Cloudflare、AIモデルClairicを発表

CloudflareがClairicを投入した背景には、請求書や顧客メール、レシートなど、形式がほとんど統一されていない書類を企業が扱っている状況がある。Cloudflareはこうした非構造化データからの抽出作業をAIの得意分野と位置付ける一方、汎用LLMの欠点として、回答の生成に時間がかかること、書類に実際には存在しない数値を出力し得ることを挙げる。その結果、検証の工程が必要になり、データ量が多いほど処理時間とコストが膨らむ。

Clairicは、用意された選択肢から答えを選ぶJevやClefと並ぶ位置付けで、テキストや画像から具体的な値や日付などを取り出す。Cloudflareによれば、抽出と数値予測にまで広げた初のSystem Oneモデルであり、入力データに基づく推定や予測もできる。例えば、過去の不動産取引から物件価格を推測したり、翌日の来訪者数を予測したりできる。

空港の保安検査場での検証では、21日間で平均誤差3.3%だった。実際の人数が予測範囲に収まったのは17日間。10月9日から13日の連休期間には、予測範囲を超えた日もあった。Cloudflareは複雑な計算や長期予測は依然として課題だとし、計算・推定・予測の機能を改善する計画を示している。