ユースケースガイド
データ抽出パイプラインの構築：モデル選択とコスト最適化
公開日 2026-07-24 · 想定読了時間: 5分
データ抽出は非構造化テキストを構造化データに変換する処理です。コスト効率の高い抽出パイプラインを構築する方法を解説します。
料金データはカタログから取得しています。出典と鮮度はデータソースをご確認ください。
データ抽出とは？
データ抽出は LLM を使って非構造化テキストから構造化データを抽出する処理です。以下のような場面で利用されます：
- 請求書解析：請求書からフィールドを抽出する
- フォーム抽出：フォームからデータを抽出する
- エンティティ抽出：名前、日付、その他のエンティティを抽出する
- スキーマ抽出：データを構造化スキーマに抽出する
データ抽出の主要コスト要素
データ抽出のコストは以下に依存します：
- 入力トークン：抽出元の文書
- 出力トークン：構造化された出力
- 文書の長さ：長い文書ほどコストが増加
- スキーマの複雑さ：複雑なスキーマほどコストが増加
- バッチサイズ：処理する文書の数
コスト見積もりの例
一般的なデータ抽出ワークロードのコストを見積もります：
1 文書あたりの入力トークン： 2,000
1 抽出あたりの出力トークン： 500
月間文書数： 50,000
合計入力トークン： 100,000,000
合計出力トークン： 25,000,000
月額コスト： $2.50
注意：これは簡易的な見積もりです。実際のコストは文書の長さ、スキーマの複雑さ、モデルの選択によって変動します。
データ抽出向けのモデル選択
確認すべきポイント
- ファンクションコール：構造化出力のサポート
- レスポンススキーマ：JSON スキーマ検証のサポート
- 精度：構造化データの信頼性の高い抽出
- コスト：品質とコストのバランス
コスト順の主要抽出モデル
| モデル | 入力 | 出力 | コンテキスト |
|---|---|---|---|
| Llama-3.2-3B-Instruct | $0.0200 / 1M tokens | $0.0200 / 1M tokens | 131.1K |
| llama3.2-11b-vision-instruct | $0.0150 / 1M tokens | $0.0250 / 1M tokens | 131.1K |
| llama3.2-3b-instruct | $0.0150 / 1M tokens | $0.0250 / 1M tokens | 131.1K |
| Qwen2.5-Coder-7B | $0.0100 / 1M tokens | $0.0300 / 1M tokens | 32.8K |
| Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo | $0.0200 / 1M tokens | $0.0300 / 1M tokens | 131.1K |
コスト最適化のヒント
- 安価なモデルの活用：シンプルな抽出タスクには安価なモデルを使用する
- バッチ処理：複数の文書をまとめて処理する
- キャッシュ：変更のない文書の結果をキャッシュする
- 長文のチャンク分割：コンテキストウィンドウに合わせて小さいチャンクに分割する
- 出力の検証：抽出データがスキーマを満たすことを確認する
アーキテクチャパターン
シンプルな抽出パイプライン
ほとんどのアプリケーションでは、シンプルな抽出パイプラインで十分です。文書を送信し、データを抽出し、出力を検証します。
高度な抽出パイプライン
複雑なアプリケーションでは、マルチステップ抽出、スキーマ検証、品質評価を検討してください。
抽出モデルを比較する
抽出モデルを並べて比較する準備はできましたか？以下のツールをご利用ください：
関連ガイド
よくある質問
データ抽出に最も安いモデルは？
DeepSeek V3 と Qwen 2.5 72B が一般的に最もコスト効率の高い選択肢です。
データ抽出の予算はどれくらい必要ですか？
利用量によって異なります。2,000 トークンの文書を 50,000 件処理する場合、モデルに応じて月額 $50〜500 が目安です。
データ抽出でキャッシュは使えますか？
はい、変更のない文書の結果をキャッシュできます。特に繰り返し発生する抽出タスクに有効です。