高速で高精度な特化AIのオンプレミス運用を低コストで実現可能社会実装に最適化されたドキュメント読解AI基盤を公開

Q: What are the key facts in this article?

ストックマークは、経済産業省・NEDOプロジェクト支援で、低コスト・高精度なオンプレミス運用が可能なドキュメント読解AI基盤「Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B」を公開。データ主権保護と社会実装に最適化。

Q: What is the direct answer?

ストックマークは、経済産業省・NEDOプロジェクト支援で、低コスト・高精度なオンプレミス運用が可能なドキュメント読解AI基盤「Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B」を公開。データ主権保護と社会実装に最適化。

Q: What is the source and date?

Source: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000377.000024407.html | Date: Date unavailable

国産生成AI基盤の独自開発およびビジネス向け生成AIサービスを提供するストックマーク株式会社(本社：東京都港区、代表取締役CEO：林 達、以下：当社)は、経済産業省とNEDOが実施する国内の生成AI開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC」第3期の支援を受けて開発した、ドキュメント読解基盤モデル「Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B」を公開しました。 今回開発したモデルは、これまで当社が独自開発したAI基盤モデルの開発ノウハウを活用し、ハルシネーション抑止・日本語/ビジネスに精通といった特徴を32B(320億パラメータ)という中型モデルで実現しました。 これにより、汎用AIでは困難なオンプレミス運用を低コストで実現でき、秘匿性の高い企業データを外部に送ることなく安全に処理可能なため、企業の「データ主権」を完全に保護しながら、高速高精度な生成AI環境を実現する、社会実装に最適化された基盤モデルです。 モデル公開先 Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B https://huggingface.co/stockmark/Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B 「Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B」について 「Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B」は、オープンモデルである「Qwen2.5-VL-32B-Instruct」に、図表や画像を含む複雑なビジネスドキュメントや、製造業に代表される、より複雑性の高いドキュメントを豊富に学習させたマルチモーダル基盤モデルです。 当モデルは、ビジネスシーンで多く用いられる複雑性の高いドキュメントの読解で高い性能を有していることに加え、化学式や図面など製造業特有の専門的な知識が含まれるドキュメントの読解が可能です。 その性能はベースモデルとして採用した「Qwen2.5-VL-32B-Instruct」や、国内でも広く活用されている「Qwen3-VL-32B-Instruct」を上回る性能を有します。また、生成AIが複雑な質問に回答する際に、最終的な回答を一度に出力するのではなく、回答に至るまでの中間的な思考過程を段階的に生成する「チェーンオブソート(Chain of Thought、CoT)」を実現することで、ビジネスシーンでも信頼して活用することが可能です。 「Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B」の特徴 当モデルの特徴として、従来の大規模モデルが抱えていた「運用コストの肥大化」と、軽量モデルの「精度の限界」という二律背反を打破すべく、32B(320億パラメータ)という戦略的サイズを採用しました。 32Bという中型サイズに、当社の基盤モデル独自開発ノウハウを掛け合わせることで、ビジネスシーンでも信頼して使える「精度」と業務を停滞させない「速度」の両立に加え、汎用AIでは困難なオンプレミス運用を低コストで実現可能な「社会実装に最適化」された基盤モデルです。 ■オンプレミス運用の実現とデータ主権の保護 高いドキュメント読解性能を維持しつつ、大規模な汎用モデルとは異なり、限られたインフラ環境下でもその真価を十分に発揮します。 更に特許情報、未公開の技術ノウハウといった極めて秘匿性の高いデータを、外部クラウドに送ることなく自社設備内で安全に処理可能なため、企業の「データ主権」を完全に保護しながら、最高水準の知能を導入可能です。 ■業務を止めない「高速レスポンス」 高度な論理推論能力を維持しながら、大規模モデルの課題であった生成速度を大幅に改善しました。 これにより、熟練工の作業解析や、設計支援におけるリアルタイムなフィードバックなど、精度に加え速度も求められる現場業務において「ストレスフリーなAI環境」を提供します。 「Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B」性能評価 「Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B」の性能評価は、日本語のビジネスドキュメント読解と、当社独自に構築した専門性の高い製造業に関するドキュメントの読解の2方向で性能を比較しました。 1：日本語ビジネスドキュメント読解の性能評価 日本語ビジネスドキュメントの読解能力に関しては、日本語の図表を含む質問応答データセット「JDocQA」を用いて性能を比較したところ、ベースモデルとして採用した「Qwen2.5-VL-32B-Instruct」を大きく上回ることが出来ました。 また、国内でも広く活用されている「Qwen3-VL-32B-Instruct」と同等の結

高速で高精度な特化AIのオンプレミス運用を低コストで実現可能社会実装に最適化されたドキュメント読解AI基盤を公開

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