従来のデジタル採点システムではOCR機能により答案用紙を読み取り、正誤を判断して採点が行われていましたが、既定のマスの中に回答を記述しなければならなかったり、クセや個性の強い文字の認識に失敗するケースがあるのも課題でした。全てを人間が行うのと比べて作業量が大幅に削減されるとはいえ、最終的には目視による確認が必要になり、現場には僅かとは言え負担となっていました。そこで登場したAIを搭載したデジタル採点システムなら、機械学習を繰り返すことで精度が増し、マスから多少はみ出したり個性的な文字であっても認識できるようになります。一般的なOCRでは文字と点と線で読み取ることで文字を判定していたため、止めやハネが不明瞭な文字を読み取るのは困難でした。

一方、AIを搭載したOCRの場合は文字をドット単位で読み込むだけではなく、パターンを学習してデータベースに蓄積させて精度を限りなく100％近くまで高めることが可能です。これにより生徒の文字の個性が蓄積され、一度パターンの構築に成功すれば以後はスムースに読み取りが行えるようになります。テストの点数や正答の傾向もデータベースに蓄積され、生徒ひとりひとりの得意分野や苦手分野の傾向が分かり、成績の全体的な底上げや受験対策などに役立てられます。このようなAIを搭載したデジタル採点システムなら、現場の教師の負担軽減と業務の効率化に加えて生徒指導のための大きな後押しとなります。