ハンディ1台で医薬品の使用期限・ロット番号を自動読取する「画像OCR＋マルチモデルAI」システムを開発 ― 複数のAIモデルを比較検証しJAN読取と印字撮影を1デバイスで完結

撮影から読取までを1デバイスで、複数のAIモデルを比較検証して印字テキストを認識、期限・ロットを受付画面へ自動入力 ― ハンディ1台で受付・在庫管理を自動化。

株式会社PERVA（本社：東京都中央区／ITカンパニー）は、医薬品を扱う受付・在庫管理業務向けに、ハンディスキャナで撮影した商品パッケージ画像から使用期限とロット番号を自動で読み取る「画像OCR＋マルチモデルAI」の認識システムを開発し本番稼働を開始しました。JANコードによる商品特定に加えJANに含まれない使用期限・ロット番号を、Honeywell Xenon XP 1950g の画像撮影機能で取得したうえで複数のAIモデルを比較検証して選定した解析エンジンにかけて自動入力するもので、受付現場の入力工数と転記ミスの削減につなげています。

開発背景

医薬品の受付・在庫管理ではJANコードによる商品特定だけでなく使用期限とロット番号の記録が欠かせません。ところがこの2つはJANコードに含まれておらず国内医薬品はGS1 DataMatrixを搭載した商品が少ないため、多くの品目でパッケージに印字されたテキストを人手で目視入力する必要がありました。目視入力は担当者ごとに読み取り精度や速度がばらつくため転記ミスや確認工数を招きやすく受付業務の属人化と機会損失の温床となっていたのです。従来はハンディでJANを読み期限とロットは別カメラで撮影するといった複数機器の使い分けも想定されましたが現場のオペレーションが煩雑になり実用には至りにくいものでした。そこで当社はハンディスキャナ側でJAN読取と印字画像の撮影までを担わせ、抽出したテキストと画像をAIで解析する構成を実機検証から組み上げています。

本AIエージェント（AI社員）が担う役割

1. 複数AIモデルの比較検証による読み取り ― 印字の解析に最適なAIを選定

撮影画像から期限・ロットを読み取る方式として、スキャナ本体に内蔵されたOCR（ソロモンOCR）で文字化する方式と、画像をそのままサーバーへ送りAIで判定する「AI OCR」方式の両方を検証しました。内蔵OCRはOCR-A/Bなど規格化された専用フォント向けで医薬品パッケージの一般的な印字を安定して文字化できるとは限らないため、画像をサーバー側へ送ってAIで解析するAI OCR方式を採用しています。そのAI解析ではAnthropic Claude・OpenAI GPT・Google Gemini・Moonshot AI Kimi の各AIモデル、および自律型AIエージェントのManus APIを、使用期限やロット番号の一致率・かすれやノイズへの耐性・誤確定率といった複数の観点で横断的に比較し、印字の読み取りに最も適した解析構成を選定しました。画像OCRで一次抽出した文字列を選定後のAIモデルが使用期限・ロット番号として再解釈・確定する二段構えとすることで、OCR単体では読み違えやすい印字のかすれやフォントのばらつき、背景ノイズを補正しています。人が目視で行っていた確認・転記の判断業務は本AIエージェント（AI社員）が代替。

2. ハンディ1台での完結 ― 撮影から読み取りまでを1デバイスで

本システムはJANコードの読み取りに加え使用期限・ロット番号の撮影までを1台のハンディスキャナで完結させます。Honeywell Xenon XP 1950g をUSBシリアルモードに切り替えたうえでブラウザのシリアル通信規格であるWeb Serial API（navigator.serial）で直接つなぎ、撮影コマンド（IMGSNP／IMGSHP）を送ることでJANのバーコードデータと期限・ロットの撮影画像を同じデバイスから取得します。Web Serialの対応はChrome・Edge系に限られるため、受付端末の環境に合わせて構成します。医薬品の白いパッケージは自動露出だと白飛びしやすいため、下図の検証ツールのように撮影コマンドと露出を調整しながら実機で最適な設定を追い込み、小さな印字や使用期限まで鮮明に判読できる画質を確保しました。別カメラを併用する必要がなくなり受付現場のオペレーションは大きく簡素になっています。

3. 自動反映 ― 読み取り結果を受付画面へその場で入力

スキャナから届くデータは、JANコードにあたる数字列は商品照合フローへ、撮影画像は使用期限・ロット番号のOCR・AI解析へと自動で振り分けており、解析結果は受付画面の該当行へその場で反映されます。担当者はバーコードを読ませて期限印字を撮影するだけで商品の特定と期限・ロットの記録が完了。既存のキーボード入力方式とも併存できるため、現行の受付運用を止めずに新方式を追加できる設計としています。反復的な入力作業から担当者を解放し確認・判断の業務に集中できるようにするのが狙いです。

今後の展開

本システムは現在、医薬品を扱う受付・在庫管理業務で本番稼働しており実際の運用データを通じて画像OCRとAI解析の精度をさらに高めている段階です。今後はハンディ1台で撮影から読み取りまでを完結する方式の適用範囲を広げるとともに、比較検証で得た知見を活かして解析エンジンを継続的に最適化していきます。あわせて当社が開発・提供する対話型AIアシスタント「VADO AI」との連携も進めていく予定です。印字テキストの読み取りとAI解析を組み合わせる本アプローチは医薬品に限らず食品・化粧品・工業製品など期限やロットの管理が求められる幅広い流通・在庫管理の現場へ応用できます。PERVA GROUPは予測・最適化・継続学習を軸としたAI開発力を強みに、企業ごとの業務実態に踏み込んだカスタムAIの設計・開発を通じてクライアントの事業成長を支援してまいります。

お問い合わせ先

株式会社PERVA ITカンパニー
TEL：03-6428-7357
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