📦 製品の詳細
ソフトウエア
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） Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader
JapanDocReaderは、日本語の文書を構造化して、データ形式JSONで出す視覚言語モデル（VLM）だ。エヌビディアの推論型モデルNemotron-3-Nano-Omniに追加学習させた。ストックマークがエヌビディアと組んで作り、2026年7月16日に商用利用できる形で無償公開した。学習にはエヌビディアが提供したGPU（画像処理半導体）B300を8個使った。
詳細解説
- 発表と公開
- 2026年7月16日、エヌビディアと連携して開発したと発表し、同日にハギングフェイスで公開した stockmark.co.jp
- 土台のモデル
- エヌビディアのNemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning。約310億パラメーターの混合専門家（MoE）型で、1トークンの処理で使うのは約30億パラメーター stockmark-tech.hatenablog.c…
- 狙い
- 元のモデルが持つ、文書の画像についての質問応答（VQA）の力をできるだけ保ったまま、ページ全体を構造化したJSONで出す力を加える huggingface.co
- 軽量版
- 2026年7月29日、数値を8ビット（FP8）に量子化した版を公開した huggingface.co
- 製品への展開
- 自社の生成AIの製品にも載せるとストックマークは説明する。載せる時期と、すでに載せたかどうかは公表されていない stockmark.co.jp
🏭 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 | エヌビディアが提供したB300（Blackwell Ultra）8個を使い、その開発環境NVIDIA Brevの上で、学習用ソフトウエアNeMoで学習した | huggingface.co |
⚙️ 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。
- 混合の教師あり学習
- 構造化のデータと質問応答のデータを約2対1で混ぜた約3万7,000件で教師あり学習（SFT）をし、元の質問応答の力が落ちるのを抑えた stockmark-tech.hatenablog.c…
- 強化学習の手法DAPO
- 構造化のデータから選んだ約7,000件で、構造化の出来だけに報酬を与えた。比べた別の手法GSPOは、教師あり学習の後のモデルを超えなかった stockmark-tech.hatenablog.c…
- 報酬の設計
- 予測と正解の要素を、種類と位置の重なりで対応づけた。点は、文字の編集距離0.45、表の類似度0.20、JSONの形式0.15、位置0.10、数式0.05、画像の説明0.05の重みで合算した stockmark-tech.hatenablog.c…
- 考えの道筋の扱い
- すべての学習で考えの道筋を出す設定を保ち、英語で考えさせた。考えの道筋なしで学習させた比較の版は、多段の推論が要る質問応答の点が0.834から0.384に落ちた stockmark-tech.hatenablog.c…
- 出力の形
- 見出し・本文・表・リスト・画像・数式などの要素ごとに、種類、位置、中身、説明文をJSONで出す。表はHTML、数式はLaTeXで表す stockmark-tech.hatenablog.c…
主要諸元
| 項目 | 値 | 出所 |
|---|---|---|
| 構造化の総合点（DocParse-Overall、OmniDocBench-JASyn） | 87.67。土台のモデルは70.40、教師あり学習だけの版は86.60 | stockmark-tech.hatenablog.c… |
| 数式と表の点 | 数式の一致度（Formula CDM）92.87、表の構造の類似度（Table TEDS）87.25 | stockmark-tech.hatenablog.c… |
| 文書の画像についての質問応答の平均（VQA-Overall） | 0.825。土台のモデルは0.862で、構造化の力を加えた代わりに下がった | stockmark-tech.hatenablog.c… |
| 他のモデルとの比較 | 比べた公開モデルの中で構造化の総合点が最も高かった。文字の読み取り（テキスト抽出）の精度ではアリババのQwen3.5-27BとQwen3.6-27Bの方が良かった（ストックマークの評価） | stockmark-tech.hatenablog.c… |
| 評価の文書 | 合成した日本語の文書画像520枚、14種類（OmniDocBench-JASyn）。傾きや印刷のかすれを加えた | stockmark-tech.hatenablog.c… |
| 推奨の設定 | 考えの道筋の上限1万6,384トークン、出力の上限2万480トークン、サーバーのコンテキスト長（一度に扱える文章の長さ）21万トークン | huggingface.co |
