■はじめに
手書き数字の認識に成功した勢いで、次は「ひらがな」を読ませてみよう！と挑戦してみました。
ただ、いきなりカナは難しそうなので、まずは研究が進んでいるアルファベットから実験開始。
今回の環境はこんな感じです：
データセット：EMNIST（フリーのアルファベット手書きデータ）
モデル：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
コーディング：Python（Geminiにお任せ）
実行環境：Google Colab（スマホからアクセス）
■Colab無料枠の壁
Geminiの生成したコードをColabに貼り付けて実行。
データセットを読み込み、いざ学習スタート！
……待つ。
まだ学習中。
さらに待つ。
「急いては事を仕損じる」とは言うけれど、これは長すぎる。
そのまま放置していたら、案の定 タイムアウト。
どうやら無料枠のColabでは、学習時間がネックになりそうです。
有料版ならいけるかもしれませんが、「これをひらがなや漢字でやるのは無理だな」と悟りました。
■学習済みモデルに頼る！
「せっかくだから、なんとか形にしたい…」
そう思ってChatGPTに相談すると、
> 「教育済みのTesseract OCR（日本語学習データあり）を使う方法があるよ」
との提案。
調べてみると確かにありました。GoogleはTensorFlowなどを公開してますし、OCRも整備済み。
そこでTesseractを導入して試すことに。
準備したのは、ibisPaintXで作った認識用文字（カナ文字＋手書き文字混ぜ、5文字程度）。
ChatGPTにコードを書いてもらい、トライアンドエラーを繰り返しながら実行。
なんとか動くところまで行きました！
ただし精度はまだまだ…「読めてる」と言えるレベルではないですね。
コード公開も見送ります。
■まとめ
Google Colab無料枠での学習は時間的に厳しい
既存の学習済みモデル（Tesseract OCR）を使うのが現実的
ひらがなや漢字認識は研究テーマになるほど難しい
今回は「5文字のひらがな認識」を目標にしましたが、結果は「コードが動いた」程度。
それでも「学習済みOCRを活用すれば、自分の環境でも試せる」という発見は収穫でした。
次はTesseractのチューニングや前処理を工夫しながら、もう一歩精度を上げる挑戦をしたいと思います。