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NDLOCR-Lite ローカル完結性調査レポート

NDLOCR-Lite ローカル完結性調査レポート

2月 26, 2026
AI

NDLOCR-Lite ローカル完結性調査レポート #

調査日時: 2026-02-26 10:55 調査担当: 秘書1 ひなた 対象リポジトリ: https://github.com/ndl-lab/ndlocr-lite

📊 調査結果サマリー #

ローカルで完結しているか #

✅ Yes — 完全にローカルで完結

NDLOCR-Liteは、一度インストール・セットアップが完了すれば、完全オフライン環境で動作します。

🔍 リポジトリの概要・目的 #

プロジェクト概要 #

NDLOCR-Liteは、国立国会図書館デジタル化資料送信サービスラボ（NDL Lab）が開発した軽量なOCRアプリケーションです。

主な特徴:

  • GPU不要で動作（一般的なノートPC環境で利用可能）
  • 書籍・雑誌等のデジタル化資料を文字データに変換
  • 日本語縦書き、横書き、英語活字、手書き文字に対応（試験的）

開発元: 国立国会図書館デジタル化資料送信サービスラボ（NDL Lab）

ライセンス: CC BY 4.0

リリース日: 2026年2月24日（最新版: v1.1.0, 2026年2月25日）

技術構成 #

3つのコア機能:

  1. レイアウト認識: DEIMv2モデル使用
  2. 文字列認識: PARSeqモデル使用
  3. 読み順整列: NDLOCR本家と同じモジュール

対応プラットフォーム:

  • Windows 11
  • macOS（Apple M4、macOS Sequoia / Intel Mac対応）
  • Linux（Ubuntu 22.04）

対応入力形式: JPG, JPEG, PNG, TIFF, TIF, JP2, BMP

📦 外部依存関係 #

1. クラウドサービス・外部APIへの依存 #

❌ なし

NDLOCR-Liteは、以下のクラウドサービスや外部APIに一切依存していません:

  • AWS、GCP、Azure等のクラウドサービス
  • 外部OCR API
  • その他の外部Webサービス

2. インターネット接続の必要性 #

初回セットアップ時（必須） #

✅ インターネット接続が必要

以下の作業でインターネット接続が必要です:

  • GitHubリポジトリのクローン
  • Pythonパッケージのインストール（pip install）
    • onnxruntime
    • lxml
    • その他依存パッケージ

実行時（OCR処理時） #

❌ インターネット接続不要

一度セットアップが完了すれば、OCR処理時にインターネット接続は不要です。

3. 主要な依存パッケージ #

機械学習フレームワーク:

  • ONNX Runtime: モデル推論に使用（必須）
  • PyTorch: モデル学習用（実行時は不要、開発者のみ）
  • オプション: onnxruntime-gpu（GPU使用時、ベータ機能）

その他のライブラリ:

  • lxml: XML/HTML処理（v1.1.0で依存関係あり）
  • 画像処理ライブラリ（PIL/Pillow等、推測）
  • NumPy等の数値計算ライブラリ（推測）

注: requirements.txtの詳細は取得できませんでしたが、上記は公式情報とWeb検索結果から確認されたパッケージです。

🗂️ 必要なリソース #

1. モデルファイル #

モデルの所在 #

✅ ローカル（リポジトリに含まれる）

モデルファイルはリポジトリに同梱されており、別途ダウンロード不要です。

モデルの配置場所:

src/model/
├── DEIMv2モデル（レイアウト認識、.onnx形式）
└── PARSeqモデル（文字列認識、.onnx形式）

形式: ONNX（.onnx）

サイズ: 具体的なサイズは不明（一般的なONNXモデルは数MB～数百MB程度）

モデルのダウンロードが必要か #

❌ 不要

モデルはリポジトリに含まれているため、別途ダウンロードは不要です。

GitHubリポジトリをクローンした時点で、全てのモデルファイルが取得されます。

2. 事前学習済みモデル #

✅ すべてローカルに含まれる

  • DEIMv2（レイアウト認識モデル）
  • PARSeq（文字列認識モデル）

両モデルとも、NDL Labが独自に学習・ONNX形式にエクスポートしたものです。

🖥️ 動作環境 #

1. 完全オフライン環境で動作可能か #

✅ Yes — 完全オフライン動作可能

以下の条件を満たせば、完全オフライン環境で動作します:

前提条件 #

  1. Python 3.10以上がインストール済み
  2. 必要なPythonパッケージがインストール済み
    • onnxruntime
    • lxml
    • その他依存パッケージ
  3. NDLOCR-Liteリポジトリがローカルに存在（モデルファイル含む）

実行環境 #

  • コマンドライン版（CLI）: Python環境で実行
  • デスクトップアプリ版（GUI）: Windows/Mac/Linux用のパッケージ版
    • Releases ページから .exe、.app、.AppImage 等をダウンロード
    • これらはスタンドアロンで動作（Python不要）

2. 初回セットアップ時の要件 #

✅ 初回セットアップ時のみインターネット接続が必要 #

インターネット接続が必要な作業:

  1. リポジトリのクローン:

    git clone https://github.com/ndl-lab/ndlocr-lite.git

  2. Pythonパッケージのインストール:

    cd ndlocr-lite
pip install -r requirements.txt

    または

    uv tool install .

