近世古記録の翻刻において，字形が酷似する同形異字の判別は依然として課題である．本研究では，小城藩日記を対象にSwinTransformerを用いた画像分類モデルを構築し，視覚情報のみによる認識の限界を分析した．実験の結果，正解率84.3%を達成したが，構造的曖昧性による精度の壁を確認した．この解決に向け，本稿では視覚スコアとBERTによる文脈情報および固有表現情報を統合した二段階修正モデルを提案する．なお，本稿では基礎的検討として，まず視覚と文脈の統合効果に焦点を当てた評価を行う．検証の結果，視覚情報のみでは判別困難な誤りのうち，27.27%が文脈により修正可能であることを示した．本手法は，資源が限られる地域資料のデジタル化における現実的な精度改善策を提示するものである．

大規模言語モデル(LLM)や高性能OCRの台頭により，歴史的資料のデジタル化は加速している．特にNDLOCR等の汎用モデルは，一般的な資料に対して極めて有効である．しかし，地方行政文書などの古記録(HistoricalManuscripts)においては，くずし字の特異性や地域固有の語彙，さらには候文(Sourou-bun)特有の文法構造により，汎用モデルでは認識誤りが頻発する傾向にある[3]．この課題に対し，本稿ではまず，SwinTransformerを用いたドメイン特化型の画像分類モデルを構築し，特定筆者のくずし字に対する認識性能を検証する．しかし，実験を通じて，字形のみに依存したアプローチには原理的な限界が存在することが明らかとなった．具体的には，八とハのように，特定の書き手において形状が完全に重複する構造的曖昧性を持つ文字ペアの存在である．本研究では，この視覚的曖昧性を解消するために，画像認識スコアと言語モデル(BERT)による文脈情報を統合したマルチモーダル事後補正アプローチを提案する．本研究の主たる貢献は以下の2点である．1.一文字画像正解データの構築：特定筆者の書き癖や曖昧性を詳細に分析するため，文字単位の領域情報を付与した高精度な正解データセットを構築した．