本研究では，事前学習済みの日本語T5モデルを用いて，手書き答案の文字認識結果の誤り訂正を行う．文字認識の誤り訂正には，これまでN-gramを用いた手法やBERTを用いた手法が提案されてきた．本論文では，自動で手書き答案を読み取った文字認識結果に対して人手で訂正を行い，これらのペアを用いてT5をﬁne-tuningすることで，文字認識誤りの訂正モデルを作成する．今回用いた答案データは，中学生約50名によって回答された，国語ドリルの記述式問題の日本語手書き答案である．さらに，誤認識のパターンをより多く学習させるため，学習データのデータ拡張を行った．実験の結果，T5をﬁne-tuningすることで，文字認識結果をより実際の答案に近い文章に訂正できることを示した．また，データ拡張の結果，訂正モデルのBLEU値は向上した．

教育業界では，2020年に学習指導要領が改訂され，長い文章や資料を読み解き，自分の考えを記述させる問題が増加傾向にある．しかし，記述式問題は，採点者間の採点基準の差や，採点者の労力など，様々な問題がある．そのため，採点業務の効率化や教育サービスのレベル向上へ向けた取り組みとして，採点の自動化が進んでいる．自動採点は，大きく2つのステップに分けられ，1つ目は手書き答案を画像モデルを用いて文字認識する処理，2つ目は文字認識結果に基づいて答案を採点する処理である．1つ目の処理である手書き答案の文字認識の精度は，採点システムの性能に直結する重要な要素である．しかし，人間の手書き文字を正確に文字認識することは困難であり，正しく採点するためには，採点の前に文字認識結果に対して校正を行う必要がある．特に，理解可能な文として文字認識ができなければ，採点は難しい．言語モデルによる文字認識誤り訂正は，単語を答えさせる問題の場合，本来誤っていた回答を正答に訂正してしまう可能性があるため単純な適用は難しい．しかし記述式の答案では，このような可能性はかなり低いと予想できる．そこで本研究では，日本語の記述式答案に対し，意味を考慮した文字認識結果の訂正手法として，事前学習済みの日本語T5モデルを用いた手法について，その効果を検証する．T5モデル[1]は，Google社が発表した大規模言語モデルであり，多くの自然言語処理ベンチマークで最高値を記録した．同じくGoogleによって開発されたBERT[2]がエンコーダモデルであるのに対し，T5はエンコーダデコーダモデルであるため，文字認識誤り訂正を変換モデルとして実現することが可能である．本研究では，このT5を，手書き答案を読み取った文字認識結果とそれを人手で訂正したデータのペアを用いてﬁne-tuningすることで，文字認識結果の訂正タスクに適用させる．