【コスパ最強】OCR超え!? 日本語に強い DocumentAI「BullsEye」で高精度RAGを実現！

Last updated at 2025-12-11Posted at 2025-12-10

【完全ガイド】BullsEye AI-OCR を使ってみよう！日本語に強い Document AI で業務を自動化する全手順

みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味あれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！）

はじめに：BullsEye ってどんなサービス？

「紙の書類やPDFからテキストを抜き出したい...」
「表も含めて、正確に認識してくれるOCRが欲しい...」
「抜き出したデータについて、AIに質問したい...」

そんな悩みを持つ方に、ぜひ知ってほしいのが BullsEye（ブルズアイ）です！

BullsEyeは、日本語に特化した AI-OCR。ただテキストを抜き出すだけでなく、表構造の認識、レイアウト解析、そして抽出したデータに対してAIとチャットで質問できるという、一歩先を行く機能を備えています。

💡 BullsEye の主な特徴

🎯 日本語特化: 縦書き、旧字体、複雑な表もしっかり認識
📊 表構造認識: Excelライクな表もセル単位で正確に抽出
💬 AIチャット: 抽出したデータについてAIに質問できる
📁 ストレージ管理: アップロードしたドキュメントを一元管理
🔗 API連携: Python、JavaScript、cURLで外部システムと連携
🔒 セキュリティ: 国内データセンター、TLS 1.3暗号化
📜 特許出願済み: 独自のモジュラー・アーキテクチャで特許出願済み
🔓 オープンモデル採用: OpenAI等のプロプライエタリAPIに依存しない設計
🛡️ データ秘匿性: 機密文書を外部APIに送信しない安心設計
🏢 OEM提供可能: 法人向けにホワイトラベル・OEMライセンスを提供

📝 この記事で学べること

この記事では、BullsEye を実際に使ってみることにフォーカスします。

アカウント登録（Google OAuth でワンクリック！）
ドキュメントアップロードと OCR 解析
結果の確認（プレビュー、ダウンロード）
Document Chat：1つのドキュメントとAI会話
ストレージ管理：ファイルを整理・管理
Storage Chat：複数ドキュメントを横断してAI検索
API連携：外部システムからプログラムで利用
課金・クレジット：料金プランと購入方法
なぜBullsEyeを選ぶのか？：コスト・秘匿性・オープンモデルの優位性
法人向けOEM/ホワイトラベル：自社ブランドでの展開

画像を貼る箇所も明示しますので、ぜひ一緒に操作しながら読み進めてください！

📍 目次

Step 1: アカウント登録
Step 2: ダッシュボード画面の見方
Step 3: ドキュメントをアップロードしてOCR解析
Step 4: 解析結果を確認する
Step 5: Document Chat で1つのドキュメントとAI会話
Step 6: ストレージ管理でファイルを整理
Step 7: Storage Chat で複数ドキュメントを横断検索
Step 8: API連携で外部システムから利用
Step 9: クレジット購入と課金プラン
Step 10: なぜBullsEyeを選ぶのか？〜コスト・秘匿性・オープン性〜
Step 11: 法人向けOEM/ホワイトラベル提供
まとめ

Step 1: アカウント登録

🚀 Google OAuth でワンクリック登録

BullsEyeのアカウント登録は、とてもシンプルです。Googleアカウントさえあれば、数秒で完了します。

登録手順

BullsEye にアクセス
- URL: https://app.bullseye-aiocr.com（または提供されているURL）にアクセスします
「Googleでログイン」をクリック
- トップページに表示されている「Continue with Google」ボタンをクリック
Googleアカウントを選択
- 使用するGoogleアカウントを選び、認証を許可します
登録完了！ダッシュボードへ
- 認証が完了すると、自動的にダッシュボード画面に遷移します

Step 2: ダッシュボード画面の見方

ログインすると、ダッシュボード画面が表示されます。ここがBullsEyeの「ホーム」であり、すべての機能にアクセスする起点となります。

SickでIntelligenceなUI！

📊 ダッシュボード構成

ヘッダーエリア

画面上部には以下の要素があります：

ロゴ: BullsEyeのロゴ。クリックするとダッシュボードに戻ります
言語切り替え: 🌐 アイコンで日本語/英語を切り替え可能
ナビゲーションメニュー:
- 📊 Dashboard（ダッシュボード）
- 📁 Storage（ストレージ）
- 💬 Chat（Storage Chat）
- 🔑 API（API設定）
- 💳 Billing（課金）
ユーザーアイコン: クリックでアカウント設定、ログアウト

メインエリア

クレジット残高表示: 現在のクレジット残高と使用状況
アップロードエリア: ドキュメントをアップロードする大きなドロップゾーン
最近の処理: 直近でアップロード・処理したファイルの一覧

