DeepSeek-OCRとは何か？次世代OCR技術の概要と光学的圧縮コンセプト

DeepSeek-OCRとは何か？次世代OCR技術の概要と光学的圧縮コンセプト

DeepSeek-OCRは、中国発のAI企業DeepSeek社が2025年10月に公開した、長文ドキュメントを効率的に処理するための次世代OCR（光学文字認識）モデルです。本モデルは従来のテキストベースOCRとは異なり、ドキュメント全体を高解像度画像として捉え、光学的に2次元マッピングすることで「コンテキスト光学圧縮（Contexts Optical Compression）」を実現します。この手法により、従来数万トークン必要だった情報をわずか数千のビジョントークン（画像トークン）で表現できるため、LLM（大規模言語モデル）への入力に要するトークン数を劇的に削減し、高速かつ低コストで長文処理が可能となっています。

DeepSeek社とDeepSeek-OCR開発の経緯：高次元コンテキスト圧縮への技術的挑戦と実現過程

DeepSeek社は杭州拠点のAIスタートアップで、これまでに大規模言語モデル「V3」「R1」などで知られる企業です。同社は2025年10月に公式ブログで、視覚エンコーダーによるテキスト圧縮技術の研究成果としてDeepSeek-OCRを発表しました。研究者たちは、従来のOCRがテキスト抽出に留まる一方で、文書全体の空間情報やレイアウトを失ってしまう問題を指摘し、視覚情報を活用するアプローチを模索してきました。DeepSeek-OCRはそうした技術的課題に対する初期的な検証として位置づけられており、高次元空間に分散する文書コンテキストを画像を介して圧縮することで、トークン数を大幅に削減するという新規性を追求しています。

DeepSeek-OCRの目的と適用例：LLMとの連携で解決するドキュメント処理課題を具体例と合わせて解説

DeepSeek-OCRの主目的は、大量の文書を効率的にLLMで解析できるようにすることです。特に、膨大なページ数の契約書、請求書、フォーム類、歴史的資料などを扱う際に、従来のOCRでは生成されるテキストトークンが膨大になり、LLMへの入力コストが非常に高くなる問題を解決します。例えばある200ページのPDFから従来型OCRで2.5百万トークンが生じる場合、入力だけで数ドルのコストになりますが、DeepSeek-OCRで9～10倍圧縮すると入力トークンは約25万～30万に減少し、コストも数十分の一に抑えられます。これにより月間数万ドキュメント単位での長文解析でも数百万円規模のコスト削減が可能であり、大企業や政府機関などの大規模文書処理で大きなメリットがあります。

活用シナリオ例

契約書・請求書・申請書類

従来のOCRと組み合わせて書類内容の要約やQAを行う際、DeepSeek-OCRでトークン数を圧縮することでLLM呼び出しのコストと時間を節約できます。

技術文書・論文

数式や表、図版を含む複雑なレイアウトでも、画像として認識してMarkdown形式などに変換可能なため、内容構造を保持したまま要約や照会が行えます。

歴史資料・アーカイブ

古文書や大量のスキャン文献に対して圧縮OCRを適用することで、LLMを用いた全文検索・要約・意訳などがスケールメリットをもって実施できます。
DeepSeek-OCRはオープンソースで公開されており、GitHubリポジトリやHugging Face上からモデルとコードを入手できます。実際、DeepSeek社発表によれば、研究段階ながら単一GPU（NVIDIA A100-40G）で1日20万ページ以上の処理が可能で、20台のGPUクラスタでは日3300万ページに達するスループットを確認しています。このように、DeepSeek-OCRは大規模ドキュメント処理やLLM前処理における技術的ブレイクスルーとして注目されています。

DeepSeek-OCRのアーキテクチャ概要：Vision-Language Modelと光学的圧縮の仕組み

DeepSeek-OCRは画像とテキストの両方を扱えるVision-Languageモデル（VLM）の一種であり、二つの主要構成要素から成ります。まずDeepEncoder（ビジョンエンコーダー）で文書画像を解析し、空間的・文脈的特徴を抽出・圧縮します。DeepEncoderは約3.8億パラメータの大規模モデルで、Metaの「Segment Anything Model (SAM)」による局所視覚認識とOpenAIの「CLIP」による大域的特徴抽出を組み合わせ、16倍の圧縮を行います。例えば1024×1024ピクセルの画像は4096個のパッチに分割され、最終的に16×16ピクセル相当の64×64ピクセル領域を表す256個のビジョントークンに集約されます。この各ビジョントークンは複数語分の情報（レイアウトやフォント情報を含む5～8単語程度）をまとめて表現しており、情報密度がテキストトークンの5～10倍高くなることが示されています。
エンコーダの出力であるビジョントークン列は、DeepSeek3B-MoE-A570Mと呼ばれる3億パラメータ級のMixture-of-Experts（MoE）デコーダーへ渡され、最終的なテキストを生成します。このMoEデコーダーは約30億パラメータの大型モデルで、入力画像内の様々なサブタスクに対応する複数の専門家ネットワーク（570M活性化パラメータ相当）を備えています。例えばテーブル認識や図表解析、自然言語解釈など異なる領域に対し、それぞれ最適化された専門家が用いられ、計算効率を保ちながら豊富な容量を実現しています。エンコーダで圧縮されたビジョントークンはそのままモデル内の連続的な潜在空間に埋め込まれ、語彙空間の離散的トークンIDを介さず直接LLM処理されます。
このような構造により、DeepSeek-OCRはページのレイアウト情報（表・見出し・段組みなど）を保持しつつ、入力サイズを大幅に縮小してLLMへ渡すことが可能です。結果として、従来のOCR＋LLMパイプラインに比べてトークン数が大幅に減りつつ、文書構造を活かした高度な解析を行えます。

