Tips

OCRを使って、紙の書類をデータ化してkintoneに移行しよう

目次

はじめに

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社内のシステムとして導入したkintoneを利用してペーパーレス化を行いたいときなどに、社内に蓄積された紙の書類をデータにするのは一苦労です。
そんなときは、OCRを使って書類の内容をテキストデータへ変換し、kintoneに取り込めると便利です。

今回の記事はJavaScriptライブラリのTesseract.jsを用いて、紙の書類の電子化を楽にするカスタマイズを紹介します。

完成イメージ

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今回のカスタマイズを適用することで、レコード作成画面とレコード編集画面からOCRで画像ファイルを解析し、読み取ったテキストを文字列（複数行）フィールドに転記できます。
また、解析した画像ファイルも、kintoneの添付ファイルフィールドに保存されます。

画像データを解析する流れ

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  1. 「ファイルを選択」ボタンで、解析したい画像ファイルを読み込みます。
  2. 「解析する」ボタンを押すと画像解析が始まります。

  3. 解析された結果が表示されます。

  4. ← ボタンを押すことで内容をまるごと転記できます。

    あるいは、マウスドラッグで必要な箇所のみ選択して転記できます。
    解析に使ったファイルは、そのままkintoneに保存されます。

実際の操作の流れは、下記GIF画像を確認してください。

デモ環境

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デモ環境で実際に動作を確認できます。
https://dev-demo.cybozu.com/k/340/ (External link)

ログイン情報は cybozu developer networkデモ環境 で確認してください。

アプリの準備

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「はじめから作成」でアプリを新規作成し、文字列（複数行）フィールド、ボタンや読み取ったテキストを配置するスペースフィールドと、添付ファイルフィールドを次のように設定しましょう。

フィールドの種類 フィールドコード 備考
スペース recognize_space ファイルを読み取るInput要素や解析のためのButton要素などを設置します。
文字列（複数行） text kintoneにデータを保持するための文字列フィールドです。
添付ファイル file 解析したファイルをkintoneに格納するためのファイルフィールドです。

サンプルコード

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ocr.js

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本サンプルのプログラムです。JavaScriptファイルとして保存してください。

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/*
 * tessaract sample program
 * Copyright (c) 2023 Cybozu
 *
 * Licensed under the MIT License
 * https://opensource.org/license/mit/
 */

(() => {
  'use strict';

  let fileInput;
  let fileKey;

  kintone.events.on(['app.record.create.show', 'app.record.edit.show'], (event) => {
    kintone.app.record.setFieldShown('file', false);

    const copyButton = document.createElement('button');
    copyButton.innerText = '←';
    copyButton.onclick = () => {
      event.record.text.value = resultText.innerText;
      kintone.app.record.set(event);
    };

    fileInput = document.createElement('input');
    fileInput.type = 'file';
    fileInput.accept = 'image/*';

    const resultText = document.createElement('div');

    const recognizeButton = document.createElement('button');
    recognizeButton.innerText = '解析する';
    recognizeButton.onclick = () => {

      if (!fileInput.files.length > 0) {
        alert('読み取りたい文字の画像ファイルを選択してください');
        return;
      }

      const reader = new FileReader();

      reader.onload = async () => {
        const worker = await Tesseract.createWorker({
          logger: m => {
            console.log(m);
            resultText.innerText = `${m.status} : ${Math.round(m.progress * 100)}%`;
          },
        });

        await worker.loadLanguage('jpn');
        await worker.initialize('jpn');
        await worker.setParameters({
          preserve_interword_spaces: '1',
        });

        const {data: {text}} = await worker.recognize(reader.result);
        resultText.innerText = text;
        await worker.terminate();
      };

      reader.readAsDataURL(fileInput.files[0]);
    };

    const recognizeSpace = kintone.app.record.getSpaceElement('recognize_space');
    recognizeSpace.style.width = '600px';
    recognizeSpace.appendChild(copyButton);
    recognizeSpace.appendChild(fileInput);
    recognizeSpace.appendChild(recognizeButton);
    recognizeSpace.appendChild(resultText);

    return event;
  });


  kintone.events.on(['app.record.create.submit', 'app.record.edit.submit'], async (event) => {
    if (fileInput.files.length === 0) {
      fileKey = undefined;
      return event;
    }

    const formData = new FormData();
    formData.append('__REQUEST_TOKEN__', kintone.getRequestToken());
    formData.append('file', fileInput.files[0]);

    const headers = {
      'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
    };
    const resp = await fetch('/k/v1/file.json', {
      method: 'POST',
      headers,
      body: formData,
    });
    const respData = await resp.json();
    fileKey = respData.fileKey;

    return event;
  });

  kintone.events.on(['app.record.create.submit.success', 'app.record.edit.submit.success'], async (event) => {
    if (fileKey == null) return event;
    const recordId = event.recordId;
    const params = {
      app: kintone.app.getId(),
      id: recordId,
      record: {
        file: {
          value: [{fileKey: fileKey}]
        }
      }
    };
    await kintone.api(kintone.api.url('/k/v1/record.json', true), 'PUT', params);

    return event;
  });
})();

サンプルコードの解説

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ボタン等の各種要素の設置

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レコード追加画面を表示した後のイベント 、 レコード編集画面を表示した後のイベント で、下記画像のように、スペースフィールド（recognize _space）の中に4つの要素を用意します。