💡 ポイント：直感的なUI設計

BullsEyeのUIは「迷わない設計」になっています。ダッシュボードを開けば：

何をすればいいか（アップロードエリアが目立つ）
現在の状態（クレジット残高、最近の処理）
次のアクション（ナビゲーションメニュー）

がすぐにわかります。特に初めてのユーザーでも「とりあえずファイルをドロップすればいい」と直感的に理解できるのは、優れたUXですね！

Step 3: ドキュメントをアップロードしてOCR解析

📤 アップロード方法

ドキュメントのアップロードは、2つの方法があります：

方法1: ドラッグ＆ドロップ

ダッシュボードのドロップゾーン（点線で囲まれたエリア）にファイルをドラッグ
エリアがハイライトされたら、ファイルをドロップ
自動的にアップロードが開始されます

方法2: クリックして選択

ドロップゾーンをクリック
ファイル選択ダイアログが開く
処理したいファイルを選択して「開く」

📋 対応ファイル形式

BullsEyeは以下のファイル形式に対応しています：

形式	拡張子	備考
PDF	.pdf	複数ページ対応
JPEG	.jpg, .jpeg	写真、スキャン画像
PNG	.png	スクリーンショット等
TIFF	.tif, .tiff	高解像度スキャン
WebP	.webp	Web画像形式

最大ファイルサイズ: 50 MB
最大ページ数: 200ページ

📊 アップロードプレビューダイアログ

ファイルをアップロードすると、アップロードプレビューダイアログが表示されます。

ダイアログの内容

ファイル名: アップロードしたファイル名
ページ数（推定）: PDFの場合、ページ数が表示されます
消費クレジット（推定）: 処理に必要なクレジット数（1ページ = 1クレジット）
出力形式選択:
- Markdown
- HTML
- JSON
- CSV
- Plain Text
モデル選択:
- bullseye（デフォルト、高精度）
- ~~bullseye-lite（軽量、高速）~~ Comming Soon!
- ~~bullseye-3b（3Bパラメータモデル）~~ Comming Soon!

「Extract」ボタンをクリック

設定を確認したら「Extract」ボタンをクリックして、OCR処理を開始します。

ドキュメントページが5枚以上の場合、高速処理をクレジットに応じて選択可能です！

⏳ 処理中の表示

処理が開始されると、ダッシュボードに処理中のインジケーターが表示されます。

プログレスバー: 処理の進捗を視覚的に表示
ステータス: Processing... → Completed
処理時間: 1〜2ページなら数秒、10ページ以上は数十秒〜数分

💡 考察：同期 vs 非同期処理

BullsEyeでは、ファイルサイズやページ数に応じて処理方式が自動的に切り替わります：

5ページ以下: 同期処理（即座に結果を返す）
5ページ超: 非同期処理（バックグラウンドで処理、完了通知）

これにより、小さなファイルは瞬時に結果が得られ、大きなファイルもタイムアウトせずに安全に処理できます。ユーザーは意識する必要がなく、自動的に最適な方式が選ばれるのは嬉しいポイントです！

Step 4: 解析結果を確認する

処理が完了すると、Results（結果）ページで結果を確認できます。

📄 Results ページへのアクセス

処理完了後、「最近のファイル」をクリック

📊 結果表示画面の構成

Results ページは、大きく2つのタブで構成されています：

タブ1: Preview（プレビュー）

抽出されたコンテンツを、選択した出力形式（JSON, Markdown、HTMLなど）で整形表示します。

JSON形式: 見出し、リスト、表がきれいにレンダリング
表のハイライト: 表は枠線付きで見やすく表示
ページ区切り: 複数ページの場合、ページ番号で区切り

タブ2: Raw（生データ）

抽出されたデータを、生の形式で表示します。

JSON形式: 構造化されたメタデータ込み
プレーンテキスト: 整形前の生テキスト
コピーボタン: ワンクリックでクリップボードにコピー

📥 ダウンロードとアクション

結果画面では、以下のアクションが可能です：

ダウンロード

📥 Download: 選択した形式（Markdown、JSON等）でファイルをダウンロード
複数形式: 必要に応じて異なる形式で複数回ダウンロード可能

コピー

📋 Copy: 表示中のコンテンツをクリップボードにコピー
ワンクリック: ボタン一つでコピー完了、「Copied!」と表示

📊 統計情報

結果画面の上部には、処理の統計情報が表示されます：

項目	説明	例
Text Blocks	抽出されたテキストブロック数	42 blocks
Tables	認識された表の数	3 tables
Pages	処理されたページ数	5 pages
Processing Time	処理にかかった時間	2.34 sec

💡 考察：実用的な出力形式

BullsEyeが提供する出力形式は、実務で「使える」形式が揃っています：

Markdown: ドキュメント作成、Notionへの貼り付け
HTML: Webページへの組み込み、メール本文
JSON: プログラムでの後処理、データベース格納
CSV: Excel、スプレッドシートでの表データ利用
Plain Text: 検索インデックス、全文検索

「とりあえずテキストを抜き出す」だけでなく、次に何をしたいかに応じて最適な形式を選べるのが実用的ですね！

Step 5: Document Chat で1つのドキュメントとAI会話

BullsEyeの強力な機能の一つが、Document Chat（ドキュメントチャット）です。OCR解析したドキュメントの内容について、AIに質問できます。

💬 Document Chat とは

Document Chatは、1つのドキュメントに特化したAIチャット機能です。

対象: 特定のドキュメント（例: アップロードしたPDF1ファイル）
目的: そのドキュメントの内容について質問、要約、分析
技術: OCR解析結果をコンテキストとして、オープンウェイトLLM（Gemma3）が回答

