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J-GLOBAL ID：201802276947263842   整理番号：18A2015759

クラウドソーシングによる名刺データ化プロセスの実践

著者 (6件)： 高橋寛治 (Sansan) ,  糟谷勇児 (Sansan) ,  真鍋友則 (Sansan) ,  中野良則 (Sansan) ,  吉村皐亮 (Sansan) ,  常樂諭 (Sansan)
資料名： 情報処理学会デジタルプラクティス(Web)  (Journal of Digital Practices (Web))
巻： 9  号： 4  ページ： 808-822 (WEB ONLY)  発行年： 2018年10月15日 
JST資料番号： U0569A  ISSN： 2188-4390  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Sansan(株)はクラウド名刺管理サービスを提供している。現在のデータ化精度は99.9%であり,ビジネスユースに耐え得る名刺読み取り精度を実現している。OCRのみではこの精度を実現できず,クラウドソーシングを活用することで高精度と低コストを実現している。本稿では,高精度かつ低コストなデータ化のためのクラウドソーシングの取り組み事例を紹介する。具体的には,(1)スパムワーカと疑われるワーカに対して,警告文を表示することで入力精度を89.4%から91.1%(入力ワーク時)に向上することができること,(2)報酬を2,3倍にした際の作業量の増加率が,それぞれ13.7%,31.8%(選択ワーク時)と必ずしも2,3倍にはならないことが分かったこと,(3)ワークの完了条件を2人のワーカの結果がマッチした時点と3人のワーカの結果がマッチした時点で変えた際に,入力精度に大きな差が見られなかったことなどを報告する。これらは既存の研究で報告された内容から逸脱するものではないが,実際の事業での応用において具体的な数値を元に報告したものとして有用な事例研究である。(著者抄録)

シソーラス用語： *アウトソーシング ,  *データ読取 ,  *文字読取 ,  精度 ,  原価 ,  画像補正 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  画像認識 ,  *画像
準シソーラス用語： *クラウドソーシング ,  *名刺読み取り ,  高精度 ,  低コスト ,  深層学習 ,  *名刺画像

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

引用文献 (7件)：

• Howe, J. : The Rise of Crowdsourcing, Vol.14, No.6, Wired Magazine (2006).
• 鹿島久嗣,小山 聡,馬場雪乃:ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング,講談社 (2016).
• Callison-Burch,C. and Dredze,M. : Creating Speech And Language Data with Amazon's Mechanical Turk , Proceedings of the NAACL HLT 2010 Workshop on Creating Speech and Language Data with Amazon's MechanicalTurk, Association for Computational Linguistics, pp.1-12 (2010).
• Kajino, H., Baba , Y. and Kashima, H. : Instance-Privacy Preserving Crowdsourcing, Second AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing (2014).
• Von Ahn, L., Blum, M. and Langford, J. : Telling Humans and Computers Apart Automatically, Commun. ACM, Vol.47,No.2, pp.56-60 (2004).

タイトルに関連する用語 (3件)： クラウドソーシング ,  名刺 ,  プロセス