳票Ａと帳票Ｂとは形式情報では区別できない。したがって受付部２により受け付けられた帳票が帳票Ａの場合、識別部４が形式情報に含まれる罫線情報及びプレ印字文字列情報と、帳票モデル１１のブランク帳票とを比較すると、帳票Ａ及び帳票Ｂが一致するため、帳票の種類を識別することができない。

記入フィールド形式情報が参照される場合でも、同様に、識別部４が形式情報に含まれる記入フィールド形式情報と、帳票モデル１１の記入フィールド形式情報とを比較すると、帳票Ａ及び帳票Ｂが一致するため、帳票の種類を識別することができない。

図１に戻り、特定部５は認識部３から記入情報を受け付け、識別部４から帳票の種類を示す情報を受け付ける。特定部５は、識別部４から受け付けた帳票の種類を示す情報が複数の場合、帳票の種類毎に、記入情報と蓄積情報１３とを比較することにより帳票の種類を特定する。

ここで蓄積情報１３について説明する。蓄積情報１３は、複数の種類の帳票の記入情報を、帳票の種類及び記入フィールド毎に蓄積する。例えば蓄積情報１３は、認識部３により過去に認識された複数の記入情報を、帳票の種類及び記入フィールド毎に示す。この場合、過去に認識された記入情報そのもの、又は認識後に人手で修正された記入情報が記憶される。記憶される記入情報は過去に認識された複数の記入情報を全て記憶したものでも、過去の一定期間の記入情報を記憶したものでもよい。

また蓄積情報１３は加工又は集計した記入情報を記憶してもよい。すなわち蓄積情報１３の記憶形式は任意でよい。例えば、図２に例示した帳票の品名の欄に対応する記入フィールドの場合、セダンＡ、セダンＢ、トラックＣ、ワゴンＡ、セダンＢ、・・・のように単純に時系列の記入履歴として蓄積情報１３を記憶してもよい。また例えば、セダンＡ：１００、セダンＢ：５０、セダンＣ：７０、・・・のように、名称と、名称の出現回数とを組にして蓄積情報１３を記憶してもよい。

また蓄積情報１３は、記入情報のカテゴリを示すカテゴリ情報を記入情報に関連付けて記憶する。カテゴリは記入情報の記入内容に応じて分類した情報である。例えば記入内容がセダンＡの場合、カテゴリは自動車である。また例えば、記入内容が口紅Ａの場合、カテゴリは化粧品である。

識別部４から受け付けた帳票の種類を示す情報が複数の場合、具体的には、特定部５は所定の式に基づいて帳票の種類の信頼度Ｐを算出し、信頼度Ｐの高い順に複数の帳票の種類を順序付ける。ここで信頼度Ｐを算出する所定の式について説明する。特定部５は、例えば下記式（１）により信頼度Ｐを算出する。

Ｐ＝ｗ１×Ａ＋ｗ２×Ｂ＋ｗ３×Ｃ ・・・（１）

ここでｗ１、ｗ２及びｗ３は所定の重みを示す定数である。またＡは記入情報が蓄積情報１３に含まれているか否かを示す変数である。例えば記入情報が蓄積情報１３に含まれている場合、Ａ＝１とし、記入情報が蓄積情報１３に含まれていない場合、Ａ＝０とする。またＢは記入情報が蓄積情報に含まれている割合（％）を示す変数である。例えばＢは０から１の値をとる。またＣは記入情報と同一のカテゴリの記入情報を蓄積情報に含む割合（％）を示す変数である。例えばＣは０から１の値をとる。

式（１）による算出結果について具体的に説明する。ここでは図４の帳票Ａ（九州自動車注文票）及び帳票Ｂ（東北化粧品注文票）の品名の欄（品名フィールド）を使用して、信頼度Ｐを算出する場合について説明する。なお簡単のためｗ１＝ｗ２＝ｗ３＝１とする。記入情報の記入内容がセダンＡの場合について具体的に説明する。蓄積情報１３の帳票Ａの品名フィールドに、セダンＡが含まれており、セダンＡの割合が５０％、セダンＡと同じカテゴリである自動車に含まれている記入情報の割合が８０％であるとする。また蓄積情報１３の帳票Ｂの品名フィールドに、セダンＡが含まれており、セダンＡの割合が１％、セダンＡと同じカテゴリである自動車に含まれている記入情報の割合が２％であるとする。

