なぜ、パッケージ表示の校正はここまで難しいのか。
法令・公正競争規約・業界自主基準・暗黙の表現慣習。重なり合うルールを、熟練担当者の集中力で支え続ける現場は、構造的な限界を迎えています。
多層化するルール
食品表示法、景品表示法、公正競争規約、業界自主基準、社内ルール、例外的に認められてきた表現慣習 ― これらを常に最新の状態で横断的に把握する必要があります。
熟練者依存と心理負荷
見落としが社会的影響・回収リスクに直結するため、担当者の集中力に過度に依存。長時間の確認作業は精神的負荷が高く、品質のばらつきを生みます。
一般OCRでは読めない
極小文字・密な行間・縦中横・装飾フォント・低コントラスト背景。パッケージは一般文書と比べてOCRの難易度が劇的に高く、誤読・見落としが致命的です。
課題に対応する、Koallect の設計思想。
"AIが勝手に判断する" のではなく、"人が最終判断を高速かつ正確に行える状態をつくる"。その一点に最適化された校正エンジンです。
OCR → 意味理解 → 法令照合 → レポート。
一気通貫の校正プロセス。
Koallect はパッケージ画像を起点に、校正担当者が最終判断を下すためのレポート生成までを一つのエンジンで完結させます。
3つの技術的コア。
それぞれ独立した技術ではなく、"校正に必要な信頼性" を満たすために統合された要素として設計されています。
原材料名 小麦粉(国内製造)、砂糖、鶏卵…
内容量 120g
賞味期限 枠外下部に記載
保存方法 直射日光・高温多湿を避け常温で保存
現場への導入イメージ。
既存の校正フローを置き換えるのではなく、作業プロセスに適合する形 で品質を底上げします。
- 1デザインデータ受領制作部門から校正担当へ
- 2目視確認(担当者A)法令・自主基準を記憶と資料で照合
- 3目視確認(担当者B)ダブルチェック・判断のばらつき
- 4指摘の集約・書き起こしExcelやPDFで指摘リスト作成
- 5修正・再校見落とし時は工程を再度往復
- 1デザインデータ受領Koallectへ入力
- 2自動OCR・構造化・照合法令・自主基準・社内ルールを体系的に突合
- 3校正レポート出力該当画像・根拠・確認要項目を提示
- 4担当者は"判断"に集中確認要項目のみレビュー
- 5エビデンス保存承認フロー・品質保証の証跡として活用
カスタマイズ性と導入プロセス。
Koallect はパッケージ製品ではなく "組込み可能な校正エンジン" です。現場のプロセスと情報システムに適合する形で提供します。
セキュリティ・運用。
パッケージデザインは発売前の機密情報です。Koallect は企業の情報セキュリティ要件に適合する形で導入できます。
クラウド / オンプレ 両対応
Python基盤のエンジンは、御社のクラウド環境・オンプレ環境、いずれへも展開可能です。
データ管理の分離
入力データ・辞書・ログは顧客側環境内に保持する構成で、外部への機密流出を防ぎます。
監査証跡
校正レポートと判定履歴を証跡として保存。品質保証・社内監査の記録として活用できます。
継続サポート
辞書・ルール・レポート構造の継続運用支援。法令改定への追従も支援します。
導入によって得られる価値。
誤表示の未然防止
法令・自主基準・社内ルールを体系的に突合し、人の見落としを構造的に補完します。
校正作業時間の削減
担当者は確認要項目のレビューに集中。判断のスピードが加速します。
属人化の解消
熟練者の判断プロセスをレポート化し、組織のナレッジとして蓄積できます。
品質保証・コンプライアンス強化
判定根拠と証跡を自動的に残し、品質保証基盤として機能します。
校正を、"仕組み" に変える。
現行の校正フロー・既存システム・対象パッケージの特性に合わせて、適用可能性をご相談いただけます。
導入可否の判断に必要な情報から、丁寧にご案内します。