Cloudflareは3つのAIをリレー形式で保険金請求処理に導入し、自己テストで3.2倍高速化、コスト49%削減を実現した。

動察 Beating AI 速報、Cloudflare がデータ抽出モデル Clairic のプレビュー版を公開。請求書やアフターサービスメールを渡すだけで、注文番号、日付、合計金額を見つけ出し、既存情報から修理費の見積もりや客流の予測もできる。

通常の LLM のようにトークンごとに回答を生成するのではなく、指定された種類の結果を直接計算して返し、信頼度を付ける。根拠が見つからないフィールドは null を返せる。

Clairic は TypeSafe が Jev を発表した後に興った System One モデルの路線を継承している。Cloudflare は 10 月 1 日に決定モデル Clef を公開済みで、これはあらかじめ用意された選択肢から選ぶ役割を担う。Clairic は抽出、計算、具体的な数値の予測を担当する。どちらも一字一句回答を生成する必要はない。Clairic の料金は入力トークン 100 万あたりわずか 0.10 ドルで、出力トークン費用はかからない。

Cloudflare は商品破損の保険請求でデモを行った。Clairic がまず情報を抽出し修理費を見積もり、Clef が返金か修理かを決定し、最後に GLM-5.3 が顧客へ返信を書く。三者連携で所要時間は 19.3 秒、すべてを GLM-5.3 に任せると 61.7 秒かかる。保険請求 100 万件あたりに換算すると、コストは 11740 ドルから 6032 ドルへと 49% 削減される。情報抽出の工程だけを見ると、所要時間は 16.1 秒から 0.46 秒に短縮された。

ただし、Clairic は出力トークンを生成しないものの、フィールドが一度の計算で処理しきれない場合、システムが自動的に複数の並列ラウンドに分割し、各ラウンドで完全な入力を再読み込みする。画像などトークン数の多い入力では、実際の呼び出しコストが増える可能性がある。

現在、モデルは Workers AI でプレビュー公開されており、重みはまだオープンソース化されていない。