Google Vision vs AWS Textract vs Azure：
クラウドOCR比較 2026

クイック比較：3つのクラウドOCR APIを横並びで

各項目の詳細に入る前に、概要をご覧ください。以下の数値は、月間100万ページまでの米国東部リージョンのベースライン価格です。価格はリージョンやボリューム層によって変動しますが、相対的な位置関係は変わりません。

この表から最も重要な点は、Google Cloud VisionとAWS Textractは同等の製品ではないということです。Vision APIはOCR機能を含む汎用画像分析サービスです。Textractは文書抽出に特化したサービスです。GoogleのTextract相当品はDocument AIですが、Document AIの価格はより高く、特殊プロセッサで1,000ページあたり$10〜$30です。公平な比較のため、この記事では必要に応じてVision API（基本OCR）とDocument AI（構造化抽出）の両方を取り上げます。

Dimension 1: 料金 — 1ページあたりの内訳

OCR APIを評価するチームにとって、毎月の請求額は最初に注目すべき数字です。しかし、クラウドOCRの料金は複雑で、月1,000ページで最安の選択肢が、月100,000ページでも最安とは限りません。

Google Cloud Vision の料金

Cloud Visionは機能単位の課金モデルです。TEXT_DETECTIONとDOCUMENT_TEXT_DETECTIONは、月間の最初の1,000ユニット無料後、1,000ユニットあたり$1.50です。500万ユニットを超えると、1,000ユニットあたり$0.60に下がります。ただし、機能リクエストごとに1ユニットとしてカウントされるため、1枚の画像に対してテキストとラベルの両方を分析すると2ユニット消費します。純粋なOCRワークロードの場合、1回のTEXT_DETECTION呼び出しが1ユニットです。月間100,000ページの場合、$150かかります。

構造化抽出（請求書、フォーム、表）が必要な場合、Vision APIだけでは不十分です。Document AIが必要で、Enterprise Document OCR Processorは1,000ページあたり$1.50ですが、Invoice ParserやForm Parserのような専門プロセッサは1,000ページあたり$10〜$30かかります。

AWS Textract の料金

Textractはページ単位で課金されますが、料金は呼び出すAPIによって完全に異なります。DetectDocumentText（基本OCR）は、最初の100万ページまでは1,000ページあたり$1.50で、Googleのベースラインと同じです。100万ページを超えると、1,000ページあたり$0.60に下がります。構造化データが必要な場合に差が出ます。AnalyzeDocument（Forms）は1,000ページあたり$50、Tablesは1,000ページあたり$15、Queriesは1,000ページあたり$15です。3つすべてを組み合わせると、1,000ページあたり$65になります。

ボリュームディスカウントは月間100万ページ以上で適用されますが、それ以下の閾値ではコストが急速に積み上がります。ある開発者はTextractの基本OCR価格（$0.0015/ページ）を見積もって予算を組みましたが、実際に必要だったフォームとテーブル機能は30〜40倍のコストがかかることが判明しました。これがTextractの料金で最もよくある驚きです。

Azure Document Intelligence の料金

Azure は、Read、Layout、Prebuilt、Custom の各階層に分かれています。Read モデル（OCR のみ）は、1,000 ページあたり約 $1.50 です。Layout モデルと事前構築済みモデル（請求書、レシート、ID、W-2 など）は、1,000 ページあたり約 $10 です。カスタム抽出モデルは、最大 500 ドキュメントの無料トレーニング後、1,000 ページあたり約 $50 です。クエリフィールドや数式抽出などのアドオン機能は、基本モデルコストに 20～30% の追加料金がかかります。

Azure が価格面で優位なのは、事前構築済みモデル階層です。請求書やレシートの抽出が 1,000 ページあたり $10 であるのに対し、Textract の Forms は 1,000 ページあたり $50 です。この 5 倍の差は、大規模運用時に重要です。毎月 50,000 件の請求書を処理するチームの場合、Azure の事前構築済みモデルでは $500 ですが、Textract の Forms API では $2,500 になります。

料金の総評

基本的な OCR のみのワークロードでは、3 社とも 1,000 ページあたり $1.50 で実質的に横並びです。差が生まれるのは、構造化抽出が必要な場合です。Azure の事前構築済みモデルは、請求書/レシート解析への最も安価な手段です。Textract の複合料金体系は、フォーム + テーブル + クエリを同時に必要とするチームには不利です。Google の Document AI は中間に位置しますが、Vision API から別の製品階層への移行が必要です。