DeepSeek-OCRと従来OCR技術の違い：革新点と進化点を徹底比較

従来のOCRエンジン（例：Tesseract、PaddleOCRなど）は主に画像から可能な限り正確なテキスト列を抽出することに注力しており、文字認識の精度は高いものの、ページ全体のレイアウトや文章構造の保持には限界がありました。こうした従来手法では、OCRで得られた生のテキストを後段のLLMに入力する際、見出しや表組の区別などを別途再構築する必要があり、そのために膨大なトークンコストがかかります。一方DeepSeek-OCRは文書をビジョンエンコーディングしレイアウト情報を含むビジョントークンとして保持しながら圧縮するため、LLM入力時のトークン数が劇的に少なくなり、構造情報の再学習コストも削減できます。
性能面では、DeepSeek-OCRは10倍程度の圧縮時でも約97%の認識精度を維持します。これは、高解像度画像から意味的に重要な部分を選択的に符号化しつつ、ほとんどのテキスト内容を復元できていることを示しています。一方、圧縮率を20倍にさらに引き上げると精度は約60%まで下がり、精密な認識が必要なタスクでは限界が出てきます。このようなトレードオフにより、利用シーンに応じて圧縮率（入力画像解像度）を調整し、速度と精度の最適バランスを選択する必要があります。
また、ベンチマークではDeepSeek-OCRは従来モデルを大きく上回る結果を示しています。例えばOmniDocBench上でDeepSeek-OCRは1ページあたりたった100個のビジョントークンで、従来のGOT-OCR2.0（256テキストトークン／ページ）より高い精度を達成しました。また、通常1ページに平均6,000トークン以上を必要とするMinerU2.0を、800トークン未満の入力で上回っています。これらの結果は、情報量の多い文書や長文文書を扱う際にDeepSeek-OCRが他のOCRより有利になる一例です。

対応文書タイプとユースケース：DeepSeek-OCRの活用例を用途別・事例付きで紹介

DeepSeek-OCRは非常に多様なドキュメントに対応できます。特に高精度な表認識やグラフ・図表処理が必要な文書でも性能を発揮します。実際、数値データやグラフを含む金融・科学・医療分野のドキュメントに対しても有効であることが想定されています（DeepSeek開発チームも「財務、科学、医療分野での活用」を示唆しています）。また、多言語対応が進んでおり、英語・中国語など主要言語の文書は既に多く訓練されていると見られます。さらに手書きテキストへの対応も期待されており、将来的にはTrOCRのような文字認識性能と組み合わせることで、フォームや歴史資料などの手書き入力に対する認識精度向上も視野に入っています。
ユースケースとしては、前述したような長文処理に加え、LLMによるドキュメント解析ワークフローを挙げることができます。たとえばDeepSeek-OCRで圧縮したテキストをGPT系モデルに渡すことで、コールセンターのFAQ自動生成や、企業内文書の自動要約・レポート生成、法務文書の条文抽出など、様々なタスクでトークンコストを抑えつつ高精度な解析が可能です。また、DeepSeek-OCR自身の高速性を活かし、AI研究で必要となる大規模データ生成（1日20万ページ以上）が可能であるため、他AIモデルのトレーニングデータ作成ツールとしても実用的です。

公式リソースとライセンス：DeepSeek-OCR GitHubとHugging Faceの情報まとめ

DeepSeek-OCRは完全オープンソースで公開されており、GitHubリポジトリ（deepseek-ai/DeepSeek-OCR）とHugging Faceモデルカードの両方でMITライセンスのもと配布されています。GitHubにはコード一式のほか、arXiv論文やREADMEが含まれており、詳細なインストール手順や使用例、ベンチマーク結果が載っています。Hugging Faceモデルカードにも環境要件（Python 3.12.9, CUDA 11.8, PyTorch 2.6.0など）やサンプルコードが記載されており、モデルの導入・運用に必要な情報がまとめられています。いずれも誰でも無償でアクセス・利用できるため、企業内ツールへの組み込みや個人プロジェクトでの活用も可能です。

光学的圧縮（Contexts Optical Compression）の仕組み：DeepSeek-OCRによる長文文書の圧縮技術

Contexts Optical Compressionの基本概念：2D光学マッピングによる情報圧縮

「Contexts Optical Compression（文脈光学圧縮）」とは、文章全体の情報を画像として扱い、画像圧縮の手法でトークン数を削減する概念です。DeepSeek-OCRではページを高解像度画像としてエンコードし、そこから高情報密度のビジョントークンを生成します。例えば16倍の圧縮を行うと、1024×1024ピクセルのページ画像は4096個の16×16ピクセルパッチから構成されますが、DeepEncoderにより4×4個の16×16パッチまとめて1つのビジョントークンに変換され、合計256個のビジョントークンに縮約されます。1つのビジョントークンは約64×64ピクセル領域の情報を表し、その中には約5～8単語分の文字情報に加え、レイアウトやフォント・文字サイズ・行間といった情報も含まれています。このため、100個のビジョントークンで約1000語分のテキスト内容を表現でき、従来のテキストトークンより5～10倍の情報量を1トークンで捉えられるのが特徴です。

