拓海先生、最近現場から「カルテの古い日付を正しく抽出できないと困る」と相談が来まして、AIで解決できると聞きましたが、本当に使える技術なんでしょうか。現場は紙ベースや手書きが多くて、正直イメージが湧きません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。要点を三つで説明しますよ。まず、この論文は画像から日付を抽出して正確なUNIXタイムスタンプに変換する実務的な方法を示しています。次に、最新の大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）や画像認識だけでは不足する場面があると指摘しています。最後に、手作業で作るよりも再現性の高い正規表現（regular expressions、正規表現）合成の手法を提示しているのです。
なるほど。ところで実際にはOCR（光学式文字認識）を使うんですよね？それだけで日付が取れるなら楽ですが、手書きやレイアウトがバラバラだと失敗しそうに思えます。投資対効果が見えないと現場に導入できません。
その不安は正当です。ここで重要なのは三点です。第一に、OCRや手書き文字認識（Handwritten Character Recognition、HCR）は前処理であり、ここだけに頼ると誤認識が残る点。第二に、著者らは既存の正規表現だけだと多様な日付表現に対応できないと確認している点。第三に、論文は正規表現を合成して安定して日付を取り出す実用的な道筋を示している点です。これなら現場での一貫した運用、つまり投資対効果を計算しやすくなりますよ。
これって要するに、AIの最新モデルだけに頼らずに、手堅いルールベースの仕組みを作って安定化させるということですか？現場は安定が命ですので、その方が安心です。
おっしゃる通りです。もう少し具体的に言うと、実務では「説明可能性（explainability、説明可能性）」が重要で、正規表現は説明可能なロジックを提供します。LLMは補助的に振る舞いを説明してくれるが、実行環境でコードを直接動かせないため誤差が残ります。だからこそ、画像→文字→正規表現→UNIXタイムスタンプという段階的なワークフローが合理的なのです。
分かりました。現場で使うには何が必要になりますか。人手で正規表現を組むのは難しいですし、プログラマーに頼むと時間と費用が掛かります。
その懸念も的確です。著者らの提案は正規表現を自動生成する「正規表現シンセサイザー」を用いる点にあるため、開発工数を削減できる可能性があります。これなら複数のプログラミング言語で使える再現性のあるパターンが得られ、保守負担も小さくできます。運用面では、初期の検証セットを用意し、改善サイクルを回す体制が鍵になりますよ。
なるほど。最後に要点を整理していただけますか。私が現場や役員会で説明するフレーズがほしいのです。
いいですね、要点を三つで。第一、画像から日付を取り出すにはOCR＋正規表現による段階的な処理が最も説明可能で堅牢である。第二、現行のLLMや単なるOCRに頼るだけでは誤認識や解釈のズレが残る。第三、正規表現を自動合成する仕組みを導入すれば、言語依存や手作業のばらつきを抑え、運用コストを下げられる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、まずはOCRで文字を取り、次に正規表現で日付パターンを抽出し、最後にUNIXタイムスタンプに変換する堅実な流れを作る、そして正規表現の自動生成で再現性を高めるということですね。これなら現場にも説明できそうです。
