本研究では，手書き答案の文字認識誤り訂正を目的として，RoBERTaによる誤り箇所推定とT5による誤り訂正を組み合わせた2段階モデルを提案する．既存研究では，T5を用いたモデルで答案全体を対象に訂正を行っていたため，必要のない箇所まで訂正される問題があった．これに対し，本手法では，RoBERTaを用いて誤り箇所を推定し，その結果に基づきT5で該当箇所のみを訂正する．中学生185名による国語ドリルの記述式問題の手書き答案をデータとして実験を行った結果，提案手法はT5単独モデルに比べ訂正精度が向上し，不要な訂正を抑える効果が確認された．

手書き答案の文字認識は，自動採点システムの実現に欠かせない技術である．しかし，手書き文字認識には，筆跡や文脈の多様性，認識ソフトウェアの性能限界による誤りが避けられない課題として存在する．そのため，文字認識結果の誤り訂正は，正確な自動採点やそれに基づくフィードバックのために不可欠なプロセスとなっている．これまで，文字認識誤り訂正の手法として，N-gramやルールベースの訂正手法，さらにはBERT[1]を用いた文脈理解に基づくモデルが提案されてきた．さらに，生成モデルであるT5[2]を用いる手法も試みられ，一定の効果を示している[3,4]．過去研究[3,4]では，文字認識結果を入力に訂正結果をT5に出力させるが，その場合，誤り箇所を特定せずに全体を対象に訂正を行うため，必要のない箇所まで訂正してしまうという課題があった．本研究では，この課題に対処するため，誤り箇所を正確に特定し，その箇所だけを訂正する仕組みとして，誤り箇所推定と誤り訂正を組み合わせた2段階モデルを提案する．まず，RoBERTa[5]を用いて誤り箇所を推定し，誤り箇所を示すタグを付与することで訂正が必要な箇所を明確化する．その後，T5を用いて，推定された誤り箇所のみを訂正する．このアプローチにより，文脈を考慮しつつ不要な訂正を抑えた効率的な文字認識誤り訂正が可能となる．