OCRとVision LLMはどちらを使う？文字抽出と画像理解の違い

画像から情報を取り出すとき、OCRとVision LLMは同じ役割ではない。

最初に決めたいのは、画像に書かれた文字を正確に取りたいのか、画像全体の意味を理解して答えてほしいのかだ。

文字をそのまま取り出したいならOCRを先に考える

OCRは、画像に写っている文字を検出し、検索や保存に使える文字列へ変換する用途に向く。

たとえば、

• レシートの文字を取り出す
• スクリーンショットの文章を取得する
• 書類の番号や日付を文字列にする
• RAGや全文検索へ渡すための文章を作る

といった作業だ。

ただし、文字を正しく取り出せたことと、その文書の意味を理解できたことは別である。

画像について質問したいならVision LLMを検討する

Vision LLMは画像と文章を入力し、画像の内容について文章で答えられるモデルだ。

たとえば、

• この画面のどこにエラーが表示されているか
• 図の要素どうしの関係を説明してほしい
• 写真の状態を文章で要約してほしい
• 同じ画像を見ながら追加質問したい

といった用途では、画像理解の役割が大きい。

一方、画像を理解できるモデルだからといって、画像内の全文字をOCRより正確に転記できるとは限らない。日本語、縦書き、小さな文字、細かな表などは実際の画像で確認する。

文字の正確さと画像理解の両方が必要なら併用する

業務文書や画面のスクリーンショットでは、「文字列を正確に取りたい」と「その内容について質問したい」が同時に必要になることがある。

その場合は、OCRで文字を取り出し、その文字列と必要に応じて元画像をVision LLMへ渡す方法が候補になる。

画像
  ├─ OCR → 抽出した文字列
  └─ Vision LLM → 画像内容の理解

必要なら両方を使って判断

こうすると、文字認識の失敗と、画像内容の解釈の失敗を分けて確認しやすい。

JSONやCSVへ出すなら必要項目を先に決める

最終的にJSONやCSVへ整理したい場合も、最初から一つのAI処理だけで全部完成させる必要はない。

たとえば請求書なら、必要な項目を先に決める。

請求書番号:
日付:
会社名:
合計金額:

そのうえで、各項目の元文字列をOCRで取得できたか、画像の配置や意味を理解するためにVision LLMが必要だったかを分ける。

出力形式が整っていても、元画像との照合なしに値の正しさまで保証できるわけではない。

代表画像で文字抽出と理解を別々に評価する

自分の用途に近い画像を数枚用意する。たとえば次の3種類に分けると違いを見やすい。

1. 文字が中心の文書
2. 表や複数段の配置を含む文書
3. 写真や図と文字が混ざった画像

同じ画像を使い、OCRでは元画像と文字がどれだけ一致したか、Vision LLMでは質問へ正しく答えられたか、関係を理解できたかを別に確認する。

日本語、縦書き、手書き、表の性能は、モデル名だけで順位を決めない。自分の代表画像で文字抽出と画像理解を別々に試し、OCR、Vision LLM、併用のどれが目的に合うか決める。