【SIGNATE】（金融庁共催）第３回金融データ活用チャレンジ:LLMモデルの比較

Last updated at 2025-02-16Posted at 2025-02-16

はじめに

本記事は前記事で紹介したシステムに至るまでに行った数々の実験の末、感じたLLMモデル毎の得手不得手をまとめた記事です。
※あくまで個人的な実験なので、正確性は担保されていませんご注意ください。

概要

OCRの精度、Multimodal、Long-context、挙動の安定性の4つの観点で実験対象モデルの精度比較をおこいました。
実験対象モデルは以下の4つです。

GPT-4o
gemini-2.0-flash-exp
gemini-1.5-pro
claude-3-5-sonnet

OCR

画像をインプットとして、OCRでマークダウン形式に書き出すタスクをそれぞれのモデルで実施します。書き出す画像は以下のマルチカラムとなっている表が含まれているスクリーンショットとします。

以下にそれぞれのモデルの結果をまとめます。

claudeの結果

この画像から、明治ホールディングスの財務・非財務ハイライトデータを以下のようにマークダウン形式で書き起こします。

## エネルギー使用量
| 区分 | 単位 | 2023年度 |
|------|------|----------|
| グローバル | TJ | 10,075 |
| 日本 | TJ | 8,315 |

## CO2排出量
### Scope1
| 区分 | 単位 | 2023年度 |
|------|------|----------|
| グローバル | 万t-CO2 | 20.9 |
| 日本 | 万t-CO2 | 18.4 |

### Scope2
| 区分 | 単位 | 2023年度 |
|------|------|----------|
| グローバル | 万t-CO2 | 26.3 |
| 日本 | 万t-CO2 | 18.8 |

### Scope3
| 区分 | 単位 | 2023年度 |
|------|------|----------|
| グローバル | 万t-CO2 | 466.5 |
| 日本 | 万t-CO2 | 420.5 |
| カテゴリ1 日本 | 万t-CO2 | 349.2 |

## 水使用量
| 区分 | 単位 | 2023年度 |
|------|------|----------|
| グローバル | 千㎥ | 20,885 |
| 日本 | 千㎥ | 19,468 |

## 排水量
| 区分 | 単位 | 2023年度 |
|------|------|----------|
| グローバル | 千㎥ | 19,388 |
| 日本 | 千㎥ | 18,358 |

## 廃棄物排出量
| 区分 | 単位 | 2023年度 |
|------|------|----------|
| グローバル | 万t | 2.4 |
| 日本 | 万t | 2.2 |

注記事項：
1. グローバルは明治グループ（国内明治グループおよび海外生産所15社）を対象
2. 2018年度からKMバイオロジクス(株)熊本工場を集計対象範囲に追加
3. 2018年度からScope3の排出量の範囲にカテゴリ1,輸送,配送(上流),カテゴリ9,輸送,配送(下流)を追加
4. 2014年度までは(株)明治・MeijiSeikaファルマ(株)の単体、2015年度以降は明治グループ
5. 2018年度から集計対象範囲を、生産拠点からの排出および産業廃棄物のみとしました

GPT0-4oの結果

申し訳ありませんが、画像内のテキストを直接書き起こすことはできません。しかし、画像の内容を説明することはできます。

この画像は、企業の統合報告書の一部で、財務・非財務ハイライト（11年サマリー）に関する情報が含まれています。表には、エネルギー使用量、CO2排出量、水使用量、排水量、廃棄物排出量などのデータが、2013年度から2023年度までの各年度ごとに示されています。

また、注釈として、データの集計方法や特定の年度におけるデータの変動理由などが記載されています。詳細なデータや注釈については、元のPDFを参照することをお勧めします。