ファイルインプット

ファイルを読み込む要素を作ります。画像ファイルだけを選択できるよう、MIMEタイプで絞り込んでいます。
また、今回は他のイベントでもこの変数を利用するため、レコード追加画面表示・レコード編集画面表示イベントの外のスコープに、変数の宣言をしています。

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fileInput = document.createElement('input');
fileInput.type = 'file';
fileInput.accept = 'image/*';
解析ボタン

画像ファイルを読み込ませたあと、解析ボタンを押すことで画像解析をさせるためのものです。
onclickイベントに、解析をするためのコードを定義します。
tessaractのAPIそれぞれの詳細は ドキュメント (External link) を確認してください。（英語）
進捗や結果などをテキスト表示用の要素（resultText）にinnerTextで挿入しています。

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const recognizeButton = document.createElement('button');
recognizeButton.innerText = '解析する';
recognizeButton.onclick = () => {

  if (!fileInput.files.length > 0) {
    alert('読み取りたい文字の画像ファイルを選択してください');
    return;
  }

  const reader = new FileReader();

  reader.onload = async () => {
    const worker = await Tesseract.createWorker({
      logger: m => {
        console.log(m);
        resultText.innerText = `${m.status} : ${Math.round(m.progress * 100)}%`;
      },
    });

    await worker.loadLanguage('jpn');
    await worker.initialize('jpn');
    await worker.setParameters({
      preserve_interword_spaces: '1',
    });

    const {data: {text}} = await worker.recognize(reader.result);
    resultText.innerText = text;
    await worker.terminate();
  };

  reader.readAsDataURL(fileInput.files[0]);
};
テキスト表示

画像解析状況の進捗、画像解析した結果を表示するためのものです。今回はDiv要素を利用します。

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const resultText = document.createElement('div');
コピーボタン

解析したテキストを文字列フィールドにコピーするためのものです。
onclickイベントで、kintone.app.record.set()関数を用いて文字列フィールドに解析結果をコピーしています。

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const copyButton = document.createElement('button');
copyButton.innerText = '←';
copyButton.onclick = () => {
  event.record.text.value = resultText.innerText;
  kintone.app.record.set(event);
};

上記用意したものを、次のようにスペースフィールドにそれぞれ追加します。

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const recognizeSpace = kintone.app.record.getSpaceElement('recognize_space');
recognizeSpace.style.width = '600px';
recognizeSpace.appendChild(copyButton);
recognizeSpace.appendChild(fileInput);
recognizeSpace.appendChild(recognizeButton);
recognizeSpace.appendChild(resultText);

ファイルアップロード処理

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レコード保存前のイベントで、解析に使われた画像ファイルのアップロードを行います。
ファイルアップロードの方法詳細については「 ファイルをアップロードする 」記事を確認してください。

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kintone.events.on(['app.record.create.submit', 'app.record.edit.submit'], async (event) => {
  if (fileInput.files.length === 0) {
    fileKey = undefined;
    return event;
  }

  const formData = new FormData();
  formData.append('__REQUEST_TOKEN__', kintone.getRequestToken());
  formData.append('file', fileInput.files[0]);

  const headers = {
    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
  };
  const resp = await fetch('/k/v1/file.json', {
    method: 'POST',
    headers,
    body: formData,
  });
  const respData = await resp.json();
  fileKey = respData.fileKey;

  return event;
});

アップロードしたファイルとレコードの関連付け

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アップロードしたファイルとレコードの関連付けは、REST API経由でしか行えないため レコード追加画面で保存に成功した後のイベント で行います。
アップロードしたファイルとレコードの関連付けについての詳細は「 ファイルアップロードで必須となる3つの手順 」記事を確認してください。

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kintone.events.on(['app.record.create.submit.success', 'app.record.edit.submit.success'], async (event) => {
  if (fileKey == null) return event;
  const recordId = event.recordId;
  const params = {
    app: kintone.app.getId(),
    id: recordId,
    record: {
      file: {
        value: [{fileKey: fileKey}]
      }
    }
  };
  await kintone.api(kintone.api.url('/k/v1/record.json', true), 'PUT', params);

  return event;
});

動作の確認

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ライブラリファイルの準備

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今回はOCRのために、Tesseract.js v4.0.2を利用します。
CDNが次に公開されているため、下記JavaScriptファイルをリンクとして設定します。

https://unpkg.com/tesseract.js@4.0.2/dist/tesseract.min.js

カスタマイズの適用

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さきほど用意したサンプルコードとOCRのためのライブラリをkintone環境に適用します。適用方法はヘルプ記事「 JavaScriptやCSSでアプリをカスタマイズする (External link) 」を参照してください。

サンプルコードを正常に動作させるために、ライブラリファイルを先に読み込む必要があります。

画像を解析する

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こちらからサンプルの画像ファイルをダウンロードし、カスタマイズしたアプリ上で読み込ませ、動作を確認してください。

おわりに

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今回の記事は、Tesseract.jsを利用して画像から既存の資産をkintoneに移しやすくするカスタマイズを紹介しました。

今回は画像のみでPDFには対応していませんが、PDFも一度画像に変換する処理などをすることによりPDFにも対応できます。興味のある方はぜひ確認してみてください。

information

このTipsは、2023年5月版kintoneで動作を確認しています。