DeepEncoderによる画像の圧縮フロー：特徴抽出とビジョントークン生成の仕組み

DeepEncoderでは入力画像をまずパッチ分割し、SAM（Segment Anything）による領域分割とCLIPによるグローバルな視覚特徴抽出を組み合わせます。これらの特徴を16倍縮小する圧縮モジュールに渡すことで、ページ全体を数百個のビジョントークンに要約します。DeepEncoderは高解像度画像でも内部のアクティベーションを抑えつつ効率よく処理できる設計であり、画像の細かい文字・図形情報を維持しながらサイズを大幅に小さくします。たとえば1280×1280の大判ページでも「Large」モードであれば400個のビジョントークンに圧縮し、さらに多数タイルを使った「Gundam（ガンダム）モード」では複数枚の640×640局所画像と1枚の1024×1024全体画像を組み合わせて扱うこともできます。

DeepSeek-OCRにおける2Dマッピング技術の原理と詳細解説：画像からトークンへの変換手法

2Dマッピング技術とは、文書の「テキスト」を一度「画像」として再表現し、その画像情報を基に圧縮トークンを生成する方法です。DeepSeek-OCRでは段落・表・図などを含めたページ画像をDeepEncoderでマッピングした後、そのビジョントークン列をDecoderに入力してテキストを復元します。言い換えると、文書中のテキスト情報を一度画像形式に符号化し、視覚圧縮を経て空間的に圧縮することで、トークン数を節約しているのです。この手法により、文章構造（段落や図の位置関係など）を画像として保持したまま情報圧縮が行えるため、従来の1次元テキスト圧縮では捉えにくかった空間的文脈を損なわずにコンパクトな表現が可能になります。

圧縮前後のデータ構造：DeepSeek-OCRにおけるビジョントークンとテキストトークンの相互関係と概要

DeepSeek-OCRでは、DeepEncoderの出力として得られるビジョントークンと、最終的に生成されるテキストトークンが密接に関連しています。ビジョントークンはページ上の各領域を連続的な埋め込みベクトルとして表現したもので、これをDeepSeek3B-MoEデコーダーが受け取ってテキスト形式にデコードします。デコード後のテキストトークンは通常の言語モデルが扱うトークン（サブワード単位）であり、埋め込み層への変換後に生成・出力されます。重要なのは、ビジョントークンはすでに固定長の連続ベクトルであり、テキストトークンのように離散的な語彙テーブルを経由しない点です。このため、情報は画像パッチから直接潜在空間に圧縮され、出力時に再びテキストに戻されます。一般に、圧縮率を高めるほどビジョントークンの数は減りますが、各トークンの情報量は増加するため、トークン間の対応付けや再構築の仕組みを慎重に設計する必要があります。

圧縮率設定によるOCR精度への影響とトレードオフ：どこまで圧縮できるか

圧縮率を上げる（ビジョントークン数を減らす）と速度・コスト面でメリットが増大しますが、認識精度は徐々に低下します。DeepSeek社の実験では、入力テキストトークン数とビジョントークン数の比率（圧縮率）が10倍以内であれば97%程度のOCR精度が達成されました。一方、圧縮率を20倍にまで拡大すると、精度は約60%まで落ちます。このように、圧縮率10倍付近まではほぼ元の内容を維持できる高精度さを保ちますが、それ以上になると情報欠損が顕著になり「どこまで圧縮できるか」の上限が現れます。実運用では、ドキュメント種別や重要度に応じて圧縮レベルを調整し、必要に応じて多解像度処理（「Gundamモード」など）やプロンプト設計で品質維持を図ることが推奨されます。

DeepSeek-OCRが注目される理由とその可能性：次世代コンテキスト圧縮OCR技術の革新性と課題

LLMとの相性の良さ：長文ドキュメントを効率的に扱う技術

DeepSeek-OCRは「LLMと組み合わせて長文を扱う用途に非常にマッチする技術」です。従来のOCRと比較してトークン数を大幅に削減できるため、長大なドキュメントをLLMで扱う際のコスト負担を軽減できます。SCMPの記事でも指摘されているように、このアプローチによりLLMは膨大なテキスト量をほぼ比例しないコストで処理できるようになります。また、DeepSeek-OCRはビジョントークンによってレイアウト情報を保持するため、文書中の見出し・表・注釈などの構造的手がかりをLMにそのまま渡せるという利点があります。実際、Skyworkの記事でも「レイアウト情報を保持したままコンパクトなトークン列を生成し、LLMの長文推論精度を向上させる」と評されています。

圧縮精度を保持しつつ長いコンテキストを処理するメリット

DeepSeek-OCRは高圧縮でも高い復元精度を維持できるため、LLMへの入力トークンが少ないにもかかわらず、元の情報をほぼ損なわずに長い文章を扱えます。実験では10倍圧縮で97%精度を達成しており、この範囲内であれば文書の重要部分をほとんど失わずにLLMに提供できます。これは、LLMが数百ページに及ぶドキュメント全体を一度に読む場合でも、重要情報を保持したまま多くの内容を理解できることを意味します。こうした精度を維持しながらの圧縮処理は、例えば契約書の条項抽出や法律文書の要約など、正確性が求められる長文タスクで特に有利です。