このとき帳票の種類が帳票Ａである場合の信頼度Ｐは、Ｐ＝１＋０．５＋０．８＝２．３である。また帳票の種類が帳票Ｂである場合の信頼度Ｐは、Ｐ＝１＋０．０１＋０．０２＝１．０３である。これにより特定部５は、受付部２が帳票Ａを受け付けたとき、識別部３が形式情報により帳票の種類を識別できない場合でも、より信頼度Ｐが高い帳票は帳票Ａであることを特定することができる。

なお特定部５が信頼度Ｐを算出するときに使用される記入フィールドは、帳票毎に任意に決定してよい。また特定部５は複数の記入フィールドの信頼度Ｐに基づいて帳票を特定してもよい。また特定部５が信頼度Ｐを算出するときに使用する所定の式は任意でよい。特定部５は、例えば記入フィールドの文字出現頻度、単語出現頻度、文字種、数値、属性（名前及び住所等）、地域及び性別等の偏り（傾向）を利用した所定の式を使用してもよい。

識別部４から受け付けた帳票の種類を示す情報が１つの場合、特定部５は帳票の種類を示す情報と、認識部３から受け付けた記入情報とに基づいて、当該帳票の種類の記入情報を、記入フィールド毎に蓄積情報１３として記憶する。

また識別部４から受け付けた帳票の種類を示す情報が複数の場合、特定部５は信頼度Ｐに基づいて決定した複数の帳票の種別の順序を示す順序情報を表示制御部６に入力する。特定部５は表示制御部６から、ユーザーにより選択された一の帳票の種別を示す情報を受け付けると、帳票の種類を示す情報と、認識部３から受け付けた記入情報とに基づいて、当該帳票の種類の記入情報を、記入フィールド毎に蓄積情報１３として記憶する。

表示制御部６は表示部７に表示する情報を制御する。表示制御部６は、例えば特定部５から順序情報を受け付けると、順序情報に基づいて、信頼度Ｐの高い順に複数の帳票の種類を表示し、ユーザーから帳票の選択を受け付ける選択画面を表示部７に表示する。表示制御部６は選択画面を介してユーザーから受け付けた帳票の種類を示す情報を、特定部５に入力する。

表示部７は情報を表示する。表示部７は、例えば上述の選択画面を表示する。

入力部８はユーザーからの入力を受け付ける。入力部８は、例えば帳票の種類の選択を示す入力を受け付ける。

次に実施形態の情報処理装置１００の情報処理方法について説明する。

図５は実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャートである。はじめに、受付部２が、帳票を受け付ける（ステップＳ１）。次に、認識部３が、帳票の形式情報、及び、帳票に含まれる記入情報を認識する（ステップＳ２）。認識部３は形式情報を識別部４に入力し、記入情報を特定部５に入力する。次に、識別部４が、帳票の形式情報により帳票の種類を識別できるか否かを判定する（ステップＳ３）。

帳票の種類を識別できる場合（ステップＳ３、Ｙｅｓ）、処理はステップＳ７に進む。

帳票の種類を識別できない場合（ステップＳ３、Ｎｏ）、特定部５が、帳票の種類を特定した場合の信頼度Ｐを算出する（ステップＳ４）。具体的には、特定部５が、認識部３から記入情報を受け付け、識別部４から複数の帳票の種類を示す情報を受け付ける。そして特定部５は、記入情報の記入内容、及び、上述の所定の式に基づいて帳票の種類の信頼度Ｐを算出する。

次に、表示制御部６が、信頼度Ｐの高い順に複数の帳票の種類を表示し、ユーザーから帳票の選択を受け付ける選択画面を表示部７に表示する（ステップＳ５）。次に、入力部８が、帳票の種類の選択を示す入力を受け付ける（ステップＳ６）。信頼度Ｐの高い順に複数の帳票の種類が表示部７に表示されるので、表示された帳票の種類が多い場合でも、正しい帳票の種類を選択するためのユーザーの手間を省くことができる。

