📦 製品の詳細 ソフトウエア

ストックマークのStockmark-2-VL-100B（図表を含む文書を読むAI） Stockmark-2-VL-100B-beta

Stockmark-2-VL-100Bは、ストックマークが作った視覚言語モデル（VLM）だ。自社の1,000億パラメーター級の大規模言語モデル（LLM）に、画像エンコーダーをつないだ。図表を含む日本語のビジネス文書を読み、考えの道筋を書いてから答える。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2期の成果だ。2025年6月3日に、ハギングフェイスでベータ版を無償公開した。

🏢 ストックマーク の企業ページ

詳細解説

公開
2025年6月3日、ハギングフェイスでStockmark-2-VL-100B-betaとして公開した 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2期の題目「ハルシネーションを抑止したドキュメント読解基盤モデルの構築」の後半の成果 stockmark-tech.hatenablog.c…
用途
スライド・グラフ・表を含むビジネス文書の読解と、文書についての質問への回答 huggingface.co
版の位置づけ
ベータ版で、ストックマークは改善と評価を続けていると公開ページに書く。2026年11月13日時点で正式版は公開されていない huggingface.co
製品への展開
同じ学習の知見で作った別の70億パラメーターのVLMを、2025年7月にAconnectに載せた。1,000億パラメーター級の本体を製品に載せた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
工場はない（AIモデル）東京都港区南青山（本社）本社の研究チームが作った。学習に使った計算資源の事業者と所在地は、このモデルについて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。

構成
LLaVA-OneVisionと同じ枠組み。LLMはStockmark-2-100B-Instruct-beta、画像エンコーダーはグーグルのSigLIP2で、両者を2層のプロジェクター（変換用の接続層）でつないだ huggingface.co
画像エンコーダーの選択
元のLLaVA-OneVisionのSigLIPではなく、多言語に強いSigLIP2を使った。比較実験でSigLIP2の方が成績が良かった huggingface.co
3段階の学習
約100万組の画像と文でプロジェクターだけを学習させた。次に数千万件の説明文で全体を、最後に考えの道筋付きの質問応答数百万件で仕上げた stockmark-tech.hatenablog.c…
日本語データの合成
英語の質問応答を機械翻訳すると画像と意味がずれるため、アリババのQwen2.5-VL-72B-Instructで全サンプルを作り直し、画像の中の文字と質問・回答がそろうようにした。図表のデータはQwen2.5-72B-Instructで作った stockmark-tech.hatenablog.c…
モデルの統合
一般の画像向けと文書向けに別々に学習させた2つのモデルを、mergekitで1つに統合した stockmark-tech.hatenablog.c…
考えの道筋
回答の前に考えの道筋（CoT）を出す。書式の指定を無視して考えの道筋を残すことがあると、ストックマークは公開ページに書く huggingface.co