ローカルでのみしか動かないLLM（オープンウェイトモデル※1）を使うので、秘匿性に徹底的に力を入れていますね！

※1 オープンウェイトモデルはAPIを経由せず、ローカルマシンのみで動作するLLMモデルと思っていただければいいと思います！

🚀 Document Chat を開始する

開始方法

Results ページで、チャットしたいドキュメントの結果を表示
画面右上の「💬 Chat」ボタンをクリック
Document Chat ダイアログがポップアップで開きます

チャット画面の構成

Document Chat ダイアログは、モダンなチャットUIになっています：

ヘッダー:
- 「Document Assistant」タイトル
- Gemma3 バッジ（使用中のLLMモデル）
- 🌐 言語切り替えボタン（日本語/英語）
- ✕ 閉じるボタン
メッセージエリア: 会話履歴が表示
入力エリア: 質問を入力、Enterキーまたは送信ボタンで送信

📝 質問の例

Document Chatでは、以下のような質問ができます：

サジェスト（推奨質問）

チャットを開始すると、サジェストボタンが表示されます：

「このドキュメントを要約して」
「重要なデータを抽出して」
「主なトピックは何？」

サジェストボタンをクリックすると、その質問が自動入力されます。

自由質問の例

質問のタイプ	例
要約	「この契約書の要点を3つにまとめて」
抽出	「表の中の金額をすべて教えて」
分析	「このレポートの結論は何？」
検索	「〇〇という単語はどこに出てくる？」
比較	「前年と今年のデータの違いは？」
翻訳	「2ページ目の内容を英語で説明して」

💡 実行例：契約書を要約してもらう

ユーザーの質問

この契約書の重要なポイントを5つ、箇条書きで教えてください。

AIの回答（イメージ）

この契約書の重要なポイントは以下の5つです：

1. **契約期間**: 2025年4月1日〜2026年3月31日（1年間）
2. **契約金額**: 月額150,000円（税別）、年間合計1,800,000円
3. **支払条件**: 毎月末日締め、翌月15日までに銀行振込
4. **解約条件**: 3ヶ月前までに書面で通知が必要
5. **秘密保持**: 契約終了後3年間、秘密情報の守秘義務あり

ご不明な点があればお聞きください！

🔄 ストリーミングレスポンス

Document Chatは、ストリーミングレスポンスに対応しています。

AIの回答がリアルタイムで文字ごとに表示
長い回答でも待たされる感覚がない
途中で「あ、違うな」と思ったら早めに気づける

💡 考察：OCR + LLM の強力なコンビネーション

Document Chatが素晴らしいのは、「OCR」と「LLM」をシームレスに連携させている点です。

従来のワークフロー:

OCRでテキスト抽出（ツールA）
テキストをコピー
ChatGPTなどに貼り付けて質問（ツールB）
回答を確認

BullsEyeのワークフロー:

ファイルをアップロード
チャットボタンをクリック
質問を入力 → 回答を確認

3ステップで完結します。しかも、OCR結果がすでにコンテキストとして組み込まれているので、「このドキュメントについて」という前提を毎回説明する必要もありません。これは地味に大きな効率化です！

Step 6: ストレージ管理でファイルを整理

アップロードしたドキュメントは、Storage（ストレージ）ページで一元管理できます。

📁 Storage ページへのアクセス

ナビゲーションメニューの「📁 Storage」をクリックしてアクセスします。

📊 ストレージ使用量の確認

Storage ページの上部には、ストレージ使用量が視覚的に表示されます：

使用量バー

プログレスバー: 使用量を視覚的に表示
パーセンテージ: 「42.5% 使用中」のように表示
使用量/クォータ: 「425 MB / 1 GB」のように表示

カラーインジケーター

シアン（通常）: 80%未満、余裕あり
アンバー（警告）: 80%以上、そろそろ注意
レッド（危険）: 100%、容量上限

統計カード

使用量バーの下には、3つの統計カードが表示されます：

カード	内容	例
ドキュメント	保存されているドキュメント数	42 / 100
残り容量	利用可能な残り容量	575 MB
プラン	現在のプラン名	Basic

📄 ドキュメント一覧

Storage ページのメインコンテンツは、ドキュメント一覧テーブルです。

テーブルの列

列	内容
✓	選択チェックボックス
ファイル名	元のファイル名、ページ数、サイズ
ステータス	完了 / 処理中 / エラー
作成日時	アップロード日時
有効期限	自動削除までの日数、または「永続」
操作	表示、チャット、その他メニュー

