PaddleOCR vs MinerU vs RAGFlow vs Umi-OCR：2026年客観比較
クイック比較
| 要素 | PaddleOCR | MinerU | RAGFlow | Umi-OCR |
|---|---|---|---|---|
| 中核機能 | 軽量OCR + 文書解析ツールキット | エンドツーエンド PDF/画像/DOCX → Markdown/JSON | 統合文書解析機能を持つRAGエンジン | デスクトップGUIバッチOCRツール |
| モデルサイズ | PP-OCRシリーズ + VL-1.5 (0.9B) | ~1.2B コンポーネント (v2.5) | PaddleOCR-VLバックエンドを使用 | PaddleOCRバックエンドに依存 |
| OmniDocBench v1.5 | 94.5% (PaddleOCR-VL-1.5) | ~90.67% (MinerU 2.5) | バックエンドに依存 (~90–94.5%) | バックエンドに依存 (~94.5% 最大) |
| 推論速度 | 最速 (リファレンスベースライン) | 中程度 (テストではPaddleOCR-VLより14–15%遅い) | パイプラインオーバーヘッドあり | デスクトップバッチ画像処理で高速 |
| 対応言語 | 109以上 (チベット語、ベンガル語など多言語対応強力) | 109以上 (バックエンドから継承) | バックエンドから継承 | エンジン経由で80以上 |
| レイアウト & 構造 | 優れた表、数式、印章、不規則ボックス、ページ跨ぎ処理 | 強力な読み順序、ヘッダー/フッター除去、複雑レイアウト | RAG向けチャンキング、視覚的検査 | 基本的な画像レベル、構造処理は限定的 |
| デプロイ方法 | Python API、CLI、CPU/GPU/エッジ対応 | Pythonパイプライン、Docker | Web UI + サーバーデプロイ | WindowsデスクトップGUI (オフライン) |
| ライセンス | Apache 2.0 | AGPL-3.0 | Apache 2.0 | オープンソース (寛容) |
| GitHub Stars (2026) | ~73k+ | ~57.6k | 多い (RAG特化) | 中程度 (デスクトップツール) |
主なトレードオフ: PaddleOCRは基礎となるツールキットとして最高の生の精度と柔軟性を提供します。MinerUは洗練されたエンドツーエンド解析を追加します。RAGFlowは完全なRAGワークフローに焦点を当てます。Umi-OCRはシンプルなデスクトップ使用を優先します。
性能
PaddleOCR-VL-1.5（90億パラメータ、2026年1月リリース）はOmniDocBench v1.5で総合スコア 94.5% を達成し、テキスト編集距離（0.035）、数式認識（94.21%）、表TEDS（92.76%）、実世界の歪みシナリオ（傾斜、歪曲、スキャン、画面写真、照明）でリードしています。
MinerU 2.5は同じベンチマークで 〜90.67% をスコアし、複雑なレイアウトで良好な性能を発揮しますが、生のOCR指標と速度で遅れを取っています。テストによると、MinerU 2.5の推論速度はPaddleOCR-VL-1.5より約14〜15%遅くなっています。
RAGFlowとUmi-OCRは、それらのバックエンド（通常PaddleOCR-VL）からの性能を継承しています。RAGFlowはチャンキング用のパイプラインオーバーヘッドを追加し、Umi-OCRは画像でのコアOCR精度に一致しますが、高度な複数ページ構造処理を欠いています。
実世界シナリオ: PaddleOCRは多言語、手書き、歪んだ文書で優れています。MinerUは学術PDFでの意味的一貫性をより良く処理します。Umi-OCRは迅速なスクリーンショットのバッチ処理に適しています。
機能
- PaddleOCR: 検出、認識、レイアウト分析（PP-StructureV3）、不規則なボックス配置、印章認識、複数ページ表マージ、多要素サポート（表、数式、チェックボックス、下線）を含む完全パイプライン。構造化されたMarkdown/JSON/HTMLを出力します。