| ライセンス | エヌビディアのオープンモデル・ライセンス（NVIDIA Open Model License）。土台のモデルの条件を引き継ぐ | huggingface.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 | Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning エヌビディアは米国ナスダック上場 |
エヌビディア | — | 米国 | 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（日本人の架空の人物の属性を集めたデータ） 合成データの起点に使った |
エヌビディア | — | 米国 | モデル公開ページと2026年7月16日の発表 A |
| 合成データの生成モデル | Qwen3.6-27B アリババはニューヨークと香港に上場 |
アリババ | — | 中国 | モデル公開ページと技術ブログ A |
| 学習の計算資源 | B300（Blackwell Ultra）8個 エヌビディアが提供した |
エヌビディア | — | 米国 公表されていない |
モデル公開ページの謝辞 A |
| 学習のソフトウエア | NeMo Megatron-Bridge（教師あり学習）・NeMo-RL（強化学習） オープンソース |
エヌビディア | — | 米国 | 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土台のモデルと計算資源エヌビディアが土台のモデル、ペルソナのデータ、学習用ソフトウエア、B300の計算資源を提供した企業: エヌビディア
- 2学習データの合成GENIAC（経済産業省とNEDOの生成AI開発支援事業）第3期で開発した日本語文書データの自動合成の仕組みで、質問応答約9万4,000件と構造化約2万5,000件を用意した企業: ストックマーク
- 3追加学習と公開ストックマークが追加学習をし、ハギングフェイスで公開した。両社がそれぞれ成果を発信すると説明する企業: 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製造ラインはないモデルはデータの合成、混合の教師あり学習、強化学習、評価、公開の順に作った。物の製造の工程はない
💴 販売価格
| 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（NVIDIA Open Model Licenseの条件で商用利用できる） | 2026-11-13 | stockmark.co.jp |
| FP8の量子化版 | 無料（同じライセンス） | 2026-11-13 | huggingface.co |
🛒 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、vLLM（0.20以上）で動かす。構造化には決められた日本語の指示文をそのまま使う必要がある | 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。土台のモデルの利用条件も確かめるよう、ストックマークは公開ページに書く | 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 |
|---|---|---|---|
| 合成した学習データ | 合計約12万件（質問応答約9万4,000件・構造化約2万5,000件） | stockmark-tech.hatenablog.c… | |
| 量子化の調整に使ったデータ | 日本語の文書の構造化のデータ256件 | huggingface.co |
解析 — 部品・製造・販売の特徴
JapanDocReaderでストックマークが打ち出したのは、モデルの大きさではなく追加学習の手順だ。土台も計算資源もエヌビディアのもので、ストックマークは日本語の合成データと学習の設計を担った。
ストックマークは技術ブログで、構造化の力を上げた代わりに失ったものも数字で示した。構造化の総合点は70.40から87.67に上がり、文書の質問応答の平均は0.862から0.825に下がった。質問応答の力を最優先するなら、強化学習の前の段階が折衷案になるとストックマークは書く。公開したのは構造化の点が最も高い版だ。
他のモデルとの比較は、自社が作った評価用の文書で測った結果だ。文字の読み取りではアリババのモデルに負けた点も公表している。
両社は成果をそれぞれ国内外に発信すると発表した。ストックマークは計算資源の提供を受け、自社の手順を最新の公開モデルに適用した。
公表されていないこと
- AconnectやSATにこのモデルを載せた時期と範囲
- エヌビディアとの連携の契約の条件と費用の負担
- 社外の評価者による同じ条件の比較
出所
- JapanDocReader モデル公開ページ (2026-07-15)
- JapanDocReader FP8版 モデル公開ページ (2026-07-29)
- エヌビディアと連携しNemotronを土台にVLMを開発 (2026-07-16)
- Nemotron-3-Nano-Omniの構造化出力の追加学習（技術ブログ） (2026-07-16)
- Nemotron-Personas-Japanの活用 (2026-03-17)
- ストックマーク ハギングフェイスの一覧 (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。
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