高い圧縮率でLLMへのトークンコストを削減する効果

トークン数削減によるLLMコスト削減効果は圧倒的です。Skyworkの記事の例のように、10倍圧縮するだけでLLM入力コストは20分の1程度に削減できます。例えば、通常2.5Mトークンかかる200ページ文書が圧縮後は約0.25Mトークンとなり、LLM入力料金は\$5から\$0.5程度に下がります。LLMの利用料金は入力+出力トークン数に比例するため、この削減効果は大量文書処理を行う組織にとっては年単位で数十万～数百万円規模のコスト削減につながります。特にクラウド型サービスの従量課金を使用する場合、このトークン数削減は直接的に金銭面でのメリットに直結します。

従来モデルとの性能比較：DeepSeek-OCRが優れるケース

DeepSeek-OCRは既存OCRと比較して使いどころが異なります。例えばPaddleOCRやTesseractは静止画の文字認識精度や速度に優れ、レイアウト解析機能も成熟していますが、長大な文書を処理する場合は生成トークン数が多くなりがちです。対照的にDeepSeek-OCRは、特にページ数の多いドキュメントや高度なレイアウトを含む文書で力を発揮します。実際、Foxベンチマーク上でもDeepSeek-OCRは100個のビジョントークンで700–800語を超える文書を97%以上の精度で処理できており、この点で従来OCRとは一線を画しています。
一方、計算リソースや実装の容易さを重視するケースでは従来OCRが適する場合もあります。例えばCPUのみで高速に動作させたい場合や、既存のOCRパイプラインとの互換性が重要な場合はTesseract系が有力です。また、手書き文字認識の点ではTrOCRやAzure OCRなどが特化しているため、DeepSeek-OCRの圧縮性能よりも既存モデルの精度を選ぶ場面もあるでしょう。このように用途に応じて使い分けることが推奨されます。

研究コミュニティでの評価・注目ポイントとトレンド

DeepSeek-OCRのアイデアは研究コミュニティでも大きな話題を呼んでいます。有名なAI研究者であるAndrej Karpathy氏は、この手法が「すべての入力を画像として処理するのが理にかなっている可能性」を指摘するなど、テキスト処理の基本的仮定への疑問を投げかけました。また、DeepSeek社自身が論文で長期文脈における圧縮の意義（メモリ忘却や長期コンテキスト維持への応用）を提案しており、今後の研究課題として注目されています。さらに、少数のビジョントークンで大規模文書を表現できるという発想は、トークナイザ設計やマルチモーダル学習の新たな方向性として、学術界や産業界の両方で関心が高まっています。

驚異的な圧縮率と高精度（97%）を実現するDeepSeek-OCRの性能とその秘密：革新的な圧縮アルゴリズム

実験結果から見る10倍圧縮時の97%精度達成の詳細

DeepSeek社の実験結果では、入力テキストトークン数がビジョントークン数の10倍以内（圧縮率<10×）の場合、OCR精度は97%以上となりました。具体的には、Foxベンチマークのテストにおいて「100個のビジョントークンで700–800語の文書を97.3%精度で正確にデコードできる」ことが報告されています。この背景には、DeepSeek-OCRの圧縮アルゴリズムが、重要語句やレイアウトを最適にサンプリング・再配置する工夫があると考えられます。DeepEncoderは重点情報を含む領域（例：見出しや数値のある表など）を見逃さずに抽出し、デコーダーはそれらを高忠実度で再構築するため、非常に高い精度を実現できています。

20倍圧縮時の性能：精度低下の原因と限界

一方、圧縮率を20倍（ビジョントークン数1/20）に拡大すると、精度は60%程度に低下します。この精度低下の主な原因は、圧縮により細部情報や微妙な文字差分が失われるためです。20倍圧縮では、一つのビジョントークンが数十語分に相当するため、文字列の再現性よりも大まかな意味情報の維持が優先されます。その結果、少数の異なる文字が同一トークンとして扱われたり、微妙なレイアウト差が圧縮で消えたりすることが誤認識の要因となります。このことは「情報の過度圧縮による忠実度低下」を示しており、実用性を考えると、誤り率が許容できる水準になるまで圧縮率を上げるのが限界です。

圧縮率コントロール：用途別に最適な設定とは

DeepSeek-OCRでは、入力画像の解像度やプロンプト設定により圧縮率を調整できます。用途に応じて「Tiny」や「Small」といった低解像度モードから「Base」「Large」モードまで選択可能です。例えば、明確なレイアウトが必要ない汎用文書では512×512ピクセルのTinyモード（64ビジョントークン）で高速処理し、詳細を要求する技術文書では1024×1024ピクセルのBaseモード（256トークン）やLargeモード（400トークン）を使うといった使い分けが考えられます。さらに特に複雑な場合は「Gundamモード」を使い、複数の局所ビュー（640×640複数）と1枚の全体ビュー（1024×1024）を組み合わせて処理することで、圧縮率と精度の両立が可能です。このように圧縮率を環境に合わせて制御することで、速度・コストと精度の最適なトレードオフを実現できます。

他OCRモデルとのOCR精度比較：結果とトレードオフ

DeepSeek-OCRのOCR精度（圧縮後のデコード精度）は、標準のOCRモデルと同等かそれ以上ですが、モデルの特性が異なる点に注意が必要です。単純な文字認識精度だけを比較すると、TesseractやTrOCRのような認識重視モデルが優れる場合もあります。しかしDeepSeek-OCRはページ単位・文書全体の認識精度に着目しており、特にトークン数が制限されるLLM運用下では非常に効率的です。例えば、DeepSeek-OCRは圧縮前に数千トークンになる文書を圧縮するため、同じ文章で得られる情報量あたりのエラー率（アミュネージエラー）が低くなる傾向があります。
ベンチマークで示されたように、DeepSeek-OCRは10倍圧縮時に97%精度を持ち、これは一般的なOCRでも同等の条件下では高い数値です。一方、誤りが許容できない用途（例：財務報告書の数字精度など）では伝統的なOCRで完全なテキストを取得し、必要に応じてDeepSeekで要約や背景知識を補うハイブリッド運用が推奨されます。要するに、DeepSeek-OCRは効率とスケール重視の新規用途、従来OCRは高精度文字認識用途という棲み分けが実際には有効です。

