しくみ解説2026年3月4日KeppyNaushika

OMRとは — マークシート自動認識の仕組み

v0.7.0で追加されたOMR（光学マーク認識）エンジンの仕組みを紹介します。マークシートの塗りつぶしや手書き数字を自動認識する技術が、どのように動いているのかをわかりやすく解説します。

OMRとは

OMR（Optical Mark Recognition、光学マーク認識）は、紙に印刷されたマークシートの塗りつぶしをコンピュータで読み取る技術です。選択式のテストやアンケートの集計など、さまざまな場面で使われています。

これまでマークシートを読み取るには、専用のOMR読み取り機や、高価なソフトウェアが必要でした。一括採点では、フラットベッドスキャナーやドキュメントスキャナーで読み取った画像から、ソフトウェアだけでマークを認識します。

解答用紙作成との連携

OMR機能は、解答用紙作成で設計した解答用紙と連携して動作します。解答用紙作成の「OMR」タブで選択式バブルや数字欄を配置し、スキャンした答案画像を読み取ると、自動的にマークや数字が認識されます。

スキャンした答案は、用紙がわずかにズレたり傾いたりしています。マークの位置を正確に読み取るには、まずこのズレを補正する必要があります。

そのために使うのがコーナーマーカーです。解答用紙の四隅に印刷された黒い四角形のマーカーを検出し、本来あるべき位置とのずれから、画像の回転・平行移動・拡大縮小を計算します。

マーカーの検出には、画像処理の基本的な手法である連結成分分析を使います。これは、画像の中から「つながった黒い領域」を見つけ出す方法です。見つかった領域の中から、大きさや形がマーカーの条件に合うものを選びます。

コーナーマーカー検出の流れ

変換パラメータが求まったら、双一次補間という方法で画像の歪みを補正します。これにより、スキャンのズレや傾きがあっても、マークの位置を正確に特定できるようになります。

選択式マークシートの認識は、シンプルな原理で動いています。各バブル（塗りつぶす丸）の領域を切り出し、その中の黒いピクセルの割合（塗りつぶし率）を計算します。

塗りつぶし率がしきい値を超えていれば「塗りつぶされた」と判定し、超えていなければ「空白」と判定します。あるひとつの設問に複数のバブルが塗りつぶされている場合は、複数選択として処理されます。

マークシートだけでなく、手書きの数字を認識する機能もあります。受験番号のように数字を書き込む欄で使用します。

手書き数字の認識には、機械学習モデルのMNISTを使っています。 MNISTは、0〜9の手書き数字を認識するためのモデルで、機械学習の分野では非常に有名なベンチマークです。

一括採点では、このモデルをONNX Runtimeで実行しています。 ONNX Runtimeは、機械学習モデルを高速に実行するためのランタイムで、ブラウザやデスクトップアプリケーションで動作します。インターネット接続は不要で、すべての処理がお使いのパソコン上で完結します。

プライバシーへの配慮

手書き数字の認識はすべてローカルで処理されます。答案画像が外部のサーバーに送信されることはありません。生徒の個人情報が含まれる答案データを、安心して処理できます。

OMR認識の全体の流れは、以下のようになります。

OMR認識の流れ

認識結果はテーブル形式で表示されます。セルをクリックすると、そのバブルや数字欄の拡大画像が表示され、認識結果を手動で修正できます。完全に自動任せにするのではなく、先生が目で確認して修正できる設計になっています。

バッチ処理にも対応しており、すべての答案を一括で認識した後にまとめて確認・修正できます。

一括採点のOMRエンジンは、慶應義塾大学SFC研究所が開発したMark2の OMRアルゴリズムを移植したものです。 Mark2はMITライセンスで公開されており、誰でも自由に利用・改変できます。

一括採点では、Mark2のコーナーマーカー検出とマーク認識のアルゴリズムをTypeScriptに移植し、 Electronアプリケーションに統合しました。コーナーマーカーの検出には連結成分分析とUnion-Findアルゴリズム、座標変換には双一次補間を使用しています。

Mark2は慶應義塾大学SFC研究所の成果物です。一括採点はMark2とは独立したプロジェクトであり、 SFC研究所の公式な推奨や承認を受けたものではありません。

OMR機能により、解答用紙作成で設計したマークシートをスキャナーで読み取るだけで、選択式問題や受験番号の自動認識ができるようになりました。専用の読み取り機がなくても、お手元のスキャナーとパソコンだけでマークシート処理ができます。

認識結果はいつでも確認・修正できるため、自動認識と手動確認を組み合わせた、正確で柔軟な運用が可能です。

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