生成AI-OCR「ジンベイGenOCR」において、原稿用紙のマス目（方眼）を自動で除去・補正する前処理と縦書き手書き文字に特化した解析パイプラインを導入予定であることをお知らせします。これにより、従来は読み取りが難しかった縦書きの手描き文章を高精度にデジタル化できるほか、文章の構成・表現に対する自動添削（文体・文法・構成改善の提案）まで一気通貫でサポートします。▼アップデート予定情報日本語の縦書き手書きは、原稿用紙のマス目（方眼）が存在することや字送り・行間の揺らぎ、筆圧やかすれなど、OCRにとって厄介なノイズ要因が複数あります。これまで多くのOCRはマス目を含む画像で精度が落ちる、あるいは縦書きの手書きに対応できないケースが散見されました。ジンベイGenOCRは本アップデートで、以下を組み合わせた独自の処理フローを実装予定です。画像前処理：マス目（方眼）を検出して除去・補正し、文字輪郭を復元レイアウト解析：縦書きの行・桁を安定して抽出するための方向正規化処理高精度手書き認識モデル：縦書き手描きに特化した学習済みモデルの適用生成AIベースの添削エンジン：文法・表現・段落構成に関する改善案とスコアリング提示これにより、作文・手記・レポート・答案など、原稿用紙フォーマットで作成された縦書き手書き文書を、そのままデータ化して検索・集計できるようになります。さらに読み取ったテキストを基に、表現改善や誤字脱字の指摘、論理構成の提案まで自動で行えるため、教育現場や編集・校閲業務、アーカイブ作業の効率化に寄与します。▼主なアップデート予定機能・強み原稿用紙マス目の自動除去・補正マス目の検出→補正を行い、マス目による誤認識を低減。縦書き手書き文字の高精度読み取り縦書き特有の文字配列を正しく認識する解析パイプラインを搭載。作文添削機能（生成AIベース）文法チェック、語彙・表現の改善提案、段落構成のアドバイス、改善案の要約とスコア提示。一貫したワークフロー出力読み取り結果はCSV／JSONで出力、校正結果は差分表示・注釈つきで保存可能。現場配慮の運用設計スキャン品質や入力条件に応じた推奨設定を提示し、運用導入時のトラブルを低減。▼今後の展望本機能はまず縦書き手描き文字と原稿用紙形式の相性改善に注力しますが、今後は以下の拡張も予定しています。横書き手書きとの併用検出・混在書類の自動処理対応画像内図表や添付イラストのOCR補助（現状は主にテキスト重視）教育向け添削のカスタムルール（学年別・評価基準別）の実装API経由での添削結果取り込みやLMS（学習管理システム）連携▼ジンベイGenOCRについて「ジンベイGenOCR」は、ジンベイが独自に開発した文字認識AIを搭載しているAI-OCRサービスです。従来のOCR技術では困難だった手書き文字や、非定型フォーマットのデータ化を高精度で実現しています。これまで手作業で行っていた退屈なデータ化業務を、ジンベイGenOCRに任せることが可能です。サービスページ：https://jinbay.co.jp/genocr■既存のOCRソリューションの課題・手書き文字や図形・グラフの認識精度が低い。・設定が煩雑で、使用するまでが大変。・運用にかかる費用が高い。■「ジンベイGenOCR」で解決できること・なぐり書きレベルの手書き文字や、図形・グラフ読み取りにも完全対応。読み取り精度99%(＊)以上を実現。・事前の設定がほぼ不要で、誰でも使用可能。・最低価格月額2万円で利用可能。トライアルにも対応。※読み取り精度、データ入力時間など、上記数値については当社内での検証結果に基づく