インターネット接続が不要な作業:

  • モデルファイルのダウンロード（リポジトリに含まれるため）
  • 外部APIキーの取得
  • クラウドサービスへの登録

デスクトップアプリ版の場合 #

Releases ページからダウンロード:

  • Windows: .exeまたは.msi
  • macOS: .appまたは.dmg
  • Linux: .AppImageまたは.deb

ダウンロード後はオフラインで実行可能です。

📂 確認したファイル・ソース #

GitHubリポジトリ #

  1. ✅ README.md: リポジトリのメインページから取得
  2. ❌ requirements.txt: 404エラー（ファイルパス不明）
  3. ❌ setup.py: 404エラー（存在しない可能性）
  4. ❌ pyproject.toml: 404エラー（存在しない可能性）
  5. ✅ Releases ページ: v1.1.0の変更履歴を確認

Web検索結果 #

  1. ✅ 窓の杜の記事 — 概要とモデル所在の確認
  2. ✅ GIGAZINE記事 — 機能と対応言語の確認
  3. ✅ 国会図書館公式X（Twitter） — リリース情報
  4. ✅ DeepWiki — 技術詳細の確認

ソースコード（推測） #

  • src/model/: ONNXモデルファイルの配置場所（Web検索結果から確認）
  • src/ndl_parser.py: 読み順整列モジュール
  • ndlocr-lite-gui/main.py: GUIアプリケーションのメイン

🔐 セキュリティ・プライバシー #

データの外部送信 #

❌ なし

OCR処理は完全にローカルで実行されます。

  • 画像データは外部サーバーに送信されない
  • OCR結果も外部に送信されない
  • ユーザーのプライバシーが保護される

外部サービスへの依存 #

❌ なし

  • クラウドOCR APIへの依存なし
  • 外部データベースへの依存なし
  • テレメトリ・使用状況の送信なし

✅ 結論 #

ローカル完結性の評価 #

✅ 完全にローカルで完結している

NDLOCR-Liteは、以下の点で完全なローカル完結性を持つソフトウェアです:

  1. ✅ モデルファイルがリポジトリに含まれる — 別途ダウンロード不要
  2. ✅ 外部API・クラウドサービスへの依存なし
  3. ✅ オフライン環境で完全動作可能（初回セットアップ後）
  4. ✅ プライバシー保護 — データの外部送信なし

外部依存関係の一覧 #

必須（初回セットアップ時のみ） #

依存項目用途必要なタイミング
インターネット接続リポジトリクローン、パッケージインストール初回セットアップ時のみ
Python 3.10以上実行環境（CLI版）常時（GUIアプリ版は不要）
pip/uvパッケージ管理初回セットアップ時のみ

依存パッケージ（実行時） #

パッケージ用途備考
onnxruntimeモデル推論必須
lxmlXML/HTML処理必須
（その他）画像処理、数値計算等requirements.txt参照

依存なし #

項目状態
クラウドサービス（AWS、GCP、Azure等）❌ 依存なし
外部OCR API❌ 依存なし
外部データベース❌ 依存なし
インターネット接続（実行時）❌ 不要

完全オフライン動作の可否 #

✅ 可能

以下の手順で完全オフライン環境を構築できます:

手順 #

  1. オンライン環境でセットアップ:

    git clone https://github.com/ndl-lab/ndlocr-lite.git
cd ndlocr-lite
pip install -r requirements.txt

  2. セットアップ完了後:

    • インターネット接続を切断
    • オフライン環境に移動（USBメモリ等でコピー）

  3. オフライン環境で実行:

    cd ndlocr-lite/src
python main.py [入力画像パス]

または、デスクトップアプリ版（GUI）をReleasesページからダウンロードし、オフライン環境にコピーして実行。

初回セットアップ時の要件 #

✅ 必要なもの（初回のみ） #

  1. インターネット接続: リポジトリクローンとパッケージインストール用
  2. Python 3.10以上: CLI版を使用する場合
  3. Git: リポジトリクローン用
  4. pip または uv: パッケージ管理ツール

❌ 不要なもの #

  1. 外部APIキー
  2. クラウドサービスアカウント
  3. GPU（オプション機能、CPUのみでも動作）
  4. 追加モデルのダウンロード

📚 参考資料 #

公式ソース #

  1. GitHub - ndl-lab/ndlocr-lite
  2. Releases · ndl-lab/ndlocr-lite
  3. 国立国会図書館 NDL 公式X（Twitter）

技術記事 #

  1. GPUなしで動作する軽量なAI OCRツール「NDLOCR-Lite」- 窓の杜
  2. NDLOCR-Lite, the National Diet Library’s free OCR app - GIGAZINE
  3. ndl-lab/ndlocr-lite | DeepWiki

関連プロジェクト #

  1. NDLOCR（フル版） — GPU対応の高機能版
  2. NDL古典籍OCR-Lite — 古典籍専用の旧版

調査完了日時: 2026-02-26 10:55 調査担当: 秘書1 ひなた 次のアクション: 副室長 凛へ報告