凸版印刷株式会社

くずし字ＯＣＲ技術に関する実証試験結果

日本語の歴史的典籍の国際共同研究ネットワーク構築計画

研究開発系共同研究

凸版印刷株式会社

試験結果の概要➢ 国文学研究資料館と凸版印刷株式会社とのテキスト化実証試験の一環としての「くずし字ＯＣＲ技術」に関する共同研究において、字形データを１００万文字にまで拡充するとともに、ＯＣＲツールへの適用に至るアルゴリズムの改良と省力化の方策を検討➢ 現段階での有効性を検証するため実証試験を実施
その結果、
 １文字認識は９０％程度の認識精度を実現
 行内文字認識では８０～９０％程度の認識精度を実現
 翻刻システム全体での平均値は７１３文字／時間（３ページ程度）を実現
 一方で、文字の形の傾向、ジャンル等によっては、十分な精度が得られない作品が存在することが示唆され、字形ＤＢ拡充の方向性を検討する必要が示された。
詳細は次ページ以降参照のこと

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目的と手段
＜目的＞
平成２６年度より国文学研究資料館古典籍共同研究事業センターと凸版印刷株式会社
で進めてきた「くずし字ＯＣＲ技術」に関する共同研究の成果を基に、⚫ くずし字データベースの拡充に関する方針策定（種類、数量等）⚫ 非専門家の翻刻テキストデータ作成の精度と処理時間についての比較分析結果により、古典籍のテキスト化に係る人件費等のコスト試算を行い、今後の事業計画立案に寄与することを目的とする。

＜手段＞◆ 人力による修正を極力排し、文字コードおよびテキストの決定までを行う「ＯＣＲモード」◆ 人力による翻刻を中心に、補助的に文字認識機能を使用する「翻刻支援モード」の２つの方式により、古典籍の翻刻を実施し、それぞれ精度・処理時間等を測定

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対象古典籍
作品名

ページ数

文字数・字種対応実証試験

36

6,424文字ＯＣＲモード（再試験）
531字種

地震考

43

4,865文字ＯＣＲモード（再試験）703字種

しゆてん童子100

12,286文字
ＯＣＲモード、翻刻支援モード
319字種

竺志船物語旁註111

13,027文字
ＯＣＲモード、翻刻支援モード
345字種（第一回実証試験用作品）

安倍晴明物語天文巻（第一回実証試験用作品）『しゆてん童子』『安倍晴明物語天文巻』

凸版印刷株式会社方法⚫ くずし字学習経験のある学部生・院生による翻刻⚫ ２グループに分けて実施

参加者の属性くずし字学習経験
区分

少し

１年以上
２年未満

１年未満

計

２年以上

学部生

１８５

院生（修士課程）

１

１

１計

２９６

４

１８３４２１

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使用システム＜凸版Ｗｅｂ翻刻システム＞
・タッチパネル対応等、使用者を選ばず、入力効率・生産性を追求したＧＵＩ
・教育機関での使用を想定した機能
・凸版くずし字認識システム「１文字認識」「行内認識」機能を使用＜みんなで翻刻システム＞
・国立歴史民俗博物館

橋本雄太助教が開発

・クラウドソーシング型翻刻システムとして多数の実績を保有
・凸版くずし字認識システム「１文字認識」機能を使用

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試験結果（認識精度）

作品名

1文字認識（AI-OCR）

行内認識（AI-OCR）

安倍晴明物語天文巻

90.5 %

81.9 %

地震考89.9 %

82.1 %

しゆてん童子

未実施

77.2 %

竺志船物語旁註未実施

91.9 %

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試験結果（翻刻支援モード結果）
作品名
総入力
文字数
しゆてん童子
精度