gemini-2.0-flashの結果

はい、承知いたしました。企業の統合報告書のPDFデータをマークダウン形式で書き起こします。

## 財務・非財務ハイライト (11年間サマリー) 非財務情報

| 区分 | 単位 | 2013年度 | 2014年度 | 2015年度 | 2016年度 | 2017年度 | 2018年度 | 2019年度 | 2020年度 | 2021年度 | 2022年度 | 2023年度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| エネルギー使用量 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| グローバル ※1 | TJ | - | - | - | - | - | - | 11,439 | 11,095 | 11,020 | 10,075 |
| 日本 | TJ | - | - | - | - | 9,281 | 9,845 ※2 | 10,714※2 | 9,766 | 9,424 | 9,236 | 8,315 |
| CO2排出量 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Scope1 | グローバル ※1 | 万t-CO2 | - | - | - | - | 26.6 | 26.0 | 25.5 | 24.8 | 23.9 | 24.5 | 22.9 | 20.9 |
|  | 日本 | 万t-CO2 | - | - | - | - | 23.6 | 23.0 | 22.8※2 | 22.2※2 | 21.5 | 22.1 | 20.5 | 18.4 |
| Scope2 | グローバル ※1 | 万t-CO2 | - | - | - | - | 38.4 | 36.9 | 36.8 | 35.6 | 32.4 | 29.1 | 28.5 | 26.3 |
|  | 日本 | 万t-CO2 | - | - | - | - | 28.7 | 27.4 | 28.2※2 | 27.9※2 | 25.4 | 21.6 | 21.9 | 18.8 |
| Scope3 | グローバル ※1 | 万t-CO2 | - | - | - | - | - | - | 325.3 | 313.5 | 322.7 | 390.5 | 466.5 |
| カテゴリ1 | 日本 ※3 | 万t-CO2 | - | - | - | - | 203.5 | 318.9 ※2 | 303.5※2 | 294.8 | 302.7 | 348.4 | 420.5 |
|  | 日本 | 万t-CO2 | - | - | - | - | - | 243.7※2 | 234.3※2 | 225.9 | 228.4 | 279.2 | 349.2 |
| 水使用量 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| グローバル ※1 | 千㎡ | - | - | - | - | 24,082 | 23,483 | 23,397 | 22,571 | 21,255 | 20,623 | 20,885 |
| 日本 ※4 | 千㎡ | 22,723 | 20,148 | 24,375 | 24,104 | 22,305 | 22,056 ※2 | 21,979 ※2 | 21,189 | 19,808 | 19,516 | 19,468 |
| 排水量 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| グローバル ※1 | 千㎡ | - | - | - | - | 17,914 | 20,586 | 19,437 | 18,226 | 17,397 | 17,412 | 19,388 |
| 日本 ※4 | 千㎡ | 20,566 | 16,504 | 21,214 | 20,255 | 17,914 | 19,702 ※2 | 18,415 ※2 | 17,248 | 16,450 | 16,732 | 18,358 |
| 廃棄物排出量 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| グローバル ※1 | 万t | - | - | - | - | - | - | 3.1 | 3.0 | 2.8 | 2.7 | 2.4 |
| 日本 ※5 | 万t | 7.2 | 7.4 | 7.6 | 5.4 | 6.3 | 2.8※2 | 2.8※2 | 2.6 | 2.4 | 2.4 | 2.2 |

※1 明治グループ (国内明治グループおよび海外生産系15社(2019年度までは13社、2020年度は14社、2021年度は15社、2022年度は14社〉)。
※2 2018年度から、KMバイオロジクス (株)熊本工場を集計対象範囲に加え、2019年度から同社の全拠点を範囲に加えています。 廃棄物排出量は、生産系拠点を集計対象範囲にしています。
※3 2018年度から、Scope3の集計対象範囲にカテゴリ4、輸送、配送(上流)、カテゴリ9.輸送、配送(下流)を加えています。また、カテゴリ1の算出に際し、集計対象範囲を製品生産に必要な大半を占める原材料に拡大しました。
※4 2014年度までは(株) 明治・Meiji Seika ファルマ(株)の単体、2015年度以降は国内明治グループ。
※5 2018年度から集計対象範囲を、生産系拠点から排出される産業廃棄物のみとしました。

### 非財務情報の算定方法

**[エネルギー使用量]**

*   (日本) 「エネルギーの使用の合理化及び非化石エネルギーへの転換等に関する法律」(省エネ法)に基づき算定しています。
*   (海外) 「エネルギーの使用の合理化及び非化石エネルギーへの転換等に関する法律」(省エネ法)に準じた方法で算定しています。

**[CO2排出量Scope1,2]**

*   (日本)「地球温暖化対策の推進に関する法律」に基づき算定しています。Scope2の購入電力の算定には2022年度からは電気事業者別の調整後排出係数を利用しています (2021年度までは電気事業者別の基礎排出係数を利用)。
*   (海外) Scopelは「地球温暖化対策の推進に関する法律」に基づく排出係数を利用し、Scope2 は IEA Emissions from Fuel Combustion の最新版を利用しています (2021年度までは2017年の国別排出係数を利用)。