ステータスアイコン

✅ 完了（緑）: 処理完了、閲覧可能
🔄 処理中（黄）: OCR処理中
⚠️ エラー（赤）: 処理に失敗

🔍 検索とフィルター

ドキュメント一覧の上部には、検索バーとフィルターボタンがあります：

検索バー: ファイル名でリアルタイム検索
フィルター: ステータス、日付範囲などで絞り込み

📝 ドキュメントの操作

各ドキュメントに対して、以下の操作ができます：

操作ボタン

ボタン	アイコン	機能
表示	👁️	結果画面を開く
チャット	💬	Document Chat を開く
メニュー	⋮	ダウンロード、削除など

メニュー内の操作

📥 ダウンロード: ファイルをダウンロード
🗑️ 削除: ゴミ箱に移動

🗑️ ゴミ箱機能

Storage ページには、ゴミ箱タブがあります。

タブ切り替え

📄 ドキュメント: アクティブなドキュメント一覧
🗑️ ゴミ箱: 削除したドキュメント一覧

ゴミ箱の機能

自動削除: 削除後7日間で完全削除
復元: 完全削除前なら元に戻せる
完全削除: 今すぐ完全に削除

⏰ 有効期限について

プランによって、ドキュメントの保存期間が異なります：

プラン	保存期間	表示
Free	7日間	「あと5日」のように表示
Basic	無制限	「永続」と表示
Pro	無制限	「永続」と表示

Free プランでは、アップロード後7日が経過すると自動的に削除されます。重要なドキュメントは、期限内にダウンロードするか、有料プランにアップグレードしましょう。

💡 ポイント：ストレージ管理の重要性

Document AIサービスを継続的に利用すると、ドキュメントが蓄積していきます。BullsEyeの Storage ページは：

一覧性: すべてのドキュメントを一目で確認
検索性: 必要なドキュメントをすぐに見つけられる
管理性: 不要なファイルを整理、容量を最適化
安全性: ゴミ箱で誤削除をリカバリー

単なる「処理して終わり」ではなく、ドキュメント資産として管理できるのがSaaSならではの価値ですね！

Step 7: Storage Chat で複数ドキュメントを横断検索

Storage Chat は、BullsEye の最も強力な機能の一つです。ストレージに保存された複数のドキュメントを横断して、AIに質問できます。

🌐 Storage Chat とは

Document Chat（1ドキュメント対象）と異なり、Storage Chat は：

対象: ストレージ内のすべてのドキュメント（またはフィルターで絞り込み）
目的: 複数のドキュメントにまたがる情報を検索、比較、分析
技術: RAG（Retrieval-Augmented Generation）によるセマンティック検索

📍 Storage Chat へのアクセス

ナビゲーションメニューの「💬 Chat」をクリックしてアクセスします。

📊 Storage Chat 画面の構成

サイドバー（左側）

会話履歴: 過去の会話セッション一覧
新しい会話: 「+ New Chat」ボタンで新規会話を開始
会話の削除: 不要な会話を削除

メインエリア（中央）

メッセージエリア: チャットの会話履歴
入力エリア: 質問を入力

フィルターパネル（右側または上部）

ドキュメントフィルター: 検索対象のドキュメントを絞り込み
タグフィルター: タグで絞り込み
日付フィルター: 期間で絞り込み

💬 Storage Chat の使い方

基本的な質問

入力エリアに質問を入力
Enterキーまたは送信ボタンで送信
AIがストレージ内のドキュメントを検索し、回答

フィルターを使った絞り込み

複数のドキュメントがある場合、フィルターで対象を絞り込めます：

例: 「2024年の契約書だけを対象に検索」
  → 日付フィルターで 2024年を選択
  → タグフィルターで「契約書」を選択

📝 Storage Chat の質問例

Storage Chatでは、複数ドキュメントにまたがる質問ができます：

質問のタイプ	例
横断検索	「プロジェクトAに関する記述がある書類はどれ？」
比較分析	「2023年と2024年の売上報告書を比較して」
集計	「すべての請求書の合計金額は？」
情報統合	「〇〇社との取引履歴をまとめて」
関連発見	「このプロジェクトに関連する議事録はある？」

💡 実行例：複数の議事録から情報を探す

シナリオ

ストレージに以下のドキュメントが保存されているとします：

2024年1月_プロジェクト会議_議事録.pdf
2024年2月_プロジェクト会議_議事録.pdf
2024年3月_プロジェクト会議_議事録.pdf
予算計画書_2024.pdf

ユーザーの質問

プロジェクト会議で「予算オーバー」について議論された内容を、
時系列でまとめてください。

AIの回答（イメージ）

「予算オーバー」に関する議論をまとめました：

## 2024年1月の会議
📄 *2024年1月_プロジェクト会議_議事録.pdf より*
- 開発フェーズで予算超過の可能性が報告
- 原因: 想定外の外部APIライセンス費用
- 対応: 次回会議までに代替案を検討

## 2024年2月の会議
📄 *2024年2月_プロジェクト会議_議事録.pdf より*
- 予算超過額: 約50万円と判明
- 承認された対応: 
  1. オープンソース代替への切り替え
  2. 予備費からの補填を申請

## 2024年3月の会議
📄 *2024年3月_プロジェクト会議_議事録.pdf より*
- 予算調整が承認され、計画内に収束
- 教訓: 外部サービスの費用は事前に精査

関連して「予算計画書_2024.pdf」に予備費の詳細があります。
詳しく知りたい場合はお聞きください。

Reciprocal Rank Fusion（RRF）

複数のドキュメントから検索結果をマージする際、RRFというアルゴリズムを使用しています。これにより：

1つのドキュメントに偏らない
関連度の高い情報をバランスよく取得
より正確で包括的な回答が可能

💡 考察：Document Chat vs Storage Chat の使い分け

機能	Document Chat	Storage Chat
対象	1つのドキュメント	複数のドキュメント
用途	特定文書の深掘り	横断検索、比較分析
速度	高速	やや遅い（検索処理あり）
精度	対象が明確なので高精度	適切なフィルタリングで高精度

