本日、Gemini 3 Flashのリリースにより、エンタープライズAIの基準は一変しました。 私たちは、Gemini 3 Flashを前世代のGemini 2.5 Flashと比較し、最も難しい文書から抽出した約1,000のフィールドで評価しました。 データの精度が10ポイント向上していることを示していますが、肝心なのは単なるパフォーマンスが向上しているだけではありません。 それは複雑さへの対処です。
Gemini 3 Flashは精密の高い抽出の専門家として際立っており、他のモデルが焦点を失う領域で卓越した性能を発揮します。 主にテキスト処理にとどまった従来の世代とは異なり、Gemini 3 Flashは深い文脈理解を適用し、最も難しいエンタープライズレイアウトから重要なデータポイントを特定し捕捉します。
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最も重要な部分での精度
最新の評価セットでの検証では、モデルはわずかな改善にとどまらなかったのです。 自動抽出が可能なデータの全く新しいカテゴリを確立しています。
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長文文書の正確性: 契約書や合意書など、大規模な長文文書の検証において、Gemini 3 Flashは前バージョンから6ポイント向上しました。 この改善により、モデルが複数のページにわたって文脈を保持し、情報を追跡する能力がこれまで以上に向上していることが確認されました。
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多くのフィールドを抽出: 広範なメタデータテンプレートの入力作業において、単一のファイルから数十の異なるフィールドを抽出する必要がある場合、Gemini 3 Flashは前バージョンから13パーセントポイントの性能向上を達成しました。 他のモデルが要求されるフィールド数の増加につれて精度維持に苦戦する中、Gemini 3 Flashは大規模な抽出作業でも焦点を失わずデータ品質を低下させることなく対応できることを証明しています。
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PDF: ビジネス運営の標準フォーマットとして、PDFのパフォーマンスは非常に重要です。 Gemini 3 FlashはPDFで10パーセントポイントの増加を実現しました。 これにより、文書構造が異なる場合でも、最も一般的なエンタープライズファイル形式からの信頼性の高い抽出が保証されます。
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画像: このモデルは機能も大幅に改善され、前バージョンと比べて画像処理における精度が9ポイント向上しました。 これらのファイルに対する推論を改善したことで、Gemini 3 Flashはスキャンされた文書や写真など、不完全なソース資料でも、より信頼性の高いデータ抽出ができるようになりました。
ナレッジワークの変革: 実際のユースケース
Gemini 3 Flashの進化は、企業がこれまで以上に高度でリスクの高いユースケースに取り組む道筋が得られます。 この精度により、複雑なワークフローの自動化のハードルがようやく解消されつつあります。 これらの進化が主要なユースケース具体的な価値にどのように結びつくかを以下にご紹介いたします。
金融サービス:複雑なポートフォリオにおけるデータの信頼
資産運用や保険業界では、デジタルフォーム、スキャンされた請求書、厳格な財務表が混在する多様なポートフォリオの取り込みを自動化するのに苦労することが多々あります。
- 課題: 情報が密集したレイアウトに詰め込まれた、税務書類や請求書などの煩雑なファイルから重要なデータを抽出することです。
- 解決策: 多くのフィールド抽出が13ポイント改善されたGemini 3 Flashにより、企業は複雑な財務データの自動化を高い信頼性のもとで行えます。 これにより、最も情報量の多い複合メディアファイルであっても、手動のデータ入力から「例外によるレビュー」へのワークフローへ移行します。
法務とコンプライアンス:「干し草の山の中で針を探す」（Needle in a Haystack）
メディア＆エンターテインメント分野では、リリース期間が短縮される一方で、コンプライアンスへの期待が高まっています。 法務部門は膨大な契約書や規制書類の日付、条項、条件を確認する必要があります。
- 課題: 詳細な契約パッケージの中に埋もれた具体的な終了日、責任条項、または異なる条件を特定することです。
- 解決策: 長文文書を6ポイント改善したGemini 3 Flashは、包括的な契約書類一式を取り込み、文書の「流れ」を損なうことなく関連するエンドポイントを特定できます。 これにより、重要な日付や義務がファイルのどこに現れても正確に反映されます。
公共部門と医療:高密度の受付の効率化
公共機関や医療提供者は、毎年数百万件の書類(税務フォーム、医療受付記録、在庫明細など)を処理しており、これらは非常に情報密度が高く、1ページあたり数十のフィールドを含むことが多いです。
- 課題: ほとんどのモデルは「びっしり詰まった」データに直面すると注意力が低下し、密度が高くなりすぎると幻覚やフィールドの欠落を起こしたりします。
- 解決策: Gemini 3 FlashのPDF抽出における高性能により、膨大なフォームを分割することなく、最も複雑でデータ量の多いフォームを完全に自動化できます。
本日からGemini 3 Flashを試してみましょう
Gemini 3 Flashを使って、スキャン画像、手書きフォーム、長い契約書など、最も難しいコンテンツから重要なデータポイントを抽出することをお勧めします。 Gemini 3 Flashは本日よりBox AIで利用可能です。
※このブログは Box, Inc 公式ブログ（https://blog.box.com/）2025年12月17日付投稿の翻訳です。
著者: Rutuja Rajwade, Senior Product Marketing Manager at Box AI
原文リンク: https://blog.box.com/gemini-3-flash-sets-new-standard-accuracy-unstructured-data-extraction
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