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大規模言語モデルオープンソースAIDaily Dose of Data Science掲載日時: 2026年10月28日 10:01

OCR3種を比較、総合1位でも万能でない

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OCR3種を比較、総合1位でも万能でない

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    DatalabのOmniParse BenchでDeepSeek-OCR、PaddleOCR-VL、Datalab Suryaを同じ150ページで比較し、総合スコアはDatalab 88.2、DeepSeek-OCR 77.5、PaddleOCR-VL 73.4だった。

  2. なぜ重要か

    総合スコアが最上位でも、自社の文書種別で最適なパーサーとは限らないと示されたため、平均値だけで選定すると手書きや表など特定のページで失敗するリスクがある。

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背景と解説

OCRの比較はこれまで、パーサーごとに1つの平均スコアを並べる形が主流だった。しかし平均は、自分の扱う文書でどこが破綻するかを示さない。保険会社がスキャンした請求書を処理し、研究チームが数式入りの2段組論文を、財務チームが密な表を扱うように、現場の文書は平均像とは異なる。OmniParse Benchは、行の有無やセルの見出し位置、順序といった単純な合否テストを積み上げ、失敗には「テキスト欠落」などの理由を付ける。スコアはLLM審判ではなくオープンコードで計算され、タグで手書きや表など特定の難所だけを抽出して採点できる。Datalab自身がベンチマーク作者でありSuryaが自社モデルである点は、誰でも再実行できる透明性で補う設計だ。

よくある質問
総合スコアで1位だったのはどのOCRですか?
DatalabのSuryaで、150ページの比較で88.2だった。DeepSeek-OCRは77.5、PaddleOCR-VLは73.4で続いた。
表の多い文書にはどのOCRが向いていますか?
同じ比較でDeepSeek-OCRが表のスコア87.2と最高だった。Datalabは78.9、PaddleOCR-VLは78.0だった。
ベンチマークは誰でも使えますか?
OmniParse Benchは100%オープンソースで、16,288テスト・2,937ページ・92言語を収録する。誰でも再実行して各テストの合否理由を確認できる。
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