次元 2: ドキュメント機能 — テーブル、フォーム、手書き文字、言語

印刷されたきれいなテキストに対する生の OCR 精度は最低限の条件です。どのクラウド API も、タイプされたドキュメントでは 94% を超えています。真の差別化要因は、どのようなドキュメントタイプを得意とし、どのようなタイプを苦手とするかです。

テーブルとフォーム

この次元において、3 つの API は最も顕著に異なります。Google Cloud Vision（基本 OCR 製品）は、テーブルやキーと値のペアを抽出しません。検出されたテキストの周囲にバウンディングボックスを、ページ、ブロック、段落、単語という構造階層で返しますが、テーブルセルやフォームフィールドの理解はありません。Google Cloud でテーブル抽出が必要な場合は、Document AI の Layout Parser（1,000 ページあたり $10）またはカスタムプロセッサを使用する必要があります。

AWS Textract の AnalyzeDocument API には、専用の Forms 機能と Tables 機能があります。Forms は、信頼度スコア付きのキーと値のペア（ラベル: 値）を返します。Tables は、行/列インデックスとマージセル処理を含むセルレベルのデータを返します。独立したベンチマークによると、Textract は複雑なテーブル抽出で約 84.8% の精度を達成していますが、結果はドキュメントの品質によって大きく異なります。

Azure Document Intelligence の Layout モデルは、テーブルと選択マークをネイティブに処理し、その事前構築済み Invoice モデルは、明細項目を含む構造化フィールドを出力します。これは、請求書パイプラインを構築するほとんどのチームが実際に必要とするものです。ベンチマークデータによると、Azure は明細項目抽出精度 87% を達成しており、この特定のタスクでは両競合他社をわずかに上回っています。

手書き文字認識

Google Cloud VisionはDOCUMENT_TEXT_DETECTION機能を通じて手書き文字をサポートし、活字と手書きを1回の呼び出しで処理します。きれいな手書き文字に対する精度は競争力がありますが、筆記体や低コントラストのスキャンでは精度が著しく低下します。

AWS Textractは2022年に手書き文字認識を追加しましたが、英語の文書に限定され、精度は活字認識よりも明らかに低くなっています。AWSのドキュメント自体も、最良の結果を得るために最低150 DPIと直立したテキストの向きを推奨しています。手書き文字が多い文書では、多くのチームがTextractの出力を後段のLLMに渡してクレンジングするパターンが見られ、これはStack OverflowやAWS re:Postで頻繁に言及されています。

Azure Document Intelligenceは、英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、日本語、韓国語、ポルトガル語、スペイン語、中国語（簡体字）を含む9言語の手書き文字をサポートしています。ベンチマークデータによると、Azureの活字・手書き混在文書の精度はTextractを上回りますが、純粋な手書き文字認識は専用のVLMソリューションには及びません。

対応言語

Google Cloud Visionは、活字で200以上の言語、手書きで50以上の言語をサポートし、この分野でリードしています。Azure Document Intelligenceは活字で100以上の言語、手書きで9言語をサポートします。AWS Textractは活字で6言語（英語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語、フランス語、ポルトガル語）、手書きは英語のみと、大きく劣ります。日本語のサプライヤーからの請求書やアラビア語の契約書を処理する場合、Textractは別途翻訳レイヤーなしでは事実上使用できません。

次元3：統合 — SDKの品質、エコシステム、ドキュメント

この次元は、ほとんどの比較記事では省略されますが、チームが2週間でリリースできるか、2ヶ月かかるかを左右します。

Google Cloud 統合

Google の Python SDK は設計が優れており、google-cloud-vision ライブラリは他の Google Cloud クライアントライブラリと一貫性があり、API リファレンスも充実しています。Vision API は、画像の直接アップロード、Base64 エンコード、Cloud Storage URI に対応しており、Cloud Storage が Base64 よりも約 25% 高速です。Google Cloud のネットワークインフラは、Search や YouTube を支えるのと同じ専用ファイバー上で動作し、AWS や Azure のデフォルトネットワーク層と比較して、クロスリージョンのレイテンシが 15～25% 低減されます。

欠点は、Google の製品名が混乱を招くことです。「Google Cloud OCR」と検索した開発者は、Cloud Vision、Document AI、そして非推奨となった OCR On-Prem（2025年9月に停止）を見つけます。間違った製品を選ぶと、後で抽出レイヤーを再構築する必要が生じます。Vision API はテキストとその座標を提供します。Document AI は構造化されたフィールドを提供します。この2つの間のギャップは、まるで一つのエンジニアリングプロジェクトです。

