本研究では，国語科記述式問題の手書き答案を対象とし，OCR誤り訂正モデルの性能と自動採点への影響を評価する．T5及びGPT系モデルに対して，対象文章全体を入力として訂正する1段階訂正と，誤りの可能性がある箇所に<error>タグを付与し訂正の手掛かりとして利用する2段階訂正を適用し，訂正精度と採点精度を比較した．既存研究では，T5による1段階訂正と2段階訂正の双方がOCR出力そのままと比較して文字起こし精度の向上を示しており，特に2段階訂正がより大きな改善を示すことが報告されていたが，自動採点への影響は検討されていなかった．本研究では，中学生185名の手書き答案を用いて各手法を評価した結果，2段階訂正はいずれのモデルでもOCR訂正精度を向上させた一方で，採点精度は1段階訂正と大きな差は見られなかった．このことから，訂正性能の比較的小さな改善は採点性能に直結しないことが分かった．

国語科記述式問題の自動採点では，手書き答案の文字認識（OCR）が採点精度に直接関わる重要な処理となる．学習者の手書き答案は筆跡や文字形状にばらつきがあり，文字の潰れや濃淡の不均一が生じることもあるため，OCRが誤認識を起こす場合がある．OCRの誤認識が残った状態で自動採点を行うと，答案の内容が正しく評価されないケースが生じ，採点の正確性に影響を与える可能性がある．したがって，OCR出力に対する誤り訂正は，自動採点を行う上で重要な前処理である．これまで，OCR誤り訂正の手法として，N-gramやルールベース手法，BERT[1]による文脈理解に基づく訂正などが提案されてきた．近年では，生成モデルであるT5[2]を用いる手法も試みられ，一定の訂正性能が報告されている[3,4]．また，全文を対象とする1段階訂正に加えて，誤りの可能性がある箇所を推定し，訂正モデルへの手掛かりとして利用する2段階訂正は，不必要な訂正を抑えつつ訂正精度を向上させることが示されている[5]．しかし，これらの研究は主に訂正精度の向上に焦点を当てており，訂正後の文章が自動採点モデルにどのような影響を与えるかについては十分に検討されていない．本研究では，中学生185名の手書き答案を対象として，先行研究で用いられてきたT5系の1段階訂正および2段階訂正の設定に加え，同様の枠組みをGPT系モデルにも適用し，OCR訂正精度と，訂正文をGPTベースの自動採点モデルに入力した際の採点精度の変化を比較する．