結論から: AI-OCRは「読み取る(文字起こし+フィールド抽出)」、LLMは「解釈して再構成する(文脈判断+正規化+検証)」──役割が根本的に違います。現場での決定的差は、“崩れた現実”への復元力と例外処理の取り込みやすさにあります。 1. 一言でいうとAI-OCR:画像やPDFから文字を正確に取り出す。座標とテキストの対応づけが得意。 LLM:取り出された文字列を意味で束ね直し、フォーマットを正規化し、欠落を補助推論、整合性を検算する。 例)“m2”“㎡”“平米”が混在→AI-OCRはそのまま出す、LLMは指定スキーマに合わせて「㎡」に統一+合計値と突合。 2. まずは基礎:AI-OCRとLLMの仕事の分担3. 実務で効く「決定的差」5つ① レイアウト崩れへの復元力余白の但し書き、脚注、斜め撮影、表の途中改ページなど、OCR単体だと分断されがち。 LLMは見出し・周辺語から位置ではなく

