Azure Container AppsでNDL古典籍OCR Liteを用いたスケーラブルOCR処理システム
⚠️ 重要な利用上の注意 本記事で紹介するシステムは、外部サーバーに負荷をかける可能性があります。利用時は十分ご注意ください。
サーバー負荷 : 並列リクエストは対象サーバーに負荷を与えます DoS攻撃のリスク : 大量の同時アクセスはDoS攻撃と誤解される可能性があります 推奨アプローチ : 事前に画像をローカルにダウンロードし、OCR処理のみを並列実行することを推奨します 利用規約の確認 : 対象サーバーの利用規約を必ず確認し、必要に応じて事前許可を取得してください 適切なレート制限 : 実運用では慎重な並列数設定（5-10並列程度）を強く推奨します 責任ある利用 : サーバー管理者や他の利用者への配慮を忘れずに 本記事は技術的な実証実験の記録です。読者の皆様には責任を持った利用をお願いします。
はじめに 本記事では、国立国会図書館（NDL）が開発したNDL古典籍OCR Liteを活用し、Azure Container AppsでスケーラブルなOCR処理システムを構築した事例を紹介します。クラウドネイティブなアーキテクチャにより、従量課金とオートスケーリングを実現したシステムの設計と実装について解説します。
システム概要 アーキテクチャ IIIF画像 → Azure Container Apps → NDL古典籍OCR → TEI XML出力 ↓ オートスケーリング (0-30レプリカ) 主要コンポーネント OCRエンジン : NDL古典籍OCR Lite（日本古典籍特化） インフラ : Azure Container Apps（サーバーレスコンテナ） API設計 : REST API（画像URL → OCR結果） 出力形式 : TEI P5準拠XML スケーリング : 需要に応じた自動スケーリング NDL古典籍OCR Liteの特徴 日本古典籍に最適化されたOCR 縦書きレイアウト対応 : 古典籍特有の縦書き文書構造 読み順序最適化 : 右から左、上から下の日本語読み順 古典文字認識 : くずし字や変体仮名への対応 軽量実装 : Docker化によりクラウドデプロイ対応 Azure Container Appsの選択理由 サーバーレスコンテナの利点 # スケーリング設定例 scale: minReplicas: 0 # アイドル時: コスト0 maxReplicas: 30 # 需要時: 自動拡張 cooldownPeriod: 300 # 5分でスケールダウン コスト最適化 従量課金 : 使用した分のみ課金 0レプリカ : アイドル時は完全にコスト0 自動スケーリング : 需要に応じたリソース調整 システム実装 サーバーサイド実装 # Flask + NDL OCR統合 from flask import Flask, request, jsonify from flask_restx import Api, Resource from simple_ocr_service import OCRService app = Flask(__name__) api = Api(app, doc='/docs/') @api.route('/api/image') class ImageOCR(Resource): def get(self): image_url = request.args.get('image_url') # NDL OCRで画像処理 result = ocr_service.process_single_image(image_url) return result 読み順序アルゴリズム def sort_japanese_reading_order(lines): """日本古典籍の読み順序ソート""" return sorted(lines, key=lambda line: ( -line["bbox"][0], # x座標降順（右→左） line["bbox"][1] # y座標昇順（上→下） )) TEI XML出力 xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> TEI xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> teiHeader> fileDesc> titleStmt> title>桐壺title> titleStmt> respStmt> resp>Automated Transcriptionresp> name ref="https://github.com/ndl-lab/ndlkotenocr-lite"> NDL古典籍OCR Lite name> respStmt> fileDesc> teiHeader> facsimile> surface xml:id="surface-1"> zone xml:id="zone-1-1" ulx="3391" uly="1141" lrx="3727" lry="2924" cert="0.799"/> surface> facsimile> text> body> div type="transcription"> pb n="1" facs="#surface-1"/> lb n="1.1" corresp="#zone-1-1" cert="high"/> いづれの御時にか div> body> text> TEI> 処理結果事例 小規模テスト処理（桐壺） 対象 : 東京大学所蔵「桐壺」 ページ数 : 32ページ 処理時間 : 約30秒 成功率 : 100% 並列数 : 10並列 コスト : 約$0.05 パフォーマンス特性 処理時間 = 約1秒/ページ（並列処理時） コスト効率 = $1.5〜2.0/1000ページ スケーリング = 数秒で0→20レプリカ システムの技術的特徴 1. コールドスタート対応 async def process_with_retry(image_url, max_retries=3): """コールドスタート時の自動リトライ""" for attempt in range(max_retries + 1): try: if attempt > 0: wait_time = 2 ** (attempt - 1) await asyncio.sleep(wait_time) return await ocr_request(image_url) except (HTTPError, TimeoutError) as e: if attempt == max_retries: raise e 2. 設定の外部化 # 環境変数による設定 OCR_API_URL=https://your-ocr-service.azurecontainerapps.io DEFAULT_MAX_CONCURRENT=10 DEFAULT_CONFIDENCE_THRESHOLD=0.3 DEFAULT_OUTPUT_FORMAT=xml 3. Swagger UI統合 # API仕様の自動生成 api = Api(app, version='1.0', title='NDL古典籍OCR API', description='日本古典籍専用OCR処理API', doc='/docs/' ) デプロイメント Azure Container Appsデプロイ # コンテナアプリ作成 az containerapp create \ --name ocr-service \ --resource-group rg-ocr \ --environment container-env \ --image registry.azurecr.io/ocr-app:latest \ --target-port 80 \ --ingress external \ --min-replicas 0 \ --max-replicas 30 \ --cpu 2.0 \ --memory 4Gi Docker化 FROM python:3.11-slim # NDL OCRモデル配置 COPY model/ /app/model/ COPY config/ /app/config/ # アプリケーション設定 WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . EXPOSE 80 CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:80", "app:app"] 運用とモニタリング パフォーマンスメトリクス レスポンス時間 : 平均2-3秒/画像 スループット : 10-15画像/秒（20レプリカ時） 成功率 : 99%以上 コスト効率 : アイドル時$0、処理時のみ課金 ログ監視 # Container Appsログ確認 az containerapp logs show \ --name ocr-service \ --resource-group rg-ocr \ --follow 今後の展望 技術的改善点 画像キャッシュ : 重複処理の削減 バッチ処理 : 効率的な大量処理 GPU対応 : OCR処理の高速化 メトリクス強化 : 詳細な性能分析 応用可能性 デジタルアーカイブ : 図書館・博物館での活用 研究支援 : 人文学研究のデジタル化 教育分野 : 古典文献の教材化 文化保存 : 貴重資料のデジタル保存 まとめ NDL古典籍OCR LiteとAzure Container Appsを組み合わせることで、コスト効率とスケーラビリティを両立した古典籍OCRシステムを構築できました。サーバーレスアーキテクチャにより、従量課金と自動スケーリングを実現し、実用的なデジタルヒューマニティーズツールとして活用可能です。
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2025年8月31日 · 更新: 2025年8月31日 · 3 分 · Nakamura
