Receipt OCR Sorter

OCR（Surya）を使った領収書の自動仕分け・リネーム・集計ツール。

When to Use

• 領収書を仕分けて, レシートを整理して, receipt sorting
• フォルダ内の領収書画像をプロジェクト単位で自動整理したい
• 大量のレシート写真に日付・金額・用途でファイル名を付けたい
• 出張経費の領収書を一括でリネーム＆集計したい

Features

| 機能 | 説明 | | ---------------- | -------------------------------------------------------------- | | OCR抽出 | 日付・金額・国・カード種別・店舗/用途を自動抽出 | | 自動リネーム | YYYY-MM-DD-国-金額[-カード]-用途.ext 形式 | | 動画対応 | MP4/MOV → ffmpegでフレーム抽出 → OCR | | 品質補正 | 日付パターン拡張、金額誤読補正、上限チェック | | サマリー | PJフォルダにMarkdownレポート（合計・日付別・明細・日本語概要） | | GPU対応 | CUDA PyTorch で高速処理 |

Architecture

入力フォルダ（未仕分け/iCloud写真 等）
  │
  ├─ JPEG/PNG/PDF/ZIP → OCR → 抽出 → リネーム → PJフォルダへ移動
  ├─ MP4/MOV → ffmpeg → JPG → OCR → ...
  │
  ├─ カード不明 or テキスト不可 → 未分類フォルダ → 再仕分け可能
  │
  └─ 個人経費（D365対象外） → PJフォルダ/private/

private/ フォルダ: D365 に申請しない個人経費レシートを格納する。OCR後にユーザーが「個人経費」と判断した場合に移動する。

Naming Convention

YYYY-MM-DD-国コード-金額[-カード]-分類.ext

例:
  2026-02-09-jpn-14320-amex-shinkansen.jpeg
  2026-02-11-us-272-amex-hotel.jpeg
  2026-02-12-us-190.38-meal.jpeg        ← カードなし
  2026-02-09-us-6.80-amex-meal-starbucks.jpeg

国コード

| コード | 国 | | ------ | -------------- | | jpn | 日本 | | us | アメリカ | | cn | 中国 | | gb | イギリス | | sg | シンガポール | | kr | 韓国 | | au | オーストラリア | | xx | 不明 |

分類（summary）

| 分類 | 日本語 | トリガーキーワード | | ---------------- | ------------------ | ------------------------------- | | shinkansen | 新幹線 | 新幹線, のぞみ, ひかり, EX予約 | | hotel | 宿泊 | ホテル, HOTEL, MARRIOTT, HILTON | | airline | 航空 | ANA, JAL, DELTA, UNITED | | transport | 交通 | TRANSIT, METRO, Suica, PASMO | | taxi | タクシー | TAXI, UBER, LYFT | | meal-starbucks | 食費（スタバ） | STARBUCKS | | meal-restaurant | 食費（レストラン） | RESTAURANT, DINING | | meal-convenience | 食費（コンビニ） | 7-ELEVEN, LAWSON, FAMILYMART | | meal-supermarket | 食費（スーパー） | COSTCO, WHOLE FOODS, SAFEWAY | | meal | 食費 | MEAL, LUNCH, DINNER | | seminar | セミナー | SEMINAR, CONFERENCE | | shopping | 買い物 | AMAZON, APPLE STORE |

CLI Usage

# Dry-run（確認のみ、ファイル移動なし）
python receipt_sorter.py --project "202602_TechConnect_Seattle" --dry-run

# 本実行
python receipt_sorter.py --project "202602_TechConnect_Seattle" --input "未仕分け\iCloud写真"

# ログ指定
python receipt_sorter.py --project "202602_TechConnect_Seattle" --input "未仕分け\iCloud写真" --log "result.csv"

Options

| オプション | 説明 | デフォルト | | ----------- | ---------------------------- | ----------------------------------------------------- | | --project | 出力PJフォルダ名（必須） | - | | --input | 入力フォルダ | 未仕分け/ | | --dry-run | ファイル移動せず結果のみ表示 | false | | --log | 結果CSVパス | <PJフォルダ>/csv/<PJ名>_dryrun.csv or _result.csv |

Markdown Summary Output

本実行後、PJフォルダに <PJ名>_summary.md が自動生成される。

含む内容:

• プロジェクト合計（通貨混在・参考値）
• 国コード別合計テーブル
• 日付×国コード別合計テーブル
• 全明細テーブル（日付・国・金額・カード・分類・日本語概要・ファイル名）

Setup

→ references/setup-guide.md

Script Reference

→ references/receipt_sorter.py

D365 Expense カテゴリマッピング

OCR分類から D365 Finance Expense Report のカテゴリへの対応表。

| OCR分類 | D365 Expense Category | 備考 | | -------------- | ----------------------------- | ------------------------ | | shinkansen | Ground Transportation | 国内鉄道全般 | | hotel | Hotel | | | airline | Airfare | International | 国際線。国内線は Airfare | | transport | Ground Transportation | 電車・バス等 | | taxi | Ground Transportation | Taxi | | | meal-* | Meals | Employee Travel | 全食費サブカテゴリ共通 | | seminar | Admin Services - Misc. | | | shopping | Admin Services - Misc. | | | esim / telecom | Internet/Online Fees - Travel | eSIM・通信費 |

D365 連携（Post-OCR）

OCR → リネーム後のファイルは D365 Finance Expense Report に添付可能。

レシート添付手順

1. Expense line を選択 → Details 下の Receipts セクション → Edit
2. Add receipts → Browse → リネーム済みファイルを選択
3. Document Type: File（PDF）/ Image（JPEG/PNG）
4. Upload → OK → Close

レシート差し替え手順

誤ったレシートが添付されている場合：

1. Expense line を選択 → Receipts の Edit を押す
2. 誤レシートのチェックボックスを選択 → Remove → Yes
3. Add receipts → Browse → 正しいファイルを選択 → Upload → OK
4. Close → Save and continue

添付時マッチング検証（MANDATORY）

レシート添付・差し替え時に以下を照合すること：

| チェック項目 | 照合対象 | |-------------|----------| | 金額 | ファイル名の金額 ≒ 経費行の Amount | | 日付 | ファイル名の日付 ≒ 経費行の Date | | マーチャント | ファイル名の分類/店名 ∈ 経費行の Merchant |

⚠️ 不一致のまま添付すると監査で差し戻される。

カテゴリ変更手順

1. Expense line を選択 → Edit → Category コンボボックスにカテゴリ名を入力
2. Tab キーで確定 → Close

Tips: D365 ブラウザ操作は MCP Playwright tools（browser_type / browser_click / browser_snapshot）が最も安定する。Node.js スクリプト（Playwright直接）による自動化は D365 の動的DOM で繰り返し失敗するため非推奨。

Known Limitations

• OCRの精度はSuryaモデルに依存（手書きや歪みが大きい領収書は誤読あり）
• 金額は最大候補を採用するが、複数明細のあるレシートでは個別明細は取れない
• 金額連結誤読: OCRが改行をまたいで数字を結合し巨大整数を返すことがある（例: 14520 + 300 → 14520300）。上限チェック（500万超は除外）で防御しているが、完全ではない
• 動画は中間フレーム1枚のみ抽出（最適フレーム選択は未実装）
• 日本語の漢字店名はスラッグ化時にASCII変換で落ちる（カタカナはローマ字化される）
• Windows PIL ファイルロック: Image.open() がハンドルを保持し shutil.move() が WinError 32 で失敗する。with + img.copy() + リトライで対応済み