nri-atlaxblogs https://blog.hatena.ne.jp/nri-atlaxblogs/ atlax blogs https://atlaxblogs.nri.co.jp/ 生成AI・LLM AI(人工知能) Engineers' Reports こんにちは、NRI で AI ソリューションの導入支援を担当している松本です。2023年11月に公開した過去記事「非構造化データから構造化データへ～Amazon Bedrock での Claude 利活用～」では、非定型帳票から項目を抽出する手法として、次の4つをご紹介しました。1.キーワード情報抽出2.レイアウト構造抽出3.大規模言語モデル情報抽出（LLM 情報抽出）4.マルチモーダル LLM 情報抽出 当時の記事では、④のマルチモーダル LLM 情報抽出について「1モデルで画像から対象項目を End-to-End で抽出できる有望な手法だが、本番業務への適用にはもう少し時間がかかるかもしれない」と書きました。あれから2年半。結論から言うと、その「もう少し」が、ついに来ました！今回は、Anthropic の最新モデル Claude Fable 5 を使って、AI-OCR を介さずに手書き帳票から直接キー項目を抽出する検証を行いましたので、その結果とコスト感をご紹介します。 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fatlaxblogs.nri.co.jp%2Fentry%2F20260707" title="手書き帳票もそのまま構造化データへ ～Claude Fable 5 によるマルチモーダルLLM情報抽出～ - atlax blogs" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/nri-atlaxblogs/20260612/20260612100808.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-07-07 09:08:11 rich https://atlaxblogs.nri.co.jp/entry/20260707 1.0 100%