総入力
文字数
竺志船物語旁註
精度

凸版Web翻刻システム（２１名合計）

みんなで翻刻（２１名合計）OCR行内認識（参考値）

4,829文字
平均：230文字

2,009文字3,088文字

88.3%

82.6%

77.2%

117

174

228

12,500文字
平均：595文字

2,305文字3,383文字

95.5%

88.3%

91.9%

45

117

81
1,000文字当たりの間違い数

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試験結果（入力効率）

凸版Ｗｅｂ翻刻システム

総入力文字数

作業時間（分）延べ作業時間（人・時）

入力効率（字/人・時）しゆてん童子午前（10名） 竺志船物語旁註

1,939

23

3.8

506

5,718

39

6.5

880しゆてん童子
午後（11名） 竺志船物語旁註2,819

488.8

320

10,102

53

9.7

1,040

20,578163

28.9

平均：713 (字/人・時)

総入力文字数

作業時間（分）延べ作業時間（人・時）

入力効率（字/人・時）合計（参考）みんなで翻刻システム
しゆてん童子2,009

竺志船物語旁註2,305

合計

4,314－
凸版Web翻刻システムと同一とみなす

163

28.9－

平均：150 (字/人・時)凸版印刷株式会社

分析（ＯＣＲモード）＞第一回実証試験との比較⚫ １文字認識に関して、約２０～３０％程度であった精度が、約９０％程度と大幅に向
上⚫ 精度向上の要因は、①字形データベース数の増大（約２７万文字→８９万文字）、②認識エンジンの改良（文書画像検索システム→ＡＩ－ＯＣＲ）の２点で、認識エンジンの改良により複数の候補文字から１文字に決定するプロセスが改良された影響が大きい＞行内認識⚫ 文字の区切りを所与とする１文字認識の方が、区切り位置を推定しながら同時に文字認識する行内認識よりも認識精度が高い。
⚫ 行内文字認識を中心に検証を行ったが、８０～９０％程度の認識精度が実現されており、実用レベルに達しつつあると判断凸版印刷株式会社

分析（翻刻支援モード）＞ＯＣＲモードとの比較⚫ ＯＣＲモード（行内文字認識）は、しゆてん童子に関しては７７．２% とやや劣るものの、竺志船物語旁註に関しては９１．９％と翻刻支援モードの９５．５％と近似の結果が得られた。→ＯＣＲが実用化に近づいたことが明確に示されている。
⚫ ＯＣＲ９１．９％と人力９５．５％を誤認識率で比較すると１．８倍の差があり、現時点では目視によるチェックの優位性は維持されていると判断＞入力効率⚫ 凸版Ｗｅｂ翻刻システム全体での平均値は７１３文字／時間（休憩時間を除く正味作業時間）⚫ 集中力の低下を防ぐため２０％程度の休憩が必要と仮定すると、現実的な翻刻生産性
は５７０文字／時間程度（７１３×０．８）と推定

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まとめ⚫ ＯＣＲ認識結果に関しては、精度向上が実現されていることを確認、字形ＤＢの拡充及びアルゴリズムの改良に関する活動方針の正しさが裏付けされた一方 、文字の形の傾向、ジャンル等によっては、十分な精度が得られない作品が存在することが示唆された。
詳細な分析を加え字形ＤＢ拡充の方向性を検討する必要がある。

⚫ 翻刻支援モードに関しては、くずし字判読初級者を配置しても、安定して高精度のテキストデータの制作が可能であることを確認⚫ 前回の試験では、「辛い作業だった」とする者が散見されたが、今回は全ての作業者が集中力を切らさず、楽しそうに翻刻作業を行っている姿が見られた。これは、➢➢➢➢参加者が、くずし字になんらかの興味のある初学者だったこと。
ＯＣＲ認識精度が向上により、参考情報として信用できるようになったこと。
システムの使い勝手が向上したこと。
相互に教えあう仕掛けが、モチベーションの維持につながったこと。などが考えられる。
⚫ 翻刻作業が「辛い」「楽しい」のどちらに認識されるかは、作業者の調達に直結する重要な課題→今回は使用したシステムにより、ある程度解決されたことを意味する。