📦 製品の詳細 ソフトウエア

ストックマークのDocReasoner（アリババのQwenを土台にした製造業の文書読解AI） Stockmark-DocReasoner-Qwen2.5-VL-32B

DocReasonerは、製造業とビジネスの日本語文書を読む視覚言語モデル（VLM）だ。アリババのQwen2.5-VL-32B-Instructに、文書の読解と考えの道筋の出力を追加学習させた。経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の事業「GENIAC」第3期の成果で、ストックマークは2026年4月に公開した。図面や化学構造式を読み、HTMLやJSONに構造化して出せる。利用条件の緩いApache 2.0ライセンスで、無償で公開している。

🏢 ストックマーク の企業ページ

詳細解説

公開
ストックマークは2026年4月に公開した（会社の沿革）。技術ブログでの説明は4月28日 stockmark-tech.hatenablog.c…
開発の枠組み
GENIAC（経済産業省とNEDOの生成AI開発支援事業）第3期の題目「暗黙知の抽出を目指した業界特化のドキュメント読解基盤モデルの開発」の成果 nedo.go.jp
対象の文書
技術文書、設計図面、実験報告書、ビジネス文書 huggingface.co
軽量版
数値を8ビット（FP8）に量子化した版を2026年3月25日に公開した。理論上はGPU（画像処理半導体）のメモリーを約半分に減らせると、ストックマークは公開ページに書く huggingface.co

🏭 製造工場

この製品を作る工場と、それぞれの役割。会社の発表・有価証券報告書・官公庁の資料で確かめた拠点だけを載せた。

工場所在地役割備考出所
学習の計算資源所在地は公表されていないGENIAC第3期の支援で開発したとストックマークは説明する。学習に使った計算資源の事業者、GPUの種類と台数は公表されていないstockmark-tech.hatenablog.c…

⚙️ 技術・仕組み

どう動くか。方式・構造・制御・材料を、会社の技術資料と特許・論文で確かめた範囲で書いた。

2段階の学習
1段目は約110万件（うち約60万件が合成）で日本語文書の読み方の基礎を学ばせた。2段目は約140万件（うち約50万件が合成）で考えの道筋と構造化の出力を学ばせた stockmark-tech.hatenablog.c…
ペルソナを起点にしたデータの合成
エヌビディアのNemotron-Personas-Japanから架空の人物の属性（ペルソナ）を選び、題材、文書の設計、描画のコード、質問と回答、考えの道筋の順に作った。最後に品質の低いものを除いた stockmark-tech.hatenablog.c…
使った生成モデル
題材と質問・回答と考えの道筋はオープンAIのgpt-oss-120b、描画のコードはアリババのQwen3-Coder-30B-A3B-Instruct、品質の判定は同じくQwen3-VL-32B-Instructで行った stockmark-tech.hatenablog.c…
描画に使ったソフトウエア
matplotlib、HTML、Plotly、LaTeX、mermaidで文書の画像を作った stockmark-tech.hatenablog.c…
出力の形
標準では考えの道筋と最終の答えを分けて出す。指示で切り替えると、HTML・Markdown・JSONへの構造化と、図中の化学構造のSMILES（分子の構造を文字列で表す記法）を出す huggingface.co

主要諸元

項目値出所
規模320億パラメーター級（土台のQwen2.5-VL-32B-Instructに合わせる）huggingface.co
JA-Business-Doc-RQ-Bench（ストックマーク作、正誤の2値で採点）85.15。土台のQwen2.5-VL-32B-Instructは79.04、Qwen3-VL-32B-Instructは83.84、GPT-4o（gpt-4o-2024-11-20）は59.39huggingface.co
同じ評価で上回ったモデルオープンAIのGPT-5.2（推論の設定を「高」にした場合）は95.20、アリババのQwen3-VL-32B-Thinkingは94.32で、DocReasonerを上回ったhuggingface.co
JDocQA大規模言語モデル（LLM）による採点で4.0、正答率は0.31。比べた5モデルの中で正答率が最も高かったhuggingface.co
BusinessSlideVQA（正答率）77.27。Qwen3-VL-32B-Thinkingは85.91、Qwen3-VL-32B-Instructは82.27で、DocReasonerを上回ったhuggingface.co
評価の条件評価ツールllm-jp-eval-mmで測り、採点役はGPT-4o（gpt-4o-2024-11-20）huggingface.co
ライセンスApache 2.0huggingface.co

🔩 各部品と部品メーカー

部品は諸元表と発表で存在を確かめたものを並べ、メーカーは会社か部品メーカーの発表、有価証券報告書、分解調査の報道で供給元を確かめられたときだけ社名を書いた。確かめられない部品は「公表されていない」。載っていない会社は「関与していない」ではなく「公表資料で確かめられていない」。確度 A は会社の一次資料、B は報道。