AWS 統合

Textract の最大の統合上の利点は、主要な言語すべてで AWS SDK を通じてネイティブにアクセスできることです。パイプラインですでに S3 をドキュメントストレージに、Lambda をサーバーレス処理に、Step Functions をオーケストレーションに使用している場合、Textract はクロスクラウド設定なしで導入できます。boto3 SDK は成熟しており、ドキュメントも充実し、広範な AWS API パターンと一貫性があります。

しかし、Stack Overflow でよくある不満としては、手動での NextToken 追跡が必要なページネーション処理、大量パイプラインで割り当て増加リクエストが必要となる 100 の同時ジョブのソフト制限、Textract のブロックベースのレスポンス JSON からテーブル構造を再構築するためのカスタム後処理の必要性などが挙げられます。ある Stack Overflow のスレッドでは、Textract が生の OCR モードで「ドキュメントから表形式の情報などの構造をすべて取り除いてしまう」ため、開発者自身が構造を再推論する必要があると指摘されています。

Azure統合

Azure Document Intelligenceは、Microsoftの広範なエコシステムの恩恵を受けています。Python、C#、Java、JavaScript向けのSDKが用意されており、完全な非同期処理をサポートします。ローコードチーム向けには、Power Automateコネクタを使用してカスタムコードなしでドキュメント処理ワークフローを構築可能で、既にMicrosoft 365やPower Platformを利用している組織にとって大きな利点です。

Document Intelligence Studioでは、テスト中に即座に精度指標とフィールドレベルの信頼度スコアを確認できるため、パイロット評価時のフィードバックサイクルを短縮できます。約260万ページのバースト取り込みを処理したr/AZUREユーザーによると、サービスは約12時間で問題なくスケールし、前払いのボリュームディスカウントにより初月のコストが削減されたとのことです。Azureのドキュメントは充実していますが、Foundry Tools、AI Services、レガシーCognitive Servicesの各ページに分散しており、この再編成が初期設定時に開発者を悩ませています。

次元4: 精度 — ベンチマークが示す実際の姿

クラウドOCRベンダーは精度を主張しますが、独立したベンチマークはより複雑な実態を示しています。DeltOCR Bench（2025年11月）は、主要なOCRサービスを様々な文書タイプで評価し、以下の印刷テキスト精度スコアを明らかにしました。

• Azure Document Intelligence: 約96% — 3サービス中で最高の印刷テキスト精度、特に標準的なフォームや鮮明な文書で強力
• Google Cloud Vision: 約95% — 印刷テキストではTextractとほぼ同等、密な文書ページではやや優れた性能
• AWS Textract: 約95% — タイプされたテキストでは競争力があるが、低品質スキャンでは約76%に低下（独立したテストによる）

BusinessWareTech 2025の請求書抽出ベンチマークでは、5つのツール間でフィールドレベルの精度をテストし、財務文書でより大きなばらつきが見られました。

• Azure Document Intelligence: 請求書のフィールド精度93%
• Google Document AI: フィールド精度82%
• AWS Textract: フィールド精度78%

これらの数値から読み取れること: 鮮明でタイプされた文書では、3サービスとも優れており、ほとんどのユースケースで精度の差はわずかです。請求書、複雑なレイアウト、低品質スキャンでは差が広がり、Azureはこれらの困難なシナリオで一貫して優れた性能を発揮します。手書き文字では、3サービスとも専用のVLMソリューションに劣りますが、Azureは3サービスの中で最も広い言語カバレッジを提供します。

Google VisionとTesseractの両方をテストしたあるStack Overflowユーザーは、「Google Visionの精度は66.6%だった」のに対し、Tesseractは特定のデータセットで82%を達成したと報告しています。これは、精度は文書に依存し、ベンチマークは方向性を示すものであり絶対的なものではないということを思い出させます。必ず実際の文書でテストしてください。

Google Visionが適しているケース

Google Cloud Visionは、すでにGoogle Cloudでワークロードを運用しており、構造化されたドキュメント抽出ではなく汎用的なOCRが必要な場合に適した選択肢です。機能ごとに月間1,000ユニットまでは無料で利用できるため、低ボリュームの評価ではコストがかかりません。200以上の言語対応は他に類を見ません。日本語、アラビア語、ヒンディー語、ヨーロッパ言語にまたがるドキュメントでも、Vision APIは1回の呼び出しで処理できます。

テーブルやフォームではなく、テキストのみが必要なチームにとって、Vision APIの1,000ページあたり1.50ドルという価格は競争力があり、スループットも優れています。2026年のベンチマークでは、生のOCR処理における「スピード王」と評されました。パイプラインが「10,000枚の画像からすべてのテキストを抽出して保存する」というものであれば、Vision APIはGoogle Cloud上で最速かつ最も安価な方法です。

