アップデート2026年3月13日KeppyNaushika

マークシートの自動採点 — OMRエンジンの進化

一括採点のOMR（光学マーク認識）エンジンが大きく進化しました。マークの認識だけでなく、正解データと照合して自動採点するところまで一括採点の中で完結できるようになりました。共通テスト形式の楕円マークにも対応しています。

何が変わったのか

以前のバージョンでは、OMRの設定はJSONファイルとして管理されていました。マークを認識することはできましたが、正解データとの照合や採点結果の記録は手動で行う必要がありました。

今回のアップデートでは、OMRの設定がすべてデータベースで管理されるようになり、認識→正解照合→採点記録までを一括採点の中で自動的に処理できるようになりました。

マークの形状が、円形から縦長の楕円に変更されました。これは大学入学共通テストのマークシートと同じ形式です。楕円の縦横比は幅に対して高さが1.6倍です。

ラベルのプリセットも充実しています。数字（0〜9）、カタカナ（ア〜コ）、丸数字（①〜⑨）、正誤（正/誤）、○×など、よく使われるパターンがあらかじめ用意されています。プリセットにないラベルは、カンマ区切りで自由に入力できます。

認識の精度

楕円内の塗りつぶし率が40%以上のマークを「選択された」と判定します。消しゴムで消した跡（塗りつぶし率20%程度）は誤認識されない設計です。塗りつぶしの濃さや閾値はテストケースで検証されています。

OMR自動採点は、以下のステップで進みます。

解答用紙にOMR設定を登録する
解答用紙作成で、各設問のマーク形状・選択肢・正解を設定します。この設定は試験に変換したときに、各採点領域のOMR設定としてデータベースに保存されます。
答案をスキャンしてアップロードする
スキャンした答案画像をアップロードします。コーナーマーカーが検出されると、傾き補正が自動的に有効になります。
採点画面で「OMR認識」を実行する
採点画面のヘッダーにある「OMR認識」ボタンをクリックすると、モーダルが開きます。「OMR認識実行」を押すと、全生徒の答案が順番に処理されます。進捗バーに処理済み枚数と生徒名が表示されます。
認識結果を確認する
処理が完了すると、正解・不正解・無回答・曖昧の件数が表示されます。曖昧と判定された結果は自動採点から除外されるため、誤った点数が記録される心配はありません。
採点結果を反映する
「採点結果を反映」ボタンを押すと、認識結果がデータベースに書き込まれます。そのあと、通常の採点画面で結果を確認・修正できます。

OMR認識の結果は、以下の5つに分類されます。

「曖昧」と判定された結果は自動採点の対象から除外されます。通常の採点画面で該当の生徒・設問を手動で確認してください。

コーナーマーカー（答案用紙の四隅に印刷される小さな四角形）の検出アルゴリズムも改善されました。

以前の方式では、検出領域内で最も大きな黒い領域をマーカーとして採用していました。しかし、罫線が密に引かれた答案用紙では、罫線の連なりがマーカーよりも大きな領域として検出されてしまうことがありました。

新しい方式では、「正方形らしさ」を優先するスコアリングでマーカーを判定します。正方形に近い形状が高くスコアリングされるため、細長い罫線と四角いマーカーを確実に区別できるようになりました。

また、マーカーのデフォルト余白が3mmから6mmに変更されました。プリンターの印刷不可領域（一般的に5mm程度）と重なってマーカーが欠けてしまう問題を防ぎます。

検出に失敗したときは

マーカー検出に失敗した場合は、マーカー補正のトグルボタンにカーソルを合わせると、各コーナーの検出状況と失敗理由が表示されます。マーカーのサイズや余白を調整してみてください。

答案のアップロード時に、マーカー補正の結果が各答案のセルに色で表示されるようになりました。

模範解答でマーカーが検出されると、マーカー補正は自動的に有効になります。以前はマーカーが検出されても手動でONにする必要がありましたが、この手間が不要になりました。

OMR自動採点パイプラインにより、マークシート式の問題は「解答用紙の設計→スキャン→自動採点→結果確認」までを一括採点の中で完結できるようになりました。共通テスト形式のマークにも対応し、マーカー検出の精度も向上しています。

実際のユーザーテストで見つかった問題も順次修正しています。 OMR機能に関するフィードバックがありましたら、 GitHubのIssueでお知らせください。

最新版をダウンロードして、採点作業を効率化しましょう。