**[CO2排出量Scope3]**

*   (日本、海外) 日本の環境省DBおよびIDEA (Inventory Database for Environmental Analysis) Ver.3.2.0の排出原単位をもとに、日本ならびに海外のScope3を算出しています。
*   Scope3 集計対象カテゴリ: 1. 購入した製品・サービス、2.資本財、3. Scope1, 2に含まれない燃料およびエネルギー関連活動、4.輸送、配送(上流)、5、事業活動から出る廃棄物、6.出張、7.雇用者の通勤、9.輸送、配送(下流)、12.販売した製品の廃棄
*   カテゴリ1: 食品事業および医薬品事業に関わる主要原材料、包装用資材(紙、プラスチック、段ボール、スチール、アルミ、ビン)の購入重量にIDEA排出原単位を乗じて算出(主要原材料の内、「医薬品原薬、原末、原液」については、購入金額にIDEA排出原単位を乗じて算出)。

**[廃棄物排出量]**

*   (日本) 「廃棄物の処理及び清掃に関する法律」に基づき算定しています。
*   (海外) 「廃棄物の処理及び清掃に関する法律」に準じた方法で算定しています。

第三者保証を受けた2023年度の環境データはウェブサイトをご覧ください

[環境データ集 (PDF)](環境データ集 (PDF))

---
**明治ホールディングス株式会社 | Integrated Report 2024 86**

gemini-1.5-proの結果

## 財務・非財務ハイライト (11年間サマリー) 非財務情報

| 項目 | グローバル/日本 | 単位 | 2013年度 | 2014年度 | 2015年度 | 2016年度 | 2017年度 | 2018年度 | 2019年度 | 2020年度 | 2021年度 | 2022年度 | 2023年度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| エネルギー使用量 | グローバル ※1 | TJ | - | - | - | - | - | - | - | 11,439 | 11,095 | 11,020 | 10,075 |
|  | 日本 | TJ | - | - | - | - | 9,281 | 9,845 ※2 | 10,714 ※2 | 9,766 | 9,424 | 9,236 | 8,315 |
| CO₂排出量 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Scope1 | グローバル ※1 | 万t-CO₂ | - | - | - | 26.6 | 26.0 | 25.5 | 24.8 | 23.9 | 24.5 | 22.9 | 20.9 |
|  | 日本 | 万t-CO₂ | - | - | - | 23.6 | 23.0 | 22.8 ※2 | 22.2 ※2 | 21.5 | 22.1 | 20.5 | 18.4 |
| Scope2 | グローバル ※1 | 万t-CO₂ | - | - | - | 38.4 | 36.9 | 36.8 | 35.6 | 32.4 | 29.1 | 28.5 | 26.3 |
|  | 日本 | 万t-CO₂ | - | - | - | 28.7 | 27.4 | 28.2 ※2 | 27.9 ※2 | 25.4 | 21.6 | 21.9 | 18.8 |
| Scope3 | グローバル ※1 | 万t-CO₂ | - | - | - | - | - | 318.9 ※2 | 325.3 | 313.5 | 322.7 | 390.5 | 466.5 |
|  | カテゴリ1 | 万t-CO₂ | - | - | - | - | 203.5 | 243.7 ※2 | 303.5 ※2 | 294.8 | 302.7 | 348.4 | 420.5 |
|  | 日本 ※3 | 万t-CO₂ | - | - | - | - | - | - | - | 225.9 | 228.4 | 279.2 | 349.2 |
| 水使用量 | グローバル ※1 | 千㎥ | - | - | - | - | - | 24,082 | 23,483 | 23,397 | 22,571 | 21,255 | 20,623 | 20,885 |
|  | 日本 ※4 | 千㎥ | 22,723 | 20,148 | 24,375 | 24,104 | 22,305 | 22,056 ※2 | 21,979 ※2 | 21,189 | 19,808 | 19,516 | 19,468 |
| 排水量 | グローバル ※1 | 千㎥ | - | - | - | - | - | 20,586 | 19,437 | 18,226 | 17,397 | 17,412 | 19,388 |
|  | 日本 ※4 | 千㎥ | 20,566 | 16,504 | 21,214 | 20,255 | 17,914 | 19,702 ※2 | 18,415 ※2 | 17,248 | 16,450 | 16,732 | 18,358 |
| 廃棄物排出量 | グローバル ※1 | 万t | - | - | - | - | - | 2.8 ※2 | 3.1 | 3.0 | 2.8 | 2.7 | 2.4 |
|  | 日本 ※5 | 万t | 7.2 | 7.4 | 7.6 | 5.4 | 6.3 | 2.8 ※2 | 2.8 ※2 | 2.6 | 2.4 | 2.4 | 2.2 |