次に、特定部５が、帳票の種類を特定する（ステップＳ７）。具体的には、帳票の種類を識別できる場合（ステップＳ３、Ｙｅｓ）、識別部３が、一の帳票の種類を示す情報を特定部５に入力し、特定部５が帳票の種類を特定する。また帳票の種類を識別できない場合（ステップＳ３、Ｎｏ）、ステップＳ６で入力部８が受け付けた帳票の種類の選択を示す入力に基づいて、特定部５が帳票の種類を特定する。

次に、特定部５が、ステップＳ７で特定された当該帳票の種類の蓄積情報１３の記入フィールド毎に記入情報を記憶する（ステップＳ８）。

最後に実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の例について説明する。図６は実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の例を示す図である。

実施形態の情報処理装置１００は、制御装置２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、表示装置２４、入力装置２５及び通信装置２６を備える。制御装置２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、表示装置２４、入力装置２５及び通信装置２６は、バス２７を介して接続されている。情報処理装置１００は、例えばパーソナルコンピュータ及びスマートデバイス等である。

制御装置２１は補助記憶装置２３から主記憶装置２２に読み出されたプログラムを実行する。主記憶装置２２はＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリである。補助記憶装置２３はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）や光学ドライブ等である。図１の記憶部１は主記憶装置２２及び補助記憶装置２３に対応する。

表示装置２４は情報処理装置１００の状態等を表示する。表示装置２４は、例えば、液晶ディスプレイである。入力装置２５は情報処理装置１００を操作するためのインタフェースである。入力装置２５は、例えばキーボードやマウス等である。情報処理装置１００がスマートフォン及びタブレット型端末等のスマートデバイスの場合、表示装置２４及び入力装置２５はタッチパネルでもよい。通信装置２６はネットワークに接続するためのインタフェースである。

実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ−Ｒ及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。

また実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムをダウンロードさせずにインターネット等のネットワーク経由で提供するように構成してもよい。

また実施形態の情報処理装置１００のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムは、上述した図１の各機能ブロック（受付部２、認識部３、識別部４、特定部５及び表示制御部６）を含むモジュール構成となっている。当該各機能ブロックは、実際のハードウェアとしては、制御装置２１が上記記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、上記各機能ブロックが主記憶装置２２上にロードされる。すなわち上記各機能ブロックは主記憶装置２２上に生成される。なお上述した図２の各機能ブロックの一部又は全部をソフトウェアにより実現せずに、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアにより実現してもよい。

以上説明したように、実施形態の情報処理装置１００では、記憶部１が、複数の種類の帳票の記入情報を、帳票の種類及び記入フィールド毎に蓄積した蓄積情報１３を記憶する。そして特定部５が、蓄積情報１３と、認識部３により認識された記入情報とを比較することにより、受付部２により受け付けられた帳票の種類を特定する。これにより形式情報によって帳票の種類を識別することができない場合でも、複数の帳票の種類から一の帳票の種類を特定することができる。

例えば実施形態の情報処理装置１００によれば、認識部３が、プレ印字文字列（入力欄の説明等）の文字認識を誤読した場合、又は何らかの原因で文字列が欠落した場合等により、識別部４が帳票の種類を識別することができない場合でも、複数の帳票の種類から一の帳票の種類を特定することができる。

また例えば受付部２が、スキャナではなく、スマートフォン及びタブレット等に内蔵されたカメラの場合、帳票全体が撮影されていないことがある。帳票全体が撮影されていないことにより、識別部４が帳票の種類を識別することができない場合でも、実施形態の情報処理装置１００によれば、複数の帳票の種類から一の帳票の種類を特定することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 記憶部
２ 受付部
３ 認識部
４ 識別部
５ 特定部
６ 表示制御部
７ 表示部
８ 入力部
１１ 帳票モデル
１２ 認識辞書
１３ 蓄積情報
２１ 制御装置
２２ 主記憶装置
２３ 補助記憶装置
２４ 表示装置
２５ 入力装置
２６ 通信装置
２７ バス
１００ 情報処理装置