使い分けのコツ:

「この契約書の第3条について詳しく」→ Document Chat
「契約書全体で違約金に関する記述を探して」→ Storage Chat

両方を使いこなすことで、ドキュメント管理の効率が格段にアップします！

Step 8: API連携で外部システムから利用

BullsEyeは、REST APIを提供しており、外部システムやプログラムから利用できます。自動化、システム連携、バッチ処理などに最適です。

🔑 API ページへのアクセス

ナビゲーションメニューの「🔑 API」をクリックしてアクセスします。

📊 API ページの構成

Authentication（認証）セクション

APIキーの表示: 現在のAPIキー（マスク表示）
Generate API Key: 新しいAPIキーを生成
Regenerate Key: 既存のキーを再生成（古いキーは無効化）
Revoke: APIキーを失効させる

Endpoints（エンドポイント）セクション

利用可能なAPIエンドポイントの一覧：

エンドポイント	メソッド	説明
`/api/v1/extract`	POST	同期的にドキュメントを抽出
`/api/v1/extract-async`	POST	非同期でドキュメントを抽出
`/api/v1/files`	GET	処理済みファイル一覧を取得
`/api/v1/files/:id`	GET	特定ファイルの詳細を取得
`/api/v1/chat/completions`	POST	ドキュメントとチャット

Code Examples（コードサンプル）セクション

cURL、Python、JavaScript のコードサンプルがタブ切り替えで表示されます。

🔐 APIキーの生成

初回生成

「Generate API Key」ボタンをクリック
新しいAPIキーが表示されます
⚠️ 重要: このキーは一度だけ表示されます。必ずコピーして安全に保管してください

キーの再生成

すでにキーがある状態で「Regenerate Key」をクリックすると：

確認ダイアログが表示される
「OK」をクリックすると、古いキーは即座に無効化
新しいキーが発行される

📝 APIの使用例

cURL でドキュメントを抽出

curl -X POST 'https://api.bullseye.ai/api/v1/extract' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -F 'file=@/path/to/document.pdf' \
  -F 'output_type=markdown'

Python でドキュメントを抽出

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
API_URL = "https://api.bullseye.ai/api/v1/extract"

# ドキュメントをアップロードして抽出
with open("contract.pdf", "rb") as f:
    response = requests.post(
        API_URL,
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        files={"file": f},
        data={"output_type": "markdown"}
    )

result = response.json()

if result["success"]:
    print("抽出成功！")
    print(f"処理ページ数: {result['pages_processed']}")
    print(f"処理時間: {result['processing_time']}秒")
    print("\n--- 抽出結果 ---\n")
    print(result["content"])
else:
    print(f"エラー: {result['error']}")

JavaScript でドキュメントを抽出

const API_KEY = 'YOUR_API_KEY';
const API_URL = 'https://api.bullseye.ai/api/v1/extract';

async function extractDocument(file) {
  const formData = new FormData();
  formData.append('file', file);
  formData.append('output_type', 'markdown');

  const response = await fetch(API_URL, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`
    },
    body: formData
  });

  const result = await response.json();

  if (result.success) {
    console.log('抽出成功！');
    console.log(`処理ページ数: ${result.pages_processed}`);
    console.log(result.content);
  } else {
    console.error(`エラー: ${result.error}`);
  }
}

// ファイル入力から呼び出し
const fileInput = document.getElementById('file-input');
fileInput.addEventListener('change', (e) => {
  extractDocument(e.target.files[0]);
});

Python でドキュメントとチャット

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
CHAT_URL = "https://api.bullseye.ai/api/v1/chat/completions"

# 先ほど抽出したドキュメントのIDを使用
record_id = "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"

response = requests.post(
    CHAT_URL,
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "record_id": record_id,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "この契約書の有効期限はいつですか？"}
        ]
    }
)

result = response.json()
if result["success"]:
    answer = result["choices"][0]["message"]["content"]
    print(f"AIの回答: {answer}")

📊 API仕様の詳細

リクエスト制限

項目	値
最大ファイルサイズ	50 MB
最大ページ数	200 pages
非同期閾値	5 pages 超
ファイル保持期間	4 hours

対応フォーマット

入力: PDF, JPG, PNG, TIFF, WebP

出力:

markdown - 構造化Markdown
html - HTML形式
json - 完全なJSONメタデータ付き
flat-json - フラットなKey-Value形式
csv - 表データ用CSV
text - プレーンテキスト
tables - 表のみ（HTML形式）

