AI分析の前にOCRの誤読を点検する
AIが元にする文字起こしに誤りがあると、その後の要約や比較も誤った前提に基づきます。OCRの誤認識が判断へ影響しやすい箇所を選び、原画像との照合と修正履歴を組み合わせて管理します。
確認の優先順位を決める
人名、日付、金額、口座番号、条番号、否定語など、誤読が意味を大きく変える箇所を優先します。手書き、薄い印字、縦書き、表、重なった印影は個別に確認します。OCRの成功表示や文字数だけで品質を判断せず、資料の性質に応じた重点箇所を担当者が選びます。
元画像との対応を保持する
抽出テキストの各部分がどの資料のどのページに由来するかを残します。複数PDFをまとめた後にページ番号が変わる場合は対応表を作ります。テキストを修正しても証拠画像そのものを直したことにはしないよう、原データ、OCR結果、確認後テキストを区別して保存し、処理の順序を説明できるようにします。
修正と不明を分ける
原画像から明確に読める文字だけを修正し、読めない箇所は不明として残します。文脈からもっともらしい数字や名前を補うと、その推測をAIが事実として扱う可能性があります。AIによる補正候補を使う場合も原画像で確認し、修正者、対象箇所、確認根拠を記録します。重要な数値は別担当の照合も検討します。
下流の出力を更新する
OCRの「未払」を「支払」と誤認識していた場合、テキストだけを直して終わりません。その文字列を用いた要約、時系列、主張・証拠対応表を探し、関連する結論を再確認します。再処理した出力には版を付け、旧い誤読を含む要約が提出候補へ残らないよう保存場所を整理します。
TreeeSへの提出判断と区別する
本記事はAILEX編集部による内部運用の提案であり、TreeeSの標準機能やAILEXの実装済み機能を保証するものではありません。AIの出力を採用するかは担当者が原資料に基づいて判断します。裁判所のセルフトレーニング環境で公開された当事者用操作マニュアルVer.2.0（2026年8月31日発行、暫定版）本文71ページも、記載例や初期入力を提出者自身で確認するよう注意しています。AIの使用有無にかかわらず、最終提出版の確認を独立した工程として残してください。
実務チェック
- 重要な識別情報と否定語を優先する
- 原画像への参照を残す
- 推測補完を確認済みとしない
- 修正の影響が及ぶ出力を更新する
出典・参照資料
資料に記載された計画・制度と、本記事の実務提案は区別してお読みください。
編集方針・出典の扱いあわせて読む
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