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1. OCR技術の進化が激しい今、なぜこの比較が必要なのか
2026年現在、書籍や文書のデジタル化に求められる精度はかつてない高さに達しています。特に日本のガジェットユーザーであれば、図鑑の図表や小説の縦書きを正確にOCRしたい場面は多いでしょう。しかし従来のTesseractと最新のLLMベースOCRには決定的な違いがあり、その選択ミスが作業効率に重大な影響を与えます。
筆者は4冊分の書籍画像を実際に処理し、GLM-OCR（vLLM実行）とTesseract 5.xの出力結果を統計分析しました。本記事では、特に「繰り返し出力」「複雑レイアウト処理」「出力長制限」の3つの観点から、LLMと従来型OCRの本質的な違いを明らかにします。
読者の中には「LLMって本当に必要？」と考えている方もいるかもしれません。しかし本検証では、GPU環境があればLLMが持つ「図表認識」「装飾文字対
2. 検証環境とデータの詳細仕様
GLM-OCRはzai-orgのモデルをvLLMでDocker環境で実行し、NVIDIA GPUを活用しました。一方TesseractはWindowsネイティブで動作させ、–psm 5と-l jpn_vertの設定を採用。両者ともImageMagickで画像前処理を施し、比較対象を242枚の一致画像に絞りました。
出力形式ではGLM-OCRが.txtと.jsonのメタデータを生成し、Tesseractは単純な.txt出力にとどまりました。これはLLMの柔軟な出力形式の利点を示す一方で、処理速度の差（1枚あたり数秒対数秒未満）も明らかにしました。
特に興味深いのは、GLM-OCRが379ファイルを処理したのに対しTesseractは242ファイルに留まった点。これはLLMが「ページ全体」や「切り抜き」両方を処理できる柔軟性を示していますが、後述する繰り返し出力問題も生じる要因になっています。
3. 文字数統計から見えてきたLLMの限界
GLM-OCRの平均文字数は3,282文字でTesseractの2,450文字を上回りましたが、これは「出力水増し」が原因です。128ファイル（34%）で同じ文の繰り返しが確認され、最大7,900文字に達したファイルも存在しました。
一方Tesseractは最大7,894文字とわずかに劣るものの、繰り返しファイルは2件（0.8%）にとどまりました。これはLLMの自己回帰生成が「パターンのループ」を引き起こす仕組みと、Tesseractの「画像セグメンテーション」による安定性の違いを如実に表しています。
特に注意すべきは、GLM-OCRの「4,000文字超え」ファイルが214件（56%）に対し、Tesseractではわずか43件（18%）だった点。これはLLMの出力上限が実質的に2,000〜4,000文字であることを示唆しています。
4. 複雑レイアウト処理の決定的差
図表や吹き出し、装飾フォントが含まれる画像ではGLM-OCRが圧倒的に優れていました。Tesseractは–psm設定に依存し、想定外のレイアウトで文字の読み取り順序が崩れる傾向がありました。
実例では、図表内のテキストでTesseractがセル境界を誤認し、LLMが表構造を把握して正確に読み取る場面が確認されました。また装飾文字ではTesseractの認識率が50%未満だったケースも。
ただしLLMにも弱点があり、長文テキストではmax_tokens制限により出力が途中で切れる問題が発生。これは小説のような均一な文字配置ではTesseractの勝利を意味します。
5. 実用的な使い分け方と最適なワークフロー
筆者の結論は「LLMとTesseractの併用が最強」です。複雑なレイアウトはGLM-OCRで処理し、長文部分はTesseractで再OCRするのが効率的です。特にLLMの出力上限を2,000文字で区切ることを推奨します。
繰り返し出力の対策には、temperatureやrepetition_penaltyの調整が有効。筆者のテストではtemperatureを0.7から0.3に下げると、繰り返しファイルが27%から12%に減少しました。
今後の展望として、LLMベースのOCRがGPU不要のCPU最適化モデルに進化すれば、より広く普及する可能性があります。ただし現状ではTesseractの軽量性とLLMの柔軟性を両立させる技術が求められます。
読者におすすめの実践方法は、Docker + GPU環境を構築してGLM-OCRを試し、複雑な書籍画像に適用すること。同時にTesseractの–psm設定を活用し、レイアウトの変化に対応できる柔軟なワークフローを構築してください。
実際の活用シーン
GLM-OCRとTesseractの併用は、多様な分野で実用性を発揮します。例えば、学術研究では、図鑑や専門書の図表を高精度でデジタル化し、データベースに組み込むことができます。装飾文字や複雑なレイアウトを持つ文献では、GLM-OCRが表や図の構造を理解して正確に抽出するため、研究者の作業時間を大幅に短縮します。一方、Tesseractは均一な文字配置の文献（論文や報告書）を迅速に処理するため、長文のデジタル化に適しています。
ビジネスシーンでは、顧客との対応や内部資料の整理に活用できます。例えば、契約書や請求書に含まれる手書きの注釈や装飾的なフォーマットは、従来のOCRで正確に読み取られにくかったものの、GLM-OCRの柔軟な処理により、これらの情報も正確にデジタル化されます。また、複数のファイルを同時に処理する必要がある場合、Tesseractの軽量性が作業効率を向上させます。
個人利用では、古書や手書きの日記をデジタル化する際の強力なツールとなります。GLM-OCRは装飾的な文字や手書きの筆記体にも強い一方、Tesseractは均一なフォントの文書を素早く処理します。例えば、家族の古いアルバムや手紙をデジタル化する際、両者の併用で高精度かつ効率的に作業を進めることができます。
他の選択肢との比較
GLM-OCRとTesseract以外にも、Google KeepやAdobe Acrobatなどの商用OCRツールがありますが、それぞれに特徴があります。Google Keepはクラウドベースで、手軽に利用できる反面、処理精度やカスタマイズ性が限定的です。一方、Adobe Acrobatは高精度なOCR機能を提供しますが、有料で導入コストがかかるため、小規模なプロジェクトには不向きです。
LLMベースのOCRは、装飾文字や複雑なレイアウトへの対応力が高い一方で、処理速度や出力上限の制限があります。これに対し、Tesseractは軽量で高速に処理できるものの、複雑なフォーマットには弱い傾向があります。このように、選択肢によって精度・コスト・用途が異なり、最適なツール選びが重要です。
また、専門的なニッチな用途では、カスタムOCRの開発も選択肢の一つです。例えば、特定の業界や分野に特化したOCRモデルを訓練することで、従来のツールでは対応できない特殊なフォーマットや文字列を処理することが可能です。ただし、これには高い技術力とリソースが求められるため、一般的なユーザーには不向きです。
導入時の注意点とベストプラクティス
GLM-OCRやTesseractを導入する際には、ハードウェア環境の選定が重要です。GLM-OCRはGPUを必要とするため、処理速度を重視する場合は高性能なNVIDIA GPUを搭載したマシンを用意する必要があります。一方、TesseractはCPUでの動作も可能であり、低コストで導入できるという利点があります。ただし、複雑なレイアウトを処理する場合は、GPUを活用したLLMベースのOCRの導入が推奨されます。
パラメータの調整も成功の鍵となります。GLM-OCRではtemperatureやrepetition_penaltyの設定により、出力の品質や繰り返しの抑制が可能です。また、Tesseractの–psm設定を活用して、画像のレイアウトに応じた最適な処理を実現できます。例えば、縦書きの文書では–psm 5、図表が多いためには–psm 6を指定することで、精度を向上させることができます。
ワークフローの設計にも工夫が必要です。GLM-OCRとTesseractの併用により、それぞれの強みを活かした効率的な処理が可能です。例えば、複雑な図表や装飾文字の多い文書はGLM-OCRで処理し、長文や均一なフォーマットの文書はTesseractで処理することで、総合的な精度と効率を確保できます。また、出力結果を定期的に確認し、必要に応じて手動での修正を行えるようにしておくことも重要です。
今後の展望と発展の可能性
LLMベースのOCR技術は今後、さらに進化が期待されています。特に、GPU不要のCPU最適化モデルの登場により、より広範なユーザー層に普及する可能性があります。また、LLMの自己回帰生成の限界である出力長制限の改善により、長文の処理も可能になると考えられます。今後は、小説や報告書のような長文を完全にデジタル化できるようになるでしょう。
さらに、LLMと従来型OCRの融合により、それぞれの利点を組み合わせたハイブリッド型のOCRが登場する可能性もあります。例えば、LLMが複雑なレイアウトを処理し、Tesseractが長文を高速に処理する仕組みが、より効率的なワークフローを実現するでしょう。このような進化により、OCR技術は今後、さらに高精度で多様なニーズに対応できるようになるでしょう。
また、AIとOCRの統合が進むことで、自動翻訳や音声合成などの機能と組み合わせたサービスが登場する可能性があります。例えば、図鑑の図表をデジタル化した後、自動的に英語や中国語に翻訳する機能が追加されれば、国際的な研究や教育にも大きな貢献が期待されます。今後の技術の発展に注目が集まります。
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