AIモデル

モデル	説明
`bullseye`	デフォルト。高精度モデル
`bullseye-lite`	軽量版。高速処理
`bullseye-3b`	3Bパラメータモデル

エラーコード

ステータス	意味
400	不正なリクエスト（パラメータエラー）
401	認証エラー（APIキー無効）
402	クレジット不足
403	アクセス禁止
404	ファイルが見つからない
413	ファイルサイズ超過
500	サーバーエラー

💡 ポイント：API連携の可能性

REST APIが公開されていることで、以下のような活用が可能になります：

社内システム連携

社内ポータルからのドキュメントアップロード自動化
グループウェアとの連携
ワークフローシステムへの組み込み

バッチ処理

大量のスキャンファイルを夜間に一括処理
定期的なレポート生成の自動化

モバイルアプリ連携

スマホで撮影した書類をその場でOCR
経費精算アプリとの連携

RPA連携

UiPath、Automation Anywhere等との組み合わせ
請求書処理の完全自動化

API があることで、「Webブラウザから手動で操作」という制限を超えて、業務フローに深く組み込むことができます。これがSaaSとしての真の価値ですね！

Step 9: クレジット購入と課金プラン

BullsEyeは、クレジット制の料金体系を採用しています。Billing ページで、クレジットの購入やプラン変更ができます。

💳 Billing ページへのアクセス

ナビゲーションメニューの「💳 Billing」をクリックしてアクセスします。

📊 Billing ページの構成

クレジット残高セクション

現在のクレジット残高: 大きく表示（例: 「450 credits」）
1クレジット = 1ページ: 処理ページ数分のクレジットを消費

クレジットパック購入

クレジットは、以下のパックで購入できます：

パック	クレジット数	価格	単価
Starter	100 credits	¥980	¥9.8/page
Enterprise	10,000 credits more !	Consultation required	Consultation required

パックをクリックすると、決済画面に遷移します。

Customer Portal

「Manage Subscription」ボタンをクリックすると、カスタマーポータルに遷移し、以下の操作ができます：

支払い方法の変更
請求履歴の確認
サブスクリプションのキャンセル

💰 料金体系の詳細

クレジット消費ルール

操作	消費クレジット
1ページのOCR処理	1 credit
Document Chat	無料（処理済みドキュメント対象）
Storage Chat	無料
API経由の処理	1 credit/page

Freeプランの特典

新規登録時、100クレジットが無料で付与されます。

試しに使ってみる
精度を確認する
ワークフローを検証する

など、まずは無料で始められます。

ストレージ制限

プラン	ストレージ	保存期間
Free	100 MB	7日間
Basic	1 GB	無制限
Pro	5 GB	無制限
Enterprise	50 GB	無制限

💡 ポイント：クレジット制のメリット

BullsEyeが採用しているクレジット制は、ユーザーにとって分かりやすい料金体系です：

メリット1: 予測可能

1ページ = 1クレジットという明確なルール
処理前に消費クレジットが表示される
「思わぬ高額請求」を避けられる

メリット2: 柔軟性

使った分だけ支払い
月額固定ではないので、使わない月は0円
繁忙期には追加購入

メリット3: 無駄がない

定額制だと「使わないと損」と感じてしまうが、クレジット制なら必要なときに必要な分だけ
少量から始めて、徐々に増やせる

デメリット

大量処理する場合、定額制より高くなる可能性
クレジット残高の管理が必要

とはいえ、「まず試してみたい」という段階では、クレジット制は非常にフレンドリーです！

Step 10: なぜBullsEyeを選ぶのか？〜コスト・秘匿性・オープン性〜

ここまでBullsEyeの機能を紹介してきましたが、「他のサービスと何が違うの？」という疑問を持つ方もいるでしょう。このセクションでは、BullsEyeの技術的・ビジネス的な優位性を深掘りします。

Bullseyeは完全自社製・日本製モデルです！

💰 コストインパクト：クラウドPaaSとの比較

Document AI・OCRサービスは、主要クラウドベンダーからも提供されています。BullsEyeとの違いを比較してみましょう。

主要クラウドサービスとの比較

サービス	提供元	課金モデル	日本語対応	データ送信先
Azure Document Intelligence	Microsoft	従量課金（$1.5〜/1000ページ〜）	△ 英語最適化	Azure Cloud（海外DC）
Google Document AI	Google Cloud	従量課金（$1.5〜/1000ページ〜）	△ 英語最適化	Google Cloud（海外DC）
Amazon Textract	AWS	従量課金（$1.5〜/1000ページ〜）	△ 英語最適化	AWS（海外DC）
OpenAI GPT-4V	OpenAI	トークン従量課金	○	OpenAI（海外）
BullsEye	ulusage	クレジット制	◎ 日本語特化	国内DC

📊 コスト試算：月間10,000ページ処理の場合

サービス	実質コスト	備考
Azure Document Intelligence	約 ¥20,000〜¥40,000 + LLM費用	$1.5〜4/100ページ + GPT利用。表が複雑だと追加料金。
Google Document AI	約 ¥30,000〜¥60,000 + LLM費用	日本語精度が低く、追加学習コストが発生。
Amazon Textract	約 ¥25,000〜¥50,000 + LLM費用	表の解析が高額になりやすい。
OpenAI GPT-4V（画像解析×QA）	¥70,000〜¥300,000 以上	トークン消費が爆発。継続利用には不向き。
Bullseye	¥10,000（1,000クレジット）	OCR＋表構造＋レイアウト＋LLM QA 全部込みの一律料金。日本語最適化。

