■ 概要 LLMのマルチモーダル能力（Vision）を活用し、PDFやDOCXなどの多様なドキュメントから、レイアウト情報を含む構造化されたMarkdown形式でコンテンツを抽出するパイプライン。 ■ 特徴・用途 複雑なレイアウト（表や図）の構造化を、従来のOCR処理後のLLMによる解釈層に依存させる点でアプローチが優れています。OpenAI、Gemini、Azureなど主要なAIバックエンドの切り替えが容易であり、迅速なPoCやデータパイプライン構築に最適です。 ■ 結論 実装は非常に迅速ですが、極めて高精度な情報抽出や、特定のレイアウトに対する堅牢性を求める場合は、前処理（画像分割、リサイズ、あるいは専門的なレイアウト分析モデル）の最適化が必要となる可能性があります。