Docling 使い方：AI Flowi Workflowでの文書処理

Doclingの使い方として、ここではローカル処理、Docling Serveへの接続、文書の分割、形式を指定したエクスポートという4つの操作を説明します。処理環境でモデルをローカル実行する場合はDocling、ご自身のサーバーインスタンスに接続する場合はDocling Serveを選びます。その後、分割やエクスポートを設定する前に文書データを確認してください。

これらのインターフェースは、カタログに記載されていますが、Ai Flowiによる本番環境での検証は行っていません。以下のリファレンスは、2026年10月9日にエクスポートしたAI Flowi Workflow 1.9.2のカタログに基づきます。

執筆：Ai Flowi · Ai FlowiによるDoclingリファレンス · 公開日：2026-10-11

公式情報源：Docling ドキュメント

出力仕様が異なる4つの操作

全体のコンポーネントカタログにカテゴリの一覧があります。このページでは、Doclingの設定と、処理・分割・エクスポートの境界を補足します。名前を指定したフィールドの抽出と根拠の確認については、Document AIガイドをご覧ください。

Filesは表示名であり、ダウンロード可能なファイルの型ではありません。両方の処理ポートはTableを宣言しています。このスナップショットでは、どちらの処理エントリにも列の定義、文書オブジェクトの場所、応答例はありません。互換性のあるTable接続で確認できるのは型の一致であって、文書の参照に成功することではありません。

Docling：インラインのOCRとパイプライン制御

説明には、Doclingのモデルがローカルで実行されると明記されています。ただし、その環境がブラウザーやノートパソコンであるとは示されておらず、インストール済みのOCRエンジンやハードウェアの処理能力も記載されていません。pathでファイルを選ぶか、file_pathで受け取れるData、JSON、Message接続を確認してください。ファイル選択についてはファイル管理リファレンスで説明しているため、ここではアップロード手順を繰り返しません。

OCRの選択とパイプラインの選択を分けて考えてください。5つのOCR選択肢と2つのパイプライン選択肢は独立して列挙されており、このスナップショットに互換性の対応表はありません。画像分類、接続する画像説明モデル、そのプロンプトも別々の制御です。画像の制御では、キャプションが自動生成されるか、生成される場合に処理結果のTableのどこに入るかという2点が未確認です。

Docling Serve：エンドポイント、ヘッダー、ポーリング

リモート処理にはapi_urlと、ご自身のDocling Serveインスタンスへのアクセスが必要です。そのインスタンスの認証要件に従ってapi_headersを指定してください。カタログにはヘッダー名や認証の設定手順はありません。ワークフローの実行環境からエンドポイントに到達できるかを確認する必要があります。

max_concurrencyとmax_poll_timeoutは設定フィールドであり、性能の証拠ではありません。同時に完了する文書数や、タイムアウトでリモートジョブがキャンセルされるかを推測しないでください。エンドポイントが受け付けるオプションキーを確認するまで、サーバーオプションは最小限にしてください。共通の認証情報の扱いは、接続ガイドを参照してください。

Chunk DoclingDocument：文書キーを追跡します

分割にはdata_inputsが必須で、Data、JSON、DataFrame、Tableを受け取ります。任意のdoc_keyは参照の設定ですが、エクスポートには既定値も、入れ子の文書値をたどるための仕様もありません。この設定を選ぶ前に、処理結果を確認して文書の値の場所を特定してください。

既定値を推測してそのまま使わず、分割方式とプロバイダーを明確に選んでください。プロバイダーを選ぶ際は、対応するモデル名フィールドを確認してください。これらの設定だけでは、埋め込み、検索、回答生成の段階は確認できません。宣言された唯一の出力は、分割結果のTableです。

Export DoclingDocument：形式と画像の扱い

エクスポートには独自の必須data_inputsと任意のdoc_keyがあります。分割の分岐とは別に、このノードまで文書の値を追跡してください。両方のノードがTableを受け取るからといって、チャンク自体にエクスポート可能な文書オブジェクトが保持されていると決めつけないでください。

検索可能なPDFやDOCXのエクスポーターは列挙されていません。JSONとTableの出力ポートはワークフロー内の値を表します。どちらも、ファイル名とMIMEタイプを持つダウンロード可能な添付ファイルを約束するものではありません。エクスポートを共有する前に、選択した形式の画像プレースホルダーや埋め込み内容を確認してください。

管理下の環境で行う文書処理とエクスポートの例

設定例であり、実施したテストの記録ではありません

使用を許可されたサンプル文書と、アクセス可能な処理環境が必要です。Serveを使う場合は、ご自身のインスタンスと必要な認証情報を用意してください。外部モデルの選択には、ご自身のプロバイダーアカウントのAPIキーを含む認証情報が必要で、利用料金は別途請求されます。モデル名を指定するだけで利用が許可されると考えず、認証情報リファレンスに従ってください。

1. Doclingでpathにサンプルを1つ選び、pipelineを"standard"に設定します。この確認では、silent_errorsとdelete_server_file_after_processingを明示的にfalseにします。
2. Files出力を確認します。文書の値を特定し、実際のキーを記録します。利用可能な文書が結果にない場合は、ここで止めてください。doc_keyを作り上げないでください。
3. そのTableをExport DoclingDocumentのdata_inputsに接続し、観測した結果に基づいてdoc_keyを設定します。export_format = "Markdown"、image_mode = "placeholder"を選びます。
4. Exported dataとTableをそれぞれ確認します。md_image_placeholderやmd_page_break_placeholderを設定した場合は、利用側に渡す出力を選ぶ前に、Markdown表現にそれらのマーカーがあることを確認してください。
5. 別の分割用の分岐では、確認済みの文書を含むTableをChunk DoclingDocumentに接続し、確認済みのdoc_keyを設定して"HierarchicalChunker"を選びます。さらに制御を選ぶ前に、返されたチャンクを確認してください。

Doclingの制限と、別の方法が適する場合は何ですか？

このカテゴリには、ファイルサイズの上限、OCRのインストール、リモートの再試行ポリシー、削除の保証は記載されていません。結果を調べる間はソース削除を無効にし、確認作業とは別の場所に原本を保持してください。エラーの抑制は復旧用の分岐ではありません。無人処理に依存する前に、実際の失敗時の動作を確認してください。

ソースに必要なテキストがすでに含まれる場合は、より単純なテキスト処理経路を使用してください。フィールド抽出にはDocument AIガイド、より広いワークフロー設計にはユースケース集を参照してください。このリファレンスはインターフェースを示すものであり、文書の忠実性や完全な検索パイプラインを認定するものではありません。

利用料金と関連リファレンス

プラン：Goは年払いで月額USD8から（月払いUSD10）、Plusは月額USD16から（月払いUSD20）、Pro 100は月額USD80から（月払いUSD100）、Pro 200は月額USD160から（月払いUSD200）、Pro 500は月額USD400から（月払いUSD500）。毎月5,000～250,000 Flowi Tokensが含まれ、追加購入も可能です。ノード実行1回につき1トークン。サードパーティのAPIとモデルの利用料金は含まれません。

アップロードした文書1件につき1回の課金と決めつけず、実行されたノードを確認してください。処理、分割、エクスポートは別のノードであり、繰り返し実行すると実行回数が増えます。連携ハブを参照するか