💡 ポイント：隠れたコストに注意

クラウドPaaSの「ページ単価」は安く見えますが、実際には：

LLM費用が別途: OCRだけでなく「質問に答える」機能を使うと、GPT-4等のAPI費用が追加
表認識が別料金: 複雑な表を認識する機能はオプション料金が発生
リージョン転送費: 海外DCとの通信でデータ転送費が発生
日本語精度の問題: 英語最適化されたモデルは、日本語で再処理が必要になることも

BullsEyeはLLMチャット込み、表認識込み、国内DCで、トータルコストを抑えられます。

🛡️ 秘匿性とデータ主権：機密文書を外部に送らない

企業の文書には、契約書、請求書、人事資料など機密情報が含まれています。

外部APIの懸念点

OpenAI GPT-4VやAzure/GCPのDocument AIを使う場合：

あなたの機密文書 → インターネット → 海外データセンター → AI処理 → 結果返却
                    ↑
              ここでデータが外部に出る

📤 データが海外に送信される: GDPRや社内規定に抵触する可能性
🔍 学習データとして利用される可能性: 利用規約をよく確認する必要
📋 監査ログが取れない: どのデータがどこに送られたか追跡困難
🏛️ 法的管轄権の問題: 海外DCは日本法の適用外

BullsEyeのデータフロー

OEMに対応しており、SaaSサービスだけでなく、御社オンプレサーバーにインストールが可能です！

あなたの機密文書 → 国内データセンター → AI処理（オープンモデル） → 結果返却
                          ↑
                 データは国内で完結

✅ 国内データセンター: 日本国内のDCで処理
✅ オープンウェイトモデル: Gemma3、GPT-OSSなど、学習に使われない
✅ Ollama/vLLMで自前運用可能: オンプレミス展開も対応
✅ 監査ログ: 誰がいつどのファイルを処理したか追跡可能

💡 ポイント：コンプライアンス要件への対応

特に以下の業界では、データの取り扱いに厳格な要件があります：

金融: FISC安全対策基準、金融庁ガイドライン
医療: 医療情報システムの安全管理ガイドライン
官公庁: 政府統一基準、ISMAP
製造: サプライチェーンセキュリティ要件

BullsEyeはこうした要件に対応しやすい設計になっています。

🔓 オープンモデル採用：ベンダーロックインからの解放

BullsEyeの大きな特徴の一つが、オープンウェイトモデルのみを使用している点です。

オープンモデルとは？

種類	例	特徴
プロプライエタリ	GPT-4, Claude, Gemini	APIのみ、モデルは非公開、ベンダー依存
オープンウェイト	Gemma3, Llama3, Mistral	モデル公開、自前運用可能、フォーク可能

オープンモデルのメリット

ベンダーロックインなし
- OpenAIが値上げしても、サービス停止しても影響なし
- いつでも別のオープンモデルに切り替え可能
自前運用の選択肢
- Ollama / vLLM でオンプレミス展開
- プライベートクラウドでの運用
- エアギャップ環境（インターネット非接続）での利用
カスタマイズの自由
- 自社データでファインチューニング
- 特定業界向けに特化
透明性
- モデルの動作を検証可能
- バイアスや脆弱性を自社で評価

💡 考察：なぜオープンモデルが重要か？

2023年以降、AIの世界では「オープン vs クローズド」の議論が活発化しています。

クローズドモデル（OpenAI等）のリスク:

突然の値上げ（GPT-4は発表時から実質値上げ）
API仕様の変更による互換性問題
サービス終了リスク
利用規約の変更（学習データ利用等）

オープンモデルの安心感:

モデルを「所有」できる
永続的に利用可能
コミュニティによる継続的改善

BullsEyeは、このオープンモデルの哲学を全面的に採用しています。

📜 特許出願済み：独自技術の保護

BullsEyeのアーキテクチャは特許出願済みです。

特許のメリット（ユーザー視点）

技術的裏付け: 独自技術として認められた品質
継続的な投資: 知的財産として保護されているため、長期的な開発が保証
差別化: 他社サービスにはない独自機能

Step 11: 法人向けOEM/ホワイトラベル提供

BullsEyeは、SaaSとしての利用だけでなく、法人向けOEM/ホワイトラベルでの提供も行っています。

🏢 OEM/ホワイトラベルとは

自社サービスに BullsEye のDocument AI機能を自社ブランドで組み込めるライセンス形態です。

従来: ユーザー → BullsEye SaaS → 結果

OEM: ユーザー → 御社のサービス（内部でBullsEye） → 結果
                    ↑
              御社ブランドで提供