- MinerU: PDF/画像/DOCXのエンドツーエンド変換、ヘッダー/フッター/脚注の除去、読取順序ソート、表からHTMLへの変換、意味的一貫性を提供。自動OCRフォールバック付きのスキャン/破損PDFをサポート。
- RAGFlow: DeepDocを介したPaddleOCR-VLの統合による文書インジェスト、視覚チャンキング、テンプレートベース処理、RAG固有の前処理（引用、エージェント機能）。
- Umi-OCR: GUIに焦点を当てたバッチ処理、画面キャプチャ、無視領域、透かし処理、シンプルなMarkdownエクスポート。深いレイアウト再構築なしの画像/PDF OCRに限定されます。
トレードオフ: PaddleOCRはカスタマイズ性と低レベル制御を最大化します。MinerU/RAGFlowは柔軟性を幾分トレードし、高レベルの抽象化とワークフロー統合を提供します。
使いやすさ
- PaddleOCR: Python APIとCLI；PaddlePaddleセットアップ後に一行推論が可能。初心者には学習曲線が急ですが、カスタムパイプラインのための広範なドキュメントがあります。
- MinerU: シンプルなCLI（
mineru pdf2md）とPythonライブラリ；後のバージョンでは改善されたDOCXサポートによる単一コマンド変換。 - RAGFlow: アップロード、解析、ナレッジベース管理のためのWeb UI；基本的なRAGワークフローのための最小限のコーディング。
- Umi-OCR: 最も簡単 — ドラッグ&ドロップまたは画面キャプチャを備えたネイティブWindowsデスクトップGUI；フレームワークインストール不要。
すべてがローカル/オフライン展開をサポートしています。PaddleOCRは最も広範なハードウェア互換性（異種チップを含む）を提供します。
エコシステムと統合
PaddleOCRはMinerU、RAGFlow、およびUmi-OCRのコアOCRエンジンとして機能し、バックエンドが改善されるとシームレスなアップグレードが可能です。
MinerUとRAGFlowはLangChain/LlamaIndexと互換性のあるLLMフレンドリーな出力を生成します。PaddleOCRはHugging Face、ComfyUI、およびカスタムパイプラインと統合されます。Umi. OCRは主にデスクトップ使用のためのスタンドアロン製品として機能します。
すべてはオープンソースであり、活発なコミュニティがあり、必須のクラウド依存関係はありません。
価格とライセンス
すべてのツールは無料でセルフホスト型であり、利用料金は発生しません：
- PaddleOCR：Apache 2.0（派生作品に対して最も許容的なライセンス）。
- MinerU：AGPL-3.0（変更/配布に関するコピーレフト要件あり）。
- RAGFlow：Apache 2.0。
- Umi-OCR：オープンソースの許容的ライセンス。
有料プランはなく、ライセンス条件内で商用利用が可能です。
どれを選ぶべきか？
PaddleOCRを選ぶ：カスタムOCRパイプラインの構築、エッジデプロイメント、または歪んだ/多言語ドキュメントでの最大精度と柔軟性が必要な場合。低レベル制御を必要とする開発者に最適です。
MinerUを選ぶ：RAG準備やナレッジベース向けに、きれいな意味的出力を持つ完成度の高いエンドツーエンドPDF/DOCXからMarkdownへの変換が必要な場合。
RAGFlowを選ぶ：ドキュメント解析、チャンキング、視覚的検査、およびエージェント機能を一つのプラットフォームに含む完全なRAGシステムが必要な場合。
Umi-OCRを選ぶ：スクリーンショットやスキャン画像に対する、GUIの便利さが優先されるシンプルなノーコードデスクトップバッチOCRが必要な場合。
一般的なハイブリッド構成：バックエンドにPaddleOCRを使用し、より高レベルのタスクにはMinerUやRAGFlowを、日常的なクイックスキャンにはUmi-OCRを活用します。すべてのツールは無料でローカル実行可能なので、特定のドキュメントタイプで各ツールをテストしてください。