2026年2月2日｜Deepseek OCR 2が視覚トークン8割削減、文書解析でGemini超え

Contents

要点まとめ
新情報の詳細
実生活・ビジネスへの影響
よくある質問
参考リンク

要点まとめ

健太

博士、どうしてDeepseek OCR 2はこんなに速くなったの？

博士

Deepseek OCR 2は画像を意味ベースで捉えるからだよ。従来の位置情報中心の方法より、処理に使うビジョントークンが80％減るんだ。

Point: Deepseek OCR 2は意味ベースのビジョンエンコーダを採用し、視覚トークン数を従来比で80％削減しました。Reason: 位置情報（ピクセル位置）に頼らず、テキストや図形の意味（semantic）を先に抽出するためです。Example: テストでは、Gemini 3 Proと比較して文書解析（OCR）の精度が向上しつつ、トークン数とコストを大幅に削減しました。Point: つまり、生成AIと組み合わせるとOCR処理がさらに高速化し、Geminiを使うシステム全体の効率化が図れます。

新情報の詳細

健太

博士、具体的に何が変わったの？

博士

大きく分けて三つあるよ。ビジョントークンの削減、処理速度の向上、そしてGemini 3 Proを超える解析精度だ。

意味ベース（semantic）エンコーダで視覚トークンを80％削減
GPUコストと処理時間を大幅に短縮し、リアルタイム解析が可能
Gemini 3 Proと比較して文書解析精度が向上し、複雑なレイアウトでも高い認識率

実生活・ビジネスへの影響

健太

じゃあ僕の会社でも使えるかな？

博士

もちろんだよ、健太。請求書や申請書を自動で読み取るシステムに組み込めば、手作業を大幅に減らせるよ。

Deepseek OCR 2の登場は、請求書処理や帳票管理、契約書スキャンなどの自動化（RPA）分野で大きなインパクトをもたらします。なぜなら、従来のOCRでは処理時間やクラウドコストがネックでしたが、生成AIとGeminiを組み合わせたシステムであれば、低コストかつ高速に文書を読み取れるからです。これにより、業務効率化とコスト削減を両立できるようになります。

よくある質問

Q: なぜ意味ベースでビジョントークンが減るの？
A: 従来型は画像中のすべての位置情報をトークン化しますが、意味ベースは文字列や図形など意味的に重要な部分だけを抽出するため、トークン数が少なくて済みます。
Q: Gemini 3 Proと何が違う？
A: Gemini 3 Proは高性能ですが位置情報中心の解析です。Deepseek OCR 2はsemantic解析を先に行うため、トークン数が減りつつ精度も向上しています。