部品品名・型式メーカー銘柄国・製造拠点根拠
土台のモデル Qwen2.5-VL-32B-Instruct
アリババはニューヨークと香港に上場
 アリババ — 中国 モデル公開ページの土台のモデルの記載 A
ペルソナのデータ Nemotron-Personas-Japan
エヌビディアは米国ナスダック上場
 エヌビディア — 米国 技術ブログと2026年3月17日の発表 A
合成データの生成モデル gpt-oss-120b
オープンAIは未上場
 オープンAI — 米国 技術ブログ A
描画のコードと品質の判定のモデル Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct・Qwen3-VL-32B-Instruct アリババ — 中国 技術ブログ A
量子化ツール llm-compressor
オープンソース
 vLLMの開発プロジェクト
オープンソース
 — FP8版のモデル公開ページ A

🔗 部品製造サプライチェーン

材料から部品・組み立て・販売までを、上流から下流の順に並べた。

  1. 1計算資源の補助
    GENIAC第3期で、NEDOが計算資源の利用料を補助する。ストックマークの題目は、第3期の43件の申請の中から採択された
    企業: 経済産業省・NEDO
  2. 2データの合成
    ペルソナのデータと公開の生成モデルで学習データを作った
    企業: エヌビディア、オープンAI、アリババ
  3. 3追加学習と公開
    ストックマークが追加学習をし、本体とFP8版をハギングフェイスで公開した。評価用のJA-Business-Doc-RQ-Benchも公開した
    企業: ストックマーク

🏗️ 製造ライン

工場の中でこの製品がどう作られるか。工程の順に、ラインの構成・設備・自動化・検査・生産能力を、会社の発表と工場見学の記録で確かめた範囲で書いた。

  1. 1製造ラインはない
    モデルはデータの合成、2段階の学習、評価、量子化、公開の順に作った。物の製造の工程はない

💴 販売価格と補助金

型番・グレード税込価格 (円)時点出所
公開モデル（ハギングフェイス）無料（Apache 2.0）2026-11-13huggingface.co
FP8版無料（Apache 2.0）2026-11-13huggingface.co
項目額 (円)備考出所
GENIAC第3期の計算資源の補助補助の金額は公表されていないNEDOの事業期間は交付決定日から2026年2月28日まで。経済産業省は第3期の開発期間を2025年8月から2026年3月としている。ストックマークは開発期間を約6か月と想定したmeti.go.jp

🛒 購入方法

経路内容出所
ハギングフェイスモデルの重みをダウンロードし、transformers（4.49.0以上）かvLLMで動かす。FP8版はvLLM向けhuggingface.co

🛠️ アフターサービス・保守サービス

項目内容出所
保証無償の公開モデルで、保証や保守の契約は付かないhuggingface.co

🌏 海外輸出

仕向け地内容出所
国・地域を限らないハギングフェイスでの公開で、国・地域を限っていない。輸出規制の対象かどうかは公表されていないhuggingface.co

💰 金額

項目値備考出所
1段目の学習データ約110万件（うち合成約60万件）stockmark-tech.hatenablog.c…
2段目の学習データ約140万件（うち合成約50万件）stockmark-tech.hatenablog.c…

解析 — 部品・製造・販売の特徴

ストックマークはDocReasonerで、GENIACでの開発を、一から作るモデルから他社の公開モデルに追加学習する方式に切り替えた。第2期の1,000億パラメーター級のVLMに対し、第3期は320億パラメーター級のQwen2.5-VLを土台に選んだ。

自社の評価では、3つの評価のすべてで土台のモデルより点が上がった。JA-Business-Doc-RQ-BenchではGPT-5.2とQwen3-VL-32B-Thinkingに及ばなかった。BusinessSlideVQAではQwen3-VLの2モデルに及ばず、JDocQAの正答率は比べた中で最も高かった。

強みは、製造業の図面や化学構造式を読む用途に絞ったことと、学習データの合成の手順を公開したことだ。この合成の手順は7月のJapanDocReaderにも使われた。

利用の条件はApache 2.0で、第2期のQwenライセンスより緩い。改変した版の商用利用も認めている。

公表されていないこと

  • 学習に使った計算資源の事業者、GPUの種類と台数
  • GENIAC第3期の補助の金額
  • AconnectやSATへの搭載の有無と時期

出所

  1. DocReasoner モデル公開ページ (2026-03-19)
  2. DocReasoner FP8版 モデル公開ページ (2026-03-25)
  3. DocReasonerの開発（技術ブログ） (2026-04-28)
  4. NEDO GENIAC第3期の実施体制の決定 (2025-07-15)
  5. 経済産業省 GENIAC第4期の採択（過去の期の開発期間） (2026-06-04)
  6. GENIAC第3期に採択 (2025-07-15)
  7. Nemotron-Personas-Japanの活用 (2026-03-17)
  8. ストックマーク 沿革 (2026-11-13)

出所との照合日: 2026年11月13日。数字は出所の書類のまま。株価・時価総額は扱わない。

ストックマーク のほかの製品

ストックマークのAconnect（製造業の研究開発向けAIエージェント） ストックマークのJapanDocReader（エヌビディアのNemotronを土台にした文書読解AI） ストックマークのSAT Agent Cockpit（社内データの構造化とAIエージェントの基盤） ストックマークのStockmark LLM（一から学習させた日本語の大規模言語モデル） ストックマークのStockmark-2-VL-100B（図表を含む文書を読むAI）

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