深層学習は多くの画像認識タスクにおいて大きな成功を収めており、OCR（光学文字認識）を実現するアプローチとしても注目されている。中でもリアルタイム推論を目的とした軽量モデルの開発が盛んだが、軽量化の代償として認識性能が低下することが報告されている。本稿では、軽量化による認識性能の低下という課題に対し、OCRモデルの予測確信度と言語モデルを利用した認識結果の事後訂正手法を検討した。日本語手書き文字の認識結果に事後訂正を適用したところ、適用前に誤認識した文字列を適切に訂正できることを確認した。