📦 OEM提供の形態

形態1: API OEM

BullsEyeのAPIを、御社のシステムから呼び出す形態。

メリット: 導入が最も簡単、インフラ管理不要
用途: 既存の業務システムにOCR機能を追加

形態2: プライベートクラウド

御社のクラウド環境（AWS, Azure, GCP, オンプレミス）にBullsEyeをデプロイ。

メリット: データが御社環境から出ない、カスタマイズ可能
用途: 高いセキュリティ要件がある金融・医療・官公庁

形態3: ホワイトラベルSaaS

BullsEyeのSaaSを、御社ブランド・御社ドメインで提供。

メリット: 開発不要で自社サービスとして提供可能
用途: SaaSビジネスを新規立ち上げたい企業

💼 OEMのメリット

1. 開発コストの削減

Document AIをゼロから開発すると：

項目	概算コスト	期間
OCRエンジン開発	数千万円〜	12ヶ月〜
表認識開発	数千万円〜	6ヶ月〜
LLM統合	数百万円〜	3ヶ月〜
運用・保守	年間数百万円〜	継続

OEM導入なら、初期費用＋月額ライセンスで即座に利用開始。

2. 市場投入スピード

自社開発: 企画〜リリースまで1年以上
OEM導入: 契約〜リリースまで1〜3ヶ月

3. 日本語特化の強み

海外製のDocument AI（Azure, Google, AWS）をOEM的に利用しても、日本語精度の問題は残ります。

BullsEyeは日本語に特化して開発されているため：

縦書き対応
旧字体・異体字対応
日本語特有の表レイアウト対応

4. 技術サポート

導入支援
カスタマイズ相談
SLA保証（オプション）
日本語でのテクニカルサポート

📋 OEM導入事例（想定）

事例1: 会計ソフトベンダー

課題: 請求書のOCR機能を追加したいが、自社開発は工数がかかる

解決: BullsEye API OEMを導入

請求書アップロード → 自動で金額・日付・取引先を抽出
仕訳候補を自動生成
ユーザーは「会計ソフトの新機能」として認識

事例2: 法律事務所向けシステム

課題: 契約書のレビュー効率化、でもデータは外部に出せない

解決: プライベートクラウド版を導入

オンプレミスで完結、インターネット非接続でも動作
契約書の自動要約、リスク条項の抽出
AIチャットで「この契約の違約金条項は？」と質問

事例3: SaaS新規事業

課題: Document AIの市場に参入したいが、技術がない

解決: ホワイトラベルSaaSを導入

自社ドメイン・自社ブランドで提供
料金設定は自社で決定
BullsEyeの機能をフル活用

📞 OEMに関するお問い合わせ

OEM/ホワイトラベルにご興味のある企業様は、お気軽にお問い合わせください。

メール: ryosuke.ohori@ulusage.com
お問い合わせフォーム: https://ulusage.jp/contact

まとめ

お疲れさまでした！この記事では、BullsEye のすべての主要機能を、ユーザー目線でステップバイステップに解説しました。

🎯 BullsEye の強み

最後に、BullsEye の強みをまとめます：

強み	説明
日本語特化	縦書き、旧字体、複雑な表も高精度認識
AIチャット	Document Chat + Storage Chat の2種類
RAG検索	複数ドキュメントを横断して知識を活用
API連携	REST APIで業務システムに組み込み可能
セキュリティ	国内DC、TLS暗号化、IPA SECURITY ACTION 二つ星
柔軟な料金	クレジット制で使った分だけ支払い
オープンモデル	Gemma3採用、ベンダーロックインなし
秘匿性	機密文書を外部APIに送信しない
コスト効率	OpenAI/Azure/GCP比で大幅コスト削減
特許技術	独自のモジュラー・アーキテクチャ
OEM提供	法人向けホワイトラベル対応

🆚 他サービスとの比較まとめ

比較項目	BullsEye	OpenAI GPT-4V	Azure Doc AI	Google Doc AI
日本語精度	◎ 特化	○ 汎用	△ 英語最適化	△ 英語最適化
データ送信先	国内DC	海外	海外	海外
秘匿性	◎	×	△	△
ベンダーロックイン	なし	あり	あり	あり
LLMチャット	込み	別途高額	別途	別途
表認識	込み	別途	別途高額	別途高額
OEM提供	◎	×	△	△
特許技術	あり	−	−	−

🚀 次のステップ

この記事を読んだら、ぜひ実際に触ってみてください！

個人・スタートアップの方

まずは登録: Google OAuth で数秒で完了
無料クレジットで試す: 登録時にもらえる100クレジットで試用
精度を確認: 自社の書類で認識精度をチェック
チャットを試す: Document Chat で質問してみる
APIを検討: 業務フローへの組み込みを検討

法人・エンタープライズの方

SaaSで機能評価: まずはSaaSで精度・機能を確認
セキュリティ要件の確認: 秘匿性要件に合うか検討
OEM相談: プライベートクラウド/ホワイトラベルを検討
お問い合わせ: https://ulusage.jp/contact へご連絡

日本語ドキュメントのAI-OCR、オープンモデル × 日本語特化 × 秘匿性の三拍子揃った BullsEye をぜひお試しください！

📚 関連リンク

BullsEye 公式サイト: https://app.bullseye-aiocr.com
サポート: ryosuke.ohori@ulusage.com

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