Claims (5)

1. 複数の種類の帳票の記入情報と、前記記入情報のカテゴリを示すカテゴリ情報とを、前記帳票の種類及び記入フィールド毎に蓄積した蓄積情報を記憶する記憶部と、
   前記帳票を受け付ける受付部と、
   前記受付部により受け付けられた前記帳票に含まれる前記記入情報を認識する認識部と、
   前記蓄積情報と、前記認識部により認識された前記記入情報とを比較することにより、前記受付部により受け付けられた前記帳票の種類を特定する特定部と、
   を備え、
   前記特定部は、前記認識部により認識された前記記入情報が前記蓄積情報に含まれているか否か、前記認識部により認識された前記記入情報が前記蓄積情報に含まれている割合、及び、前記認識部により認識された前記記入情報と同一のカテゴリの前記記入情報を前記蓄積情報に含む割合に基づいて前記帳票の種類の信頼度を算出し、前記信頼度の高い順に複数の前記帳票の種類を特定する、
   情報処理装置。
2. 前記信頼度の高い順に複数の前記帳票の種類を表示し、ユーザーから前記帳票の種類の選択を受け付ける選択画面を表示する表示制御部を更に備え、
   前記特定部は、前記ユーザーによる前記帳票の種類の選択に基づいて前記帳票の種類を特定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記帳票の種類を識別する識別部を更に備え、
   前記記憶部は、前記帳票の種類毎の形式を示す帳票モデルを更に記憶し、
   前記認識部は、前記受付部により受け付けられた前記帳票の形式を示す形式情報を更に認識し、
   前記識別部は、前記形式情報と前記帳票モデルとを比較することにより、受け付けた前記帳票の種類を識別し、
   前記特定部は、前記識別部が前記帳票の種類を識別できなかった場合、前記蓄積情報と、前記認識部により認識された前記記入情報とを比較することにより、前記受付部により受け付けられた前記帳票の種類を特定する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 複数の種類の帳票の記入情報と、前記記入情報のカテゴリを示すカテゴリ情報とを、前記帳票の種類及び記入フィールド毎に蓄積した蓄積情報を記憶する記憶部を備える情報処理装置の情報処理方法であって、
   情報処理装置が、前記帳票を受け付けるステップと、
   情報処理装置が、前記受け付けるステップにより受け付けられた前記帳票に含まれる前記記入情報を認識するステップと、
   情報処理装置が、前記蓄積情報と、前記認識するステップにより認識された前記記入情報とを比較することにより、前記受け付けるステップにより受け付けられた前記帳票の種類を特定するステップと、を含み、
   前記特定するステップは、前記認識するステップにより認識された前記記入情報が前記蓄積情報に含まれているか否か、前記認識するステップにより認識された前記記入情報が前記蓄積情報に含まれている割合、及び、前記認識するステップにより認識された前記記入情報と同一のカテゴリの前記記入情報を前記蓄積情報に含む割合に基づいて前記帳票の種類の信頼度を算出するステップと、
   前記信頼度の高い順に複数の前記帳票の種類を特定するステップと、
   を含む情報処理方法。
5. 複数の種類の帳票の記入情報と、前記記入情報のカテゴリを示すカテゴリ情報とを、前記帳票の種類及び記入フィールド毎に蓄積した蓄積情報を記憶する記憶部を備える情報処理装置を、
   前記帳票を受け付ける受付部と、
   前記受付部により受け付けられた前記帳票に含まれる前記記入情報を認識する認識部と、
   前記蓄積情報と、前記認識部により認識された前記記入情報とを比較することにより、前記受付部により受け付けられた前記帳票の種類を特定する特定部、
   として機能させ、
   前記特定部は、前記認識部により認識された前記記入情報が前記蓄積情報に含まれているか否か、前記認識部により認識された前記記入情報が前記蓄積情報に含まれている割合、及び、前記認識部により認識された前記記入情報と同一のカテゴリの前記記入情報を前記蓄積情報に含む割合に基づいて前記帳票の種類の信頼度を算出し、前記信頼度の高い順に複数の前記帳票の種類を特定する、
   プログラム。

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