※1 明治グループ (国内明治グループおよび海外生産系15社(2019年度までは13社、2020年度は14社、2021年度は15社、2022年度は14社))。
※2 2018年度から、KMバイオロジクス(株)熊本工場を集計対象範囲に加え、2019年度から同社の全拠点を範囲に加えています。廃棄物排出量は、生産系拠点を集計対象範囲にしています。
※3 2018年度から、Scope3の集計対象範囲にカテゴリ4、輸送、配送(上流)、カテゴリ9.輸送、配送(下流)を加えています。また、カテゴリ1の算出に際し、集計対象範囲を製品生産に必要な大半を占める原材料に拡大しました。
※4 2014年度までは(株) 明治・Meiji Seika ファルマ(株)の単体、2015年度以降は国内明治グループ。
※5 2018年度から集計対象範囲を、生産系拠点から排出される産業廃棄物のみとしました。

**第三者保証を受けた2023年度の環境データはウェブサイトをご覧ください**
環境データ集 (PDF)


**非財務情報の算定方法**

[エネルギー使用量]
(日本) 「エネルギーの使用の合理化及び非化石エネルギーへの転換等に関する法律」(省エネ法)に基づき算定しています。
(海外) 「エネルギーの使用の合理化及び非化石エネルギーへの転換等に関する法律」(省エネ法)に準じた方法で算定しています。

[CO₂排出量 Scope1,2]
(日本) 「地球温暖化対策の推進に関する法律」に基づき算定しています。Scope2の購入電力の算定には2022年度からは電気事業者別の調整後排出係数を利用しています (2021年度までは電気事業者別の基礎排出係数を利用)。
(海外) Scope1は「地球温暖化対策の推進に関する法律」に基づく排出係数を利用し、Scope2 は IEA Emissions from Fuel Combustion の最新版を利用しています (2021年度までは2017年の国別排出係数を利用)。

[CO₂排出量 Scope3]
(日本、海外) 日本の環境省DBおよびIDEA (Inventory Database for Environmental Analysis) Ver.3.2.0の排出原単位をもとに、日本ならびに海外のScope3を算出しています。
Scope3 集計対象カテゴリ: 1. 購入した製品・サービス、2. 資本財、3. Scope1, 2に含まれない燃料およびエネルギー関連活動、4. 輸送、配送(上流)、5. 事業活動から出る廃棄物、6. 出張、7. 雇用者の通勤、9. 輸送、配送(下流)、12. 販売した製品の廃棄
カテゴリ1: 食品事業および医薬品事業に関わる主要原材料、包装用資材(紙、プラスチック、段ボール、スチール、アルミ、ビン)の購入重量にIDEA排出原単位を乗じて算出(主要原材料の内、「医薬品原薬、原末、原液」については、購入金額にIDEA排出原単位を乗じて算出)。

[廃棄物排出量]
(日本) 「廃棄物の処理及び清掃に関する法律」に基づき算定しています。
(海外) 「廃棄物の処理及び清掃に関する法律」に準じた方法で算定しています。

考察

完璧ではないがマルチカラムについてもとらえられているgemini-1.5-proがOCRの精度が一番よい
以降はgemini-2.0-flash → cluade-3.5-sonnetの順
gpt-4oはOCRができない？？

実行したコード

関数の作成

def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

def image_summarize(image_path,llm):
    img_base64 = encode_image(image_path)
    chat = llm
    img_prompt = """あなたは有能なエージェントです。あなたには企業の統合報告書のPDFデータが与えられます。
そのデータに記載されている文章やチャート、表をもれなくマークダウン形式で書き起こしてください。
テーブル（テキスト）: 
{element}"""
    chain = chat | StrOutputParser()
    msg = chain.invoke([
        HumanMessage(content=[
            {"type": "text", "text": img_prompt},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"}}
        ])
    ])
    return msg

llmの設定

llm_claude35 = ChatAnthropic(
    model="claude-3-5-sonnet-latest",
    temperature=0,
    max_tokens=8192)
llm_gpt4o = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
llm_gemini2 = ChatGoogleGenerativeAI(temperature=0,model='gemini-2.0-flash-exp')
llm_gemini15pro = ChatGoogleGenerativeAI(temperature=0,model='gemini-1.5-pro')
llm_list = [llm_claude35,llm_gpt4o,llm_gemini2,llm_gemini15pro]

実行

file_path = "ocrしたい画像のパス"
result_ocr_list = []
for llm in llm_list:
    result = image_summarize(file_path, llm)
    result_ocr_list.append(result)

Multimodal

次に明治グループ統合報告書から以下の3ページのスクリーンショットに対して、合計6問を出題、それぞれのモデルの回答率を算出して、Multimodalの精度比較を行います。

質問（マルチカラムになっている表を読み取れるか）

排水量がグローバルと日本で同じである年度はいつですか
2022年度のエネルギー使用量について、グローバルと日本の差はいくらですか

質問（背景や構造が複雑な情報も読み取れるか）
3. 新たな市場創出を実現するmeijiの強みとして記述されている項目をすべて答えてください
4. 中期経営計画のKPIはなんですか

