冒頭の一言

AIによる文書処理がまた一歩進みそうです。Deepseekが発表したOCR2は、画像を「意味」で捉える新しい処理を掲げ、視覚トークン数を大幅に減らすと報じられました。もし本当なら、処理の軽量化と精度向上を同時に実現する可能性があります。

まずは要点を手短に

Deepseek OCR2は「意味ベースの視覚トークン処理」を導入しました。視覚トークンとは、画像を小さな単位に分けてAIに渡すための要素です。意味ベース処理とは、それらを位置情報でなく意味情報で扱う手法です。結果として、トークン数が最大80%削減できるとされています。

80%削減って何が嬉しいのか

トークンを荷物に例えるとわかりやすいでしょう。従来は細かい荷物をたくさん運んでいました。意味ベースなら、不要な小分けを減らして効率よくまとめられます。荷物が減れば通信と計算のコストが下がりますし、処理速度も上がり得ます。さらに、同じリソースでより大きな文書を扱えるようになります。

Gemini3 Proを上回る、という報道

一部報道では、Deepseek OCR2がGoogleのGemini 3 Proより文書解析で優れると伝えられています。主張の根拠はトークン削減と認識性能の改善の組み合わせです。ただし、ここで重要なのは第三者によるベンチマークです。実運用での比較検証が出揃うまでは慎重な受け止めが必要です。

なぜ意味ベースが選ばれたのか

従来の手法は文字やオブジェクトの位置に依存していました。位置中心の処理は細かい違いに敏感になりがちです。意味ベースは、意味のまとまりで情報を扱うため、ノイズに強く安定した出力を目指せます。特にレイアウトが複雑な文書やスキャン品質が低い画像で恩恵が出やすいと考えられます。

企業と開発者への影響

トークン削減が実際に効果を出せれば、企業のコスト構造が変わります。クラウド通信量や推論コストが下がれば、文書処理をより多くの業務に回せます。開発者側も、新しいトークン設計を取り入れたアーキテクチャを検討するきっかけになります。ただし、導入判断では精度とコストのバランスを見極める必要があります。

今後の検証ポイント

重要なのは再現性です。公表値は魅力的ですが、公開ベンチマークや第三者評価で確かめる必要があります。また、意味ベース処理に適した評価指標が求められるかもしれません。実装面では既存ワークフローとの互換性や移行コストも考慮すべき点です。

まとめと今後の注目点

Deepseek OCR2は、意味で画像を扱う新しいアプローチを示しました。トークンを大幅に減らせる可能性は業界にとって大きなニュースです。とはいえ、実運用での効果はこれからの検証にかかっています。ソースは The Decoder の報道に基づいており、今後のベンチマーク発表を注視したいところです。興味がある方は、公開される評価結果やサンプル実装をチェックしてみてください。