LLMとの組み合わせで得られるコスト削減効果

上述のように、DeepSeek-OCRによるトークン削減はLLM利用コストを劇的に下げます。例えばGPT系モデルで1百万トークンあたり2ドルとすると、上記の200ページ例では入力コストが約\$5から\$0.6に激減します。さらに、出力が含まれる実務ワークフロー全体で考えても、事前圧縮によりLLMの推論回数と生成トークン量が減り、月間・年間で大きな節約になります。この効果は特に大企業の内部文書分析やクラウドAIサービス利用料に直結するため、技術投資によるROI（投資対効果）が高い点が評価されています。

DeepSeek-OCRの仕組みと構造：DeepEncoderとMoEモデルが支えるアーキテクチャ解説

DeepEncoderアーキテクチャ：高解像度入力を扱うための工夫

DeepEncoderは高解像度のドキュメント画像を効果的に処理するために工夫が凝らされています。前述のように、SAMとCLIPを組み合わせたビジョンアーキテクチャにより、入力画像をマルチスケールに解析します。さらに、ビジョントランスフォーマーベースの設計により、16倍の空間的圧縮を実現しつつも文字や図形を損なわないようにしています。具体的には、最初に16×16ピクセルのパッチに分割し、圧縮変換を経たうえでそれらを結合してビジョントークンを生成します。また、メモリ効率化のための最適化（低アクティベーション設計）により、大量のページ情報を1つのGPUメモリに収めながら高速処理できる点も重要です。

DeepSeek3B-MoE-A570M：MoEデコーダーの構造と動作

DeepSeek3B-MoE-A570Mは約30億パラメータ級のMixture-of-Experts（MoE）デコーダーで、入力画像から圧縮されたビジョントークン列をテキストシーケンスに変換します。このMoEモデルは多数の専門家サブネットワークを持ち、各トークンを処理する際にその性質に応じて適切な専門家が活性化される仕組みです。例えば、数式や化学式、表計算のセル内容にはそれぞれ特化した専門家が当てられ、一般テキストとは異なる処理パスが走ります。これにより3Bパラメータ級の巨大モデルを必要な部分だけ起動しつつ、トークンごとの処理コストを抑えた効率的な推論を実現しています。

エンコーダ・デコーダ間のデータフローとトークン生成

DeepSeek-OCRではエンコーダからデコーダへのデータフローが明確に分かれています。DeepEncoderは入力画像を解析し、ビジョントークン（埋め込みベクトル）の配列を生成します。この配列は位置情報を含むため、各ビジョントークンは元のページ内でどの領域に対応するかを示します。その後、ビジョントークン列はDeepSeek3B-MoEに入力され、トランスフォーマデコーダーとして逐次的に最終的なテキストトークンを生成します。デコーダの出力は特殊なマスク付きソフトマックスではなく、通常のトークン予測として行われ、プレフィックスとして画像から得られた「<image>」トークンを含むプロンプトが与えられます。実際の実装例では次のような推論フローになります：画像を読み込み、”<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown.”といったプロンプトをモデルに投げると、デコーダがMarkdown形式のOCR結果を返します。

Mixture-of-Experts (MoE) モデルの利点と実装

MoEモデルの利点は、大規模なパラメータ容量を活かしつつ計算効率を保てることです。DeepSeek-OCRでは約30億の総パラメータのうち、入力ごとに570M相当のみがアクティブになります。これにより、非常に高い表現力を確保しながらも、モデル全体を毎回計算する従来型の大規模モデルに比べて演算量が抑えられます。具体的な実装としては、GoogleのSwitch TransformerやGShardといった手法に類似し、各層ごとに使用する専門家を動的に選択します。DeepSeek-OCRではタスクごとに異なる専門家ネットワークが用意されており、開発チームは画像中の「参照せよ」と指定された領域（bounding boxタスク）や図の内容解釈など、サブタスクに特化した専門家を設計しています。

学習に使われたデータセットとトレーニング手法

DeepSeek-OCRの学習には、大量のドキュメント画像と対応するテキストデータが用いられています。公式発表によれば、FoxベンチマークやOmniDocBenchなど各種文書データセットを用いて性能評価が行われています。また、DeepSeek社は社内で200万ページを超えるOCRラベル付けデータを生成し、モデルの教師あり学習に利用しているほか、LLMメモリ圧縮研究のため歴史的文書など多様な長文データも活用しています（「200k+ページ/日でデータ生成可能」）。学習では画像キャプションやOCRタスクに加え、Prompt補完などの自己回帰型学習を行うことで、テキストとレイアウトの対応付け能力を高めています（詳細はGitHubのarXiv論文や実装リポジトリに記載されています）。