ただし、何を評価しているのかを正確に把握することが重要です。Cloud Visionは、TextractやDocument Intelligenceの代替としてそのまま使えるわけではありません。請求書の明細行やフォームのキーと値のペアなど、構造化された抽出が必要な場合、比較対象はGoogle Document AIに移ります。Document AIには独自の料金体系と学習曲線があります。

AWS Textractが適しているケース

AWS Textractは、ドキュメントパイプライン全体がすでにAWS上にある場合に自然な選択肢です。ドキュメントをS3に保存し、Lambdaで処理し、Step Functionsでオーケストレーションし、Amazon A2Iで結果をレビューする場合、Textractはクロスクラウド設定なしで統合できます。VPCピアリング、個別のAPIキー、異なるIAMパターンは必要ありません。

TextractのAnalyzeExpense APIは、請求書やレシートの抽出専用に設計されており、サマリーフィールドと明細行グループを含む型指定されたExpenseDocumentオブジェクトを返します。生のOCR出力の上に抽出レイヤーを構築する必要はありません。標準化されたドキュメントタイプ（同じベンダー、一貫したレイアウト）を大量（月間50,000ページ以上）に処理するチームにとって、Textractの予測可能なページ単価とボリュームディスカウントはコストを予測可能にします。

「請求書の合計は？」のような自然言語の質問ができるQueries機能は、スキーマを構築せずに特定のフィールドを抽出するのに真に役立ちます。ただし、1ページあたり30クエリの制限と、Queries機能の1,000ページあたり15ドルのコストは積み重なります。また、6言語という上限は、多言語ドキュメントパイプラインにとって厳しい制約です。

Azure Document Intelligenceが適しているケース

Azure Document Intelligenceは、プリビルドモデルの豊富さ、印刷テキストの精度、Microsoftエコシステムとの統合の3点で優れています。

組織がMicrosoft 365を利用し、SharePointで文書を管理している、またはPower Automateのライセンスを持っている場合、Document Intelligenceは統合の手間が最も少ない選択肢です。プリビルドモデルライブラリには、請求書、領収書、身分証明書、W-2、1098税務フォーム、健康保険証、契約書、婚姻証明書などが含まれており、GoogleやAWSが標準で提供するよりも多くの専門的なプロセッサを備えています。多様な文書タイプを処理するチームにとって、カスタムモデルのトレーニングの必要性を減らします。

独立したベンチマークデータは、印刷テキストの精度においてAzureが常にトップクラスであることを示しています。特に請求書抽出では、Azureの93%のフィールド精度は、Google（82%）やAWS（78%）を有意に上回っています。複雑または可変フォーマットの文書で精度が最優先事項であれば、Azureが最も強力な従来型クラウドOCRの選択肢です。

Azureは9言語の手書きテキストをサポートしており、英語のみのTextractよりも優位性があります。医療用 intake フォームや現場検査レポートなど、印刷と手書きが混在する文書の場合、Azureは1回の処理で両方を扱えます。

ノーコードの代替案：OCRパイプラインを構築したくない場合

クラウドOCRベンダーが直接対応していないシナリオがあります。それは、文書抽出は必要だが、クラウドネイティブなエンジニアリングチームではない場合です。Vision API、Textract、Document Intelligenceを中心にパイプラインを構築するには、最低でも、文書をアップロードし、JSONレスポンスを解析し、出力スキーマにフィールドをマッピングし、エラーを処理するコードを書く必要があります。これは経験豊富なチームでも数週間のエンジニアリングプロジェクトです。

ImageToTable.aiはそのギャップを埋めます。これは3つのクラウドOCR APIとは異なるカテゴリ、すなわちOCRではなくAIデータ抽出に位置します。従来のOCRではなくビジョン言語モデルを基盤としており、文字認識ではなく意味的に文書を理解します。文書をアップロードし、必要な列名（例：「請求書番号」「期日」「合計」）を入力すると、AIがページ上の位置やベンダーのレイアウトに関係なく、意味に基づいて各値を特定します。

クラウドOCR APIが座標と信頼度スコアを提供し、それを回答に組み立てる必要があるのに対し、ImageToTable.aiはスプレッドシートを提供します。バッチ処理（50枚の請求書をアップロードして1つのExcelファイルを取得）、抽出中に結果を計算する計算列（例：「行合計 = 数量 × 単価」）、およびAPI統合なしで抽出データを直接スプレッドシートに書き込むGoogleスプレッドシートアドオンをサポートしています。