主要諸元

項目値出所
規模1,000億パラメーター級huggingface.co
BusinessSlideVQA（ストックマーク作の220問、LLMが採点）4.2。オープンAIのGPT-4o（gpt-4o-2024-11-20）は4.1、SBインテュイションズのsarashina2-vision-14bは3.3huggingface.co
JChartQA（ChartQAの100問を日本語にしたもの、正答率）0.88。GPT-4oは0.77huggingface.co
JDocQA（1,175問、LLMが採点）3.5。GPT-4oは3.6で、この評価だけはGPT-4oが上回ったhuggingface.co
一般の画像の質問応答Heron-Benchで78.8、JA-VG-VQA500で4.1。比べた国内の3モデルを上回った。JA-VLM-Bench-In-the-Wildは4.1で、チューリングのHeron-NVILA-Lite-15Bの4.4を下回ったhuggingface.co
評価の条件採点役はGPT-4o（gpt-4o-2024-11-20）。他のモデルのJDocQAの点は2025年5月15日時点の公開順位表の値huggingface.co
ライセンスQwenライセンス（学習にQwen2.5-VL-72Bの合成データを使ったため）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
土台の大規模言語モデル（LLM） Stockmark-2-100B-Instruct-beta ストックマーク — 日本 モデル公開ページの構成 A
画像エンコーダー siglip2-so400m-patch14-384
親会社のアルファベットは米国ナスダック上場
 グーグル — 米国 モデル公開ページの構成 A
合成データの生成 Qwen2.5-VL-72B-Instruct・Qwen2.5-72B-Instruct
アリババはニューヨークと香港に上場
 アリババ — 中国 モデル公開ページと技術ブログ A
試作の土台のLLM Qwen2-7B-Instruct
本番の学習には使っていない
 アリババ — 中国 構成とデータの事前の実験に使ったと、ストックマークは公開ページに書く 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2期で、NEDOが計算資源の利用料を補助した
    企業: 経済産業省・NEDO
  2. 2研究の助言
    産業技術総合研究所との共同研究の中で助言を受けた
    企業: 産業技術総合研究所
  3. 3評価のツール
    研究組織LLM-jpの評価ツールllm-jp-eval-mmで点を測った
    企業: LLM-jp
  4. 4公開
    ハギングフェイスでモデルの重みを公開した。評価用のBusinessSlideVQAはギットハブで公開した
    企業: ハギングフェイス

🏗️ 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3段階の学習、2つのモデルの統合、評価、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（Qwenライセンスの条件で利用）2026-11-13huggingface.co
項目額 (円)備考出所
GENIAC第2期の計算資源の補助補助の金額は公表されていない第2期は2024年10月に採択された。開発期間は2024年10月から2025年4月（経済産業省の発表）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かvLLMで動かす。transformersは4.45.0以上が要るhuggingface.co

🛠️ アフターサービス・保守サービス

項目内容出所
保証ベータ版で、社会の規範や法令に沿うよう十分に調整していないと、ストックマークは公開ページに書く。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。利用の条件はQwenライセンスに従う。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
プロジェクターの学習の画像と文の組約100万組stockmark-tech.hatenablog.c…
最後の段階の質問応答の件数数百万件（考えの道筋付き）stockmark-tech.hatenablog.c…

解析 — 部品・製造・販売の特徴

Stockmark-2-VL-100Bは、土台に自社で一から作ったLLMを使い、画像を読む部分にはグーグルが公開したエンコーダーを使った構成だ。ストックマークは発表でLLMとVLMをともに一から作ったと述べるが、画像エンコーダーは他社製だ。

オープンAIのGPT-4oと比べると、文書の3つの評価のうち2つで上回り、JDocQAでは0.1点下回った。BusinessSlideVQAとJDocQAは、GPT-4oを採点役にした自社の評価だ。

学習に使った合成データの元がQwenのため、利用の条件はMITではなくQwenライセンスになった。商用で使う場合は、Qwenライセンスの条件を個別に確かめる必要がある。

製品では、同じ学習の知見で作った別の70億パラメーターのモデルが、先にAconnectへ入った。ストックマークは、速度と費用の面で製品に合うと説明した。1,000億パラメーター級の本体を製品に載せたかは公表されていない。

公表されていないこと

  • 学習に使った計算資源の事業者とGPUの台数
  • 正式版の公開の予定
  • 1,000億パラメーター級の本体をAconnectやSATに載せているかどうか

出所

  1. Stockmark-2-VL-100B-beta モデル公開ページ (2025-05-27)
  2. Stockmark-2-VL-100Bの開発（技術ブログ） (2025-06-03)
  3. Stockmark 2の開発と公開（技術ブログ） (2025-03-06)
  4. 70億パラメーターのVLMをAconnectに実装 (2025-07-29)
  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. Stockmark LLM（研究開発のページ） (2026-11-13)
  7. ストックマーク 沿革 (2026-11-13)
  8. BusinessSlideVQA（ギットハブ） (2025-06-03)

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DocReasoner（アリババのQwenを土台にした製造業の文書読解AI） 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）

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