実際に使ってみた：DeepSeek-OCR導入手順、環境構築、および動作確認までの完全ガイド（事例付き）

DeepSeek-OCR導入の前提条件：必要なハードウェアとソフトウェア

DeepSeek-OCRを動かすには、GPU（推奨：NVIDIA A100/H100など）およびCUDA対応の環境が必要です。GitHubリポジトリやモデルカードでは、Python 3.12.9、CUDA 11.8、PyTorch 2.6.0といった最新環境が推奨されています。特にモデルはvLLMを利用した推論スクリプトを含むため、GPUメモリに余裕があることが望ましいです。依存ライブラリとしては、transformers、sentencepiece、vllm、およびflash-attn（2.7.3推奨）が必要です。また、インターネットにアクセス可能な環境があれば、GitHubやHugging Faceからモデルファイルを直接ダウンロードできます。Dockerコンテナでの実行例もコミュニティから報告されており、コンテナ化環境での依存関係管理も一つの選択肢です。

モデルのダウンロードとセットアップ手順

1. リポジトリのクローン: まずGitHubからソースを取得します。
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git
cd DeepSeek-OCR
2. 環境の作成: 推奨Python環境を用意します。公式ガイドではAnaconda環境で以下のようにしています。
conda create -n deepseek-ocr python=3.12.9 -y
conda activate deepseek-ocr
3. ライブラリのインストール: PyTorchおよびvLLMを含む必要ライブラリをインストールします。
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install vllm-0.8.5+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation
これでDeepSeek-OCRの環境が整います。vLLMとTransformersのバージョン互換性には注意が必要ですが、公式の指示に従えば同一環境内で両方使えます。

実際の画像ファイルでのOCR実行例：コマンドと結果確認

DeepSeek-OCRには画像処理用の実行スクリプトが用意されています。例えば、単ページ画像をOCRする例として、DeepSeek-OCR-vllm/run_dpsk_ocr_image.pyスクリプトを使う方法があります。コマンド例：
cd DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-vllm
python run_dpsk_ocr_image.py --input_path sample_document.jpg --output_path result.json
これにより、sample_document.jpgの解析結果がJSON形式でresult.jsonに保存されます。プロンプトによって出力形式を指定できるため、Markdown出力やBounding Box付き出力なども可能です。例えばMarkdown形式で出力するにはプロンプトにConvert the document to markdown.を付加します。以下に実際の出力例を示します（図版は数式や図を含む数学問題をOCRした結果の一部です）。
上図は中国語の数学問題画像をDeepSeek-OCRでOCR処理した例です。左側に入力画像、右側に「Deep Parsing」として抽出された数式・図形情報、さらにその下に最終的なMarkdown形式のテキスト出力が示されています。このように、DeepSeek-OCRは複雑な図や数式を含む文書でも、レイアウト情報を保持したまま認識し、テキスト・LaTeX変換まで行うことが可能です。

PDFファイルでDeepSeek-OCRをテストする方法

DeepSeek-OCRはPDF文書にも対応しています。PDFを扱う場合は、内部でページを画像化してOCR処理します。標準スクリプトとしてDeepSeek-OCR-vllm/run_dpsk_ocr_pdf.pyが用意されており、これを実行すると各ページを並列（vLLM並列処理）でOCRできます。例えば以下のようにします：
cd DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-vllm
python run_dpsk_ocr_pdf.py --input_path sample_document.pdf --output_dir ./output/
NVIDIA A100-40G GPU一枚で約2500トークン/秒の処理速度が報告されており、100ページのPDFでも数十秒で解析が完了します。出力結果は各ページごとにJSON形式で保存され、後段のLLM処理にすぐ利用できます。

導入時のトラブルシューティング：依存関係やエラー対応

DeepSeek-OCRの導入ではいくつか注意点があります。依存関係としてvLLMやflash-attnなどの特殊パッケージが必要であり、バージョン不整合によりエラーが発生することがあります。公式ではvLLM 0.8.5、Transformers>=4.51.1、flash-attn 2.7.3を推奨しており、この組み合わせで安定動作します。また、プロンプトやモデルのサイズ指定ミスで出力が空になるトラブルが報告されています。その場合は、プロンプト文字列の形式を見直し（例：<|grounding|>の有無）や、入力画像サイズを適切に再設定することで解消できます。仮にライブラリインストールでエラーが出た場合は、公式READMEやコミュニティリソース（DeepSeekリポジトリのIssueや開発者ブログ、Simon Willison氏のフィールドレポートなど）も参考になります。

DeepSeek-OCRの主な機能と特徴：コンテキスト圧縮技術を支えるOCR新機能を徹底解説＆事例紹介

複雑レイアウト対応：表、数式、図を含む文書処理

DeepSeek-OCRは表組や数式、図版といった複雑レイアウトを含む文書にも対応可能です。DeepEncoderが画像全体をサンプリングするため、表の罫線やグラフの線なども含めてトークン化され、デコーダで正確に認識されます。たとえば上図のように、数学の問題文中の図形や数式を認識し、LaTeXフォーマットに変換して出力することができます。従来のOCRでは表やグラフの文字列認識が苦手な場合がありますが、DeepSeek-OCRではこれらを画像として圧縮しているため、表やグラフを構成する文字列・数値もきわめて高精度に抽出できます。

テキスト出力：Markdown形式でのフォーマット整形機能

出力テキストはMarkdownやJSON形式で得られます。特にMarkdown出力機能が充実しており、見出しや箇条書き、テーブル構造をMarkdown形式で自動整形してくれます。実際にREADMEにも「<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown.」というプロンプト例が示されており、これに従うとDeepSeek-OCRは文書をテキスト化しつつMarkdownのマークアップを付与します。たとえば表はMarkdownの|区切りに変換され、リスト項目はハイライトされて出力されます。これにより後処理でのフォーマット整形が不要になり、生成されたテキストをそのまま文書作成ツールに流し込むことが可能です。

