画像認識技術を用いたクレジットカード券面チェックの自動化
2026.02.26
導入背景・課題
ある印刷関連会社では、クレジットカード券面に記載された項目が、各カードブランドが決める規定通りにデザインされているかをチェックする業務を行っていた。この業務は目視に頼っており、多大な工数がかかる上に、作業者によってチェック結果にばらつきが出てしまうという課題があった。
解決策
pluszeroでは、このチェック業務を自動化するシステムを構築した。このシステムは、以下のように画像認識技術を組み合わせて開発した。
1.ロゴやマークの判定：
ブランドマークやタッチ決済のシンボルなど、画像要素のチェックには「テンプレートマッチング」を用いる。あらかじめ登録しておいた正しいロゴの画像とカード券面を照合し、位置やサイズが基準を満たしているかを確認する。
2. 番号や期限の判定：
会員番号や有効期限といった文字情報のチェックには「OCR（光学的文字認識）」を用いる。まずカード券面の文字を全て読み取り、その中から「16桁の数字」を会員番号、「XX/XX」形式の数字を有効期限といったように、特徴に基づいて項目を特定し、それらが正しい位置・サイズで記載されているかを判定する。
また、カードブランドから指示されるチェック内容自体が都度更新されるため、利用者が新たなチェックルールやチェック画像を設定できる仕組みとしている。
1.ロゴやマークの判定：
ブランドマークやタッチ決済のシンボルなど、画像要素のチェックには「テンプレートマッチング」を用いる。あらかじめ登録しておいた正しいロゴの画像とカード券面を照合し、位置やサイズが基準を満たしているかを確認する。
2. 番号や期限の判定：
会員番号や有効期限といった文字情報のチェックには「OCR（光学的文字認識）」を用いる。まずカード券面の文字を全て読み取り、その中から「16桁の数字」を会員番号、「XX/XX」形式の数字を有効期限といったように、特徴に基づいて項目を特定し、それらが正しい位置・サイズで記載されているかを判定する。
また、カードブランドから指示されるチェック内容自体が都度更新されるため、利用者が新たなチェックルールやチェック画像を設定できる仕組みとしている。
効果
このシステムの構築により、これまで人手に頼っていたクレジットカードの券面チェック業務を自動化することができた。作業工数を大幅に削減すると同時に、人による判断のばらつきをなくし、チェックの精度と一貫性を向上させた。