ゲーム内テキスト，特にキャラクターのセリフを効率的に文字起こしする方法について，4つのゲームを対象にGoogleCloudVisionのOCR認識精度を比較した．比較は，テキストのレイアウトおよび解像度の観点から行い，誤認識パターンの分析も実施した．その結果，記号類の認識が弱い傾向が見られるものの，全体的に精度が0.88～0.99と，情報抽出に大きな影響はないことが判明した．ただ，極端に短い文の場合には別言語や類似文字への誤認識が発生する傾向が確認された．また，レイアウトが固定されていないゲームでは精度が相対的に低く，低解像度の古いゲームでは濁点の欠落や一部の文字が飛ばされて認識されない事例が観察された．

これまで，言語資源として紙媒体や音声媒体を対象としたコーパスは数多く作成されてきたが，ゲームを対象としたものはあまり見られていない．その理由の一つとして，ゲーム内テキストを文字起こしする作業に多大な手間がかかる点が挙げられる．しかし，ゲーム内テキストは言語学的研究，ゲームデザイン研究，翻訳研究など，幅広い分野において重要な資料として活用できる可能性があり，そのテキストを効率的に抽出できる手法が求められている．本研究では，ゲーム内テキスト，特にキャラクターのセリフを効率的に構造化し，文字起こしする方法について報告する．具体的には，筆者が構築中の『日本語ゲームコーパス（JGC）』に含まれる4つのゲームを対象とし，GoogleCloudVisionを用いたOCRの認識結果について，テキストのレイアウトと解像度という2つの観点から精度を比較する．さらに，OCRによる誤認識のパターンを分析し，それを通じてゲームコーパス構築における困難点と課題を明らかにする．