コンテキスト圧縮機能：トークン数削減の具体的手法

DeepSeek-OCRの核となる機能はまさに「コンテキスト圧縮」です。具体的には先述のDeepEncoderで画像をパッチ分割・圧縮し、多数の文字情報を少数のビジョントークンに収めることで、LLMへの入力トークン数を大幅に削減します。この圧縮は空間情報を活用するため、同じ文字列情報を扱う場合でも従来のテキストトークンよりも格段に少ないトークン数で済みます。また、可変解像度機能により文書の特徴に応じて圧縮率を調整できます。具体的には、小さな文字や図表を含む部分では局所的に高解像度で処理し、そうでない部分は低解像度で済ます「Gundamモード」や、全ページを一律解像度で処理するモードなどを組み合わせて使い分けます。こうした手法で、トークン数削減の度合いを自在に制御しつつも、重要情報を失わない出力を実現しています。

多言語・手書き文字認識の対応範囲

DeepSeek-OCRは主に英語・中国語を含む複数言語に対応します。モデルは大規模なウェブスクレイピングデータや企業内データで多言語OCR学習されており、日本語・韓国語・欧州言語などにも一定の認識能力を備えているとみられます。加えて、一般的なOCRと同様に手書き文字への対応も可能ですが、DeepSeek-OCR自体はトレーニングデータが印刷文書中心であるため、手書き認識性能はTrOCRなど専用モデルにやや劣る可能性があります。ただしデコーダは変換プロンプトを指定できるため、手書き認識に特化したLLMと組み合わせることで、将来的に手書き文字の正確なデジタル化も実現できる柔軟性があります。

大規模データ処理時のパフォーマンスとスケーラビリティ

DeepSeek-OCRは高い並列処理性能を持ち、スケーラビリティにも優れています。DeepSeek社の報告によれば、単一GPU（A100-40G）で日20万ページ以上の処理が可能であり、20GPUクラスタでは日3300万ページに達するスループットを確認しています。これはバッチ処理や並列プロンプト実行を想定したvLLMバックエンドによるもので、大量の文書を定期的にOCRする環境にも対応できます。さらに、処理フロー全体がPythonスクリプトやDockerなどで構成可能なため、クラウドやオンプレミス問わず柔軟に展開できます。実際、DeepSeek-OCRモデルカードにも「オンプレミス／VPC展開が可能で、LLMへの入力コストを削減できる」と記載されており、大規模システムへの組み込みが意識されています。

他のOCRモデルとの比較（GOT-OCR、PaddleOCRなど）：性能差と利点・欠点、適用シーンを解説

GOT-OCR2.0およびMinerU2.0との比較：圧縮トークン数と精度

GOT-OCR2.0やMinerU2.0はいずれもOCR処理用の大規模言語モデルで、DeepSeek-OCRとはアプローチが異なります。GOT-OCR2.0は従来のOCR技術に基づいた最新モデルで、レイアウト処理機能が強化されていますが、1ページあたり平均256個程度のテキストトークンを生成します。一方DeepSeek-OCRは同じ文書をわずか100個のビジョントークンに圧縮して処理可能であり、トークン数7～8倍の削減が可能です。MinerU2.0はさらに巨大なモデルで1ページあたり数千～数万トークンを使いますが、DeepSeek-OCRは6000トークン級の文書を800トークン未満で処理してこれらを上回る精度を実現しています。したがって、圧縮率と処理効率ではDeepSeek-OCRが圧倒的に優れますが、単体OCR精度（細かい文字認識性能）ではGOT-OCR2.0やMinerU2.0も強力であり、用途に応じて選択が必要です。

PaddleOCRやTesseractとのベンチマーク比較

PaddleOCRやTesseractは伝統的なOCRエンジンで、長年の開発で高い認識精度と安定性を誇ります。ベンチマークでは、きれいにスキャンされた文書やフォーム、罫線つきの帳票類などでは、これらのエンジンがDeepSeek-OCRと同等以上の精度を示す場合があります。しかし、これらは文書全体をテキストトークンとして出力するため、非常に長いドキュメントではLLM入力トークン数が爆発的に増える欠点があります。実際DeepSeek-OCRと同じデータセットで比較した場合、出力トークン数はPaddleOCRやTesseractの方が数倍以上多くなる傾向があります。したがって、コストやLLM推論効率を重視するケースではDeepSeek-OCRが有利であり、小規模や手元完結のOCR用途では従来エンジンが有効という棲み分けになります。

DeepSeek-OCRが優れるケースと他モデルが適するケース

DeepSeek-OCRは次のようなケースで特に優位です：
– 長大なドキュメント群を扱う場合：従来OCRではコストが高いが、DeepSeek-OCRなら圧縮で効率化可能。
– 複雑なレイアウト文書：表や図、数式などを多く含むドキュメントでは、その情報量を活かして高精度に抽出できる。
– LLM連携が前提のパイプライン：出力をそのままLLMに渡すようなシステムでは、DeepSeek-OCRの圧縮機能が直接コスト削減と推論速度向上につながる。
逆に、DeepSeek-OCRがやや不得意なケースは次の通りです：
– 手軽に文字列のみを得たい場合：CPU環境下でサクッとOCRしたい、または手書き認識に特化したタスクでは、TesseractやTrOCRなどが設定無しで高精度を出すため適しています。
– 極端に高精度を要求される場合：微細な文字や特定フォントで100%の認識精度が求められる場合、DeepSeek-OCRの圧縮による情報欠落リスクが懸念されるため、誤り訂正付きOCRモデルや専門OCRを組み合わせる必要があります。
このように、処理対象やシステム要件によってOCRエンジンを選定することが重要です。