クラウドOCR APIを評価しているエンジニアリングチームにとって、ImageToTable.aiは代替品ではなく、異なるユーザーのための異なるツールです。しかし、抽出すべき文書があり、専任の統合チームがない組織であれば、構築に数週間かかるクラウドOCRパイプラインに着手する前に、テストする価値があります。従来のOCRとAI抽出の違いをご覧ください。

FAQ

月1万ページの場合、最も安いクラウドOCR APIは？

基本OCR（テキストのみ）の場合、3サービスとも月額約15ドルとほぼ同額です。構造化抽出（明細行を含む請求書）の場合、Azureのプリビルドモデルが1,000ページあたり10ドルで最も安く、次いでGoogle Document AIが1,000ページあたり10〜30ドル、AWS TextractのForms + Tablesの組み合わせは1,000ページあたり65ドルと最も高額です。

手書き文字の認識に最も優れているAPIは？

3つのクラウドOCR APIはいずれも手書き文字認識において最高クラスではありません。GPT-5（約95%）やMistral OCR 3（約89%）のような専用VLMソリューションが、単独の手書き文字ではこれらすべてを上回ります。3サービスの中では、Azure Document Intelligenceが手書き文字で最も幅広い言語（9言語）をサポートしています。Google Visionは英語の手書き文字を適切に処理します。AWS Textractは英語の手書き文字のみをサポートし、印刷文字と比較して精度が著しく低下します。

クラウドアカウントなしでこれらのAPIを使用できますか？

いいえ。3サービスすべてにアクティブなクラウド課金アカウントが必要です。Googleは新規顧客に300ドルの無料クレジットを提供しています。AWSは3ヶ月間の無料枠（Textractは月1,000ページ）を提供しています。Azureは月500ページの無料F0ティアを提供しています。いずれもオフラインや、登録済みの支払い方法なしでは動作しません。

最も多くの言語をサポートしているAPIは？

Google Cloud Visionは、印刷テキストで200以上の言語、手書き文字で50以上の言語をサポートしており、トップです。Azure Document Intelligenceは印刷テキストで100以上の言語、手書き文字で9言語をサポートしています。AWS Textractは印刷テキストでわずか6言語、手書き文字は英語のみと、多言語文書処理において大きな制限があります。

カスタムモデルのトレーニングは必要ですか？

標準的な書類（請求書、領収書、W-2、身分証明書）の場合、3サービスともすぐに使えるプリビルトモデルを提供しています。カスタム形式や特殊な書類には、AzureとGoogle Document AIがカスタムトレーニングに対応しています。AWS Textractは、自社の書類でトレーニング可能なカスタムアダプターをサポートしています（トレーニングは無料、推論時は1,000ページあたり25ドル）。各ベンダーのベンチマークによると、カスタムトレーニングにより特定の書類形式での精度が通常5～15%向上します。

Google Cloud VisionとDocument AIの違いは何ですか？

Cloud Visionは汎用画像分析APIで、OCRを機能の一つとして含みます。テキストをバウンディングボックスと構造的階層（ページ→ブロック→段落→単語）で返します。Document AIは書類特化型プラットフォームで、請求書、領収書、銀行取引明細書などに特化したプロセッサを備えています。Document AIは生テキストではなく構造化フィールド（例：「請求書合計：1,234.56ドル」）を返します。単純なOCRにはCloud Visionが低コストで高速です。構造化書類抽出にはDocument AIがより高精度です。AI抽出との違いの詳細は、OCR vs AI抽出をご覧ください。

クラウドスタックが答えを決める

Google Cloud Vision、AWS Textract、Azure Document Intelligenceは、それぞれ特定のインフラ環境に最適な選択肢です。Google Cloudを使用していてテキスト抽出が必要ならVision API、AWSで構造化された請求書抽出が必要ならTextractのAnalyzeExpense、Microsoft 365で複数書類タイプにわたる高精度なプリビルト抽出が必要ならDocument Intelligenceが適しています。

これをベンチマーク問題（どのAPIが最高精度か？）と捉え、勝者を選びたくなる誘惑があります。しかし、清書された書類における3者の精度差は1～2%以内です。本当のコスト差は1ページあたりのセント数ではなく、統合にかかるエンジニアリング時間です。そしてそのコストは、既存のインフラにAPIがどれだけ適合するかでほぼ決まります。

特定のクラウドに縛られず、統合コードを書かずに書類データを抽出したい場合は、そのユースケース向けに設計されたツールから始めることを検討してください。ImageToTable.aiを実際の書類でテスト — SDKのインストールは不要です。