Cloudflare が、請求書や受領書のような文章・画像から数値や日付を直接取り出す新しい種類のモデル「Clairic」を Workers AI で試験公開した。LLM を組み合わせた処理と比べ、同社の試験では処理が3.2倍速く、費用が49%安かったとしている。
- Cloudflare が2026年10月19日（米国時間）、文章や画像から数値・日付・一覧などの値を直接取り出す新しい種類のモデル「Clairic」を発表した。LLM のように文章を生成する代わりに、1回の処理（one-pass）で答えを返す「System One」型のモデルで、Workers AI 上で
@cf/cloudflare/clairicとして試験公開した。重みは近く公開する予定だとしている - Clairic は、入力にある値をそのまま抜き出す（名前・注文番号など）、入力から計算する（日付の差・合計など）、入力が直接書いていない値を根拠つきで見積もる、時系列データの先行きを予測する、の4つの働きに対応する。値を1つ返す答えには、値が入力に無い可能性（p_null）と確信度の数値が付き、見積もりと予測には中央値と80%の区間（p10〜p90）が付くとしている
- 自社で行った比較では、顧客の破損報告メールを読んで対応を決め返信を書くまでの3段階の処理を、Clairic→決定モデル「Clef」→文章生成モデル「GLM-5.3」の順に通すと19.3秒で終わり、全段階を GLM-5.3 だけで処理した場合の61.7秒より69%短かった（約3.2倍速い）としている。費用も、100万件あたり6,032ドルで、GLM-5.3だけで処理した場合の11,740ドルより49%安かったとしている
- 米運輸保安庁（TSA）が公開している空港保安検査の利用者数データを使った試験では、21日間続けて前日までの実績から翌日の人数を予測させたところ、実際の値との差は平均3.3%、21日のうち17日は Clairic が示した80%の区間の範囲に収まったとしている
- Cloudflare 自身が挙げる限界として、複数の手順にわたる計算は今のところ不得意なこと、値の見積もりには入力の中に根拠となる記述が必要なこと、時系列の予測は専用の予測モデルの代わりにはならないことなどを挙げている
- 料金は、入力トークンだけを課金する仕組みだとしている。1トークンあたりの具体的な単価は、この発表には無い
確かめた一次資料
この記事は、上の一次資料の原文を読んで書いています。数字は原文のとおりで、計算した値はそう書いています。