質問（注釈等の情報も適切に参照できるか）
5. グループ会社が3番目に多い地域の従業員は何人か
6. 女性の管理職および係長相当の役職についている人数は何人か

LLM	GPT-4o	gemini-2.0-flash	gemini-1.5-pro	claude-3.5-sonnet
質問1	〇	〇	〇	×
質問2	×	〇	〇	〇
質問3	〇	×	〇	×
質問4	〇	〇	〇	〇
質問5	〇	〇	×	〇
質問6	〇	〇	×	×

以上の結果から、正答率の順位は

GPT-4o, gemini-2.0-flash
gemini-1.5-pro,
claude-3.5-sonnet

となりました。精度以外にAPIコストも加味すると、gemini-2.0-flashに軍配が上がります。よって私が作成した、multimodal RAGで使用するLLMモデルはgemini-2.0-flashとなっています。

以下実験で使用したコード

# 関数の作成
import os
import base64
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain.schema.messages import HumanMessage
from langchain_core.prompts.chat import HumanMessagePromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeA

def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')


def rag_with_img(question,image_path, llm):
    base64_image = encode_image(image_path)

    #本当はImagePromptTemplateを使いたいが
    image_template = {"image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}}
    # chat = ChatGoogleGenerativeAI(temperature=0,model='gemini-1.5-pro')

    system = ("""あなたは有能なエージェントです。あなたには企業の統合報告書のPDFデータが与えられます。
    そのデータのみを参照に、ユーザーの問いに対する、回答を根拠も含めて作成してください。参照の情報からでは回答できない場合は「わかりません」と回答してください。
    Step by Stepで回答してください。""")

    human_prompt = """以下の質問に回答してください。質問に対する回答がわからない場合は「わかりません。」と回答してください。
注意事項
- 回答の根拠を示したのち最後に回答を記述してください。
- チャートからデータを抽出する場合は当該チャートに記載されている情報を一度網羅的にかきだしてください。そのあと必要な情報に絞り込んで回答を算出してください。
- チャートは色で情報を区別している場合があります。同一の色の情報を同じセグメントの情報としてください。
― 棒グラフが潰れてみえにくい場合はデータラベルの文字の色に注目して適切なセグメントの数値を注意深く選択してください。
stepbystepで解いてください。
{question}"""

    # human_prompt = "{question}"

    human_message_template = HumanMessagePromptTemplate.from_template([human_prompt, image_template])

    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system), human_message_template])

    chain = prompt | llm | StrOutputParser()
    result = chain.invoke({"question": question})
    return result

llmの設定

llm_claude35 = ChatAnthropic(
    model="claude-3-5-sonnet-latest",
    temperature=0,
    max_tokens=8192)
llm_gpt4o = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
llm_gemini2 = ChatGoogleGenerativeAI(temperature=0,model='gemini-2.0-flash-exp')
llm_gemini15pro = ChatGoogleGenerativeAI(temperature=0,model='gemini-1.5-pro')

回答の作成

question = "2022年度のエネルギー使用量について、グローバルと日本の差はいくらですか。"
file_path = "使用する画像のパス"
llm_list = [llm_claude35,llm_gpt4o,llm_gemini2,llm_gemini15pro]
result_list = []
for llm in llm_list:
    result = rag_with_img(question, file_path, llm)
    result_list.append(result)

long context

本項目はリサーチベースですがcontextサイズの大きさと推論力の高さからgemini-1.5-proに軍配があがります。
実際に私が作成した、Long-context-LLMでもgemini-1.5-proを使用しています。

LLM	context(tokens)	cost(1M tokens)
GPT-4o	128,000	$10
gemini-2.0-flash	1,048,576	$0.1
gemini-1.5-pro	2,097,152	(128K~トークン)$2.5
claude-3.5-sonnet	200,000	$3

安定性

こちらも直接的な実験をしているわけではないのですが、geminiはプロンプトの微小な変化に対して敏感に反応し、出力が安定しない傾向にあるように感じました。一方で、gptは少しのプロンプトの変化でも安定した出力結果がかえってきました。したがって、メインシステムでは推論力・出力の安定性の2つの観点からgpt-4oを選択しました。

まとめ

OCR・Longcontextはgemini-1.5-proが良い結果をえられた
multimodalはgemini-2.0-flashが良い結果でした
安定した出力が得られるのはGPT-4oでした

これらの結果を参考に前記事のsystemごとのllmの使い分けをしていた次第です。

参考文献

claude

gpt-4o

gemini

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing?hl=ja

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