NuMind
NuMind · その他
NuMindは、請求書や申込書、スキャン画像を構造化JSONや読みやすいMarkdownに変える視覚言語モデルNuExtractを提供している。APIと私有環境の2通りで使える。
NuMind について
About
NuMindとは
NuMindは文書理解に絞ったAIモデルを作る研究企業だ。NuExtractは、そのモデルを実務で使える形にまとめた製品になる。狙いはわざと狭い。汎用チャットボットの代わりに、給与明細や保険金請求書、検査報告書を読み、機械が扱えるデータを返す仕組みを渡してくる。
同社は構造化データ抽出から始め、NuMarkdownシリーズでOCRを追加し、2026年5月に両方をNuExtract3へ統合した。このモデルはApache 2.0で公開されている。有料プラットフォームを動かすのと同じエンジンが、自前のハードウェアでも動くという意味だ。Hugging Faceでの累計ダウンロードは500万件を超えたとNuMindは述べている。
先に知っておきたい限界もある。NuExtractが扱うのは文書であり、会話ではない。メールの下書きも一般知識の質問も守備範囲外で、厄介なレイアウトは最初の数百ページを人が確認することになる。
導入の流れ
- nuextract.aiでアカウントを作り、コンソールを開く。
- 欲しい項目を並べたテンプレートを書く。請求書や領収書、給与明細のサンプルから始めてもいい。
- PDFやスキャン画像をアップロードし、抽出を実行して、元画像と結果を並べた画面でJSONを確認する。
- 同じテンプレートをNuExtract APIへ移して一括処理するか、結果をデータベースへ出力する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 保険や銀行の事務部門：請求書や明細が千単位で届く現場に向く。テンプレートを調整し終えれば、手入力の大半が消える。
- 医療機関のバックオフィス：検査報告書や診療記録をJSONにできる。患者情報を含む処理は私有環境に閉じ込められる。
- 文書AI機能を組み込む開発者：公開された重みを使えば、有料契約の前にOCRモデルを手元で試せる。この文書抽出ツールが購入前に比較される理由もそこにある。
タスク
- 請求書を明細単位のJSONにする：項目を一度決めれば、取引先や言語をまたいでテンプレートを使い回せる。
- スキャンPDFをMarkdownにしてRAGへ渡す：内容抽出の経路は見出しと表を保つので、検索結果が読める形で返る。
- 領収書から合計額と日付を抜く：短い文書なら115dpiのA4で1枚あたり約$0.0015で済む。
シーン
- 月末の請求書処理：フォルダごと一括で流し、モデルが自信なしと付けた行だけを確認する。
- 契約書の検索アーカイブ作り：OCRを一度かけ、Markdownに索引を付け、原本は監査用に残す。
- 社内抽出ツールの試作：APIから始め、データ規程が厳しくなったら自前ホスティングへ移す。
主な機能
テンプレート駆動のJSON抽出
出力の形をJSONテンプレートで書き、モデルが文書から埋める。入れ子のオブジェクト、明細の配列、原文そのままの文字列に対応する。項目が原文の表現と完全に一致しなければならない場面では、この違いが効く。テンプレートを変えれば、同じ文書から別の構造が出る。再トレーニングは不要だ。
切り替え可能な推論モード
NuExtract3は強化学習で、答える前に文書を読み込む癖を身につけた。この工程は切れる。セルが結合した表、途中で割れた行、汚いスキャンで文字が重なる箇所では推論が効く。きれいなデジタル文書なら切っておけば、遅延もトークン消費も低く抑えられる。
OCRとMarkdownの出力
同じ重みが内容抽出も担当する。ページ全体が見出し、箇条書き、表を保ったまま整ったMarkdownになる。古いPDFをAIアシスタントや検索システムに読ませる用途で使われている。スキャンでもデジタル文書でも同じように動く。
20種類の項目型と自由記述の指示
テンプレートは日付、通貨、国コード、真偽値など20種類の項目型を扱う。出力は型付きで返り、ただの文字列の寄せ集めにはならない。自由記述の指示と文脈内の例を添えれば、専用モデルを作らずに例外的な書式へ対応できる。
本番運用向けのNuExtract API
APIの料金は入力100万トークンで$1、出力100万トークンで$5。開通に待ち時間はない。大量処理ではボリューム割引とバッチ処理で1ページあたりの単価を下げられる。テキスト1ページは約1,000トークン、115dpiのA4スキャンは1,500トークン前後だ。
規制業種向けの私有デプロイ
企業は自社クラウドやオンプレミスでNuExtractを動かせる。ファインチューニングも任意で可能だ。書類を外部サービスへ出せない保険会社や病院にとっては、ここが採用の分かれ目になる。NuMindはAXA、Crédit Mutuel、Cleareye.ai、BCA Expertiseを利用企業として挙げている。
Hugging Face上のオープンモデル
NuExtract3は4Bのモデルで、Apache 2.0の下で公開されている。以前のNuMarkdown-Thinking-8Bなども同様に公開済みだ。重みを確認し、自社のGPUで動かし、許可を取らずに微調整できる。固有表現認識モデルNuNERの研究はEMNLP 2024で発表された。
メリットとデメリット
メリット
- 構造化項目の精度が製品の中心で、NuMindの社内ベンチマークでは65.2、同サイズで次点のモデルは53.8だった。
- Apache 2.0の公開重みがあるため、GPUの余力があればベンダー固定を避けやすい。
- 1つのモデルでJSON抽出とOCRの両方を賄えるので、処理経路に並ぶサービスが減る。
- 料金は席数ではなくトークンに連動する。小規模な検証は契約書ではなく数百円で済む。
デメリット
- ベンチマークはNuMindの社内テストセットであり、第三者の数字はまだ少ない。
- 文書の種類ごとにテンプレートが要り、変わったレイアウトでは調整にそれなりの手間がかかる。
- APIのモデルは1系統のみで、簡単な領収書に安い選択肢、密な表に強い選択肢、という使い分けができない。
- チャット画面がないため、技術に詳しくない利用者が触る前に誰かが処理の流れを組む必要がある。
よくある質問
NuMindが売るのはNuExtractという文書抽出サービスで、従量課金のAPIと私有環境に導入する企業版の2通りがある。基盤モデルはオープンウェイトとしても公開されている。
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