クラウドOCRサービスとの違い：コストとプライバシー

AWS TextractやGoogle Document AIなどのクラウドOCRサービスは、ドキュメント処理に特化した高機能なOCRをAPIで提供します。これらはREST API経由で容易に導入でき、高精度なフォーム解析やテーブル抽出機能を備えていますが、使用量に応じた従量課金が発生します。大量文書を解析する場合、コストが膨らみやすい点が難点です。一方、DeepSeek-OCRはオープンソースで自由に使えるためトークンベースの費用は発生せず、オンプレミスやプライベートクラウドで運用できる利点があります。ただし、GPUリソースやシステム構築のコストは自己負担となるため、エンジニアリングリソースとランニングコストのトレードオフを考慮する必要があります。

実際のプロジェクトでのOCRエンジン選定指針

実プロジェクトでは、まず処理対象の文書特性と優先要件を明確化します。機密性の高いデータや長期記憶として蓄積する用途では、データを手元で処理できるDeepSeek-OCRのようなオープンソースを選ぶ価値があります。一方、即時利用性やサポート重視であれば、クラウドOCRや商用OCRを検討します。性能指標としては、「処理速度」「認識精度」「コスト」「セキュリティ・プライバシー」の4点から比較するのが一般的です。DeepSeek-OCRは特にコストとセキュリティ（データを外に出さない）で優れる一方、従来OCRは導入ハードルの低さや一部の特殊文字対応で優れています。これらの比較指針を踏まえ、場合によっては両者を組み合わせるハイブリッド運用も検討すると良いでしょう。

AIの長期記憶・忘却への応用可能性：DeepSeek-OCR圧縮技術がLLMメモリに与える影響と研究動向

長い文書の要約・記憶管理：DeepSeek-OCRの役割

DeepSeek-OCRによる圧縮技術は、LLMの長期記憶管理や文書要約に応用可能です。例えば社内会議の議事録や学術文献など、極めて長いテキストを保存する際、DeepSeek-OCRを用いてビジョントークン形式にダウンサンプリングした上で一時保存し、必要に応じて高精度で復元できることが期待されます。これにより、LLMが参照可能な文脈の「長さ」を何倍にも拡張し、以前は不可能だった大規模ドキュメントの脈絡を保持したまま問合せを可能にします。

LLMにおける長期記憶と忘却メカニズムの背景

現状のLLMには明示的な長期記憶機能がほとんどなく、大量情報の永続的保持はトークン窓サイズの制約に依存しています。DeepSeek-OCRの文脈圧縮は、人間の記憶に近い「圧縮保存」モデルとも言えます。研究者らは本技術を、会話や文書の古い部分を低解像度で保持しつつ最新情報を詳細に保持する「認知的忘却」メカニズムの実装例と捉えています。論文中には「古い会話ラウンドを順次ダウンサンプルしていくことで、重要情報を保持しつつ全体をコンパクトにする図」が示されており、これは生物学的な記憶減衰の類似モデルと位置付けられています。

DeepSeek-OCRが促進する研究：歴史的文献圧縮の実例

DeepSeek-OCRは、特に歴史資料やアーカイブ文献のテキスト化研究に応用されています。長い文脈を含む古文書や書簡をデジタル化する際、従来の文字起こしよりも情報を圧縮して保存・検索する需要が増えてきました。DeepSeek社の発表では「歴史的長文文脈の圧縮」という文言が明記されており、研究コミュニティでも歴史資料のOCR・NLP処理に本技術を適用する試みが始まっています。実際、圧縮されたビジョントークンは後から詳細に拡張可能な形式になっており、大量の古文書を効率的に保管し、必要に応じて部分的に復元して解析するといった用途が期待できます。

圧縮技術を利用したモデル学習と長期コンテキストの関係

DeepSeek-OCRの圧縮技術は、モデル学習戦略にも新たな視点を提供します。例えば、長期文脈学習の効率化として、訓練データを視覚的に圧縮した上でLLMに学習させることで、従来の教示方法よりも少ないトークンで同等の情報を伝達できる可能性があります。さらに、対話型LLMにおいては過去の対話を圧縮して保存し、対話継続時に必要な情報だけを復元する仕組みに応用できるかもしれません。これらは情報理論的に見ても有望なアイデアであり、DeepSeek-OCRはそうした試行の前段階として利用されています。

今後の展望：AIメモリ管理への応用可能性

将来的には、DeepSeek-OCRの技術はLLMの「記憶の拡張」や「計算機的忘却（Memory decay）」機構の実装に寄与することが期待されます。Karpathy氏らも指摘するように、より大規模なコンテキストウィンドウ（数百万～数千万トークン規模）を低コストで実現できれば、社内文書やコードベースをそのままモデルにキャッシュでき、検索ツールを介さなくともLLMに直接問い合わせられる可能性があります。DeepSeek-OCRはまさにその実現の鍵となる技術であり、今後のLLMアーキテクチャや記憶機構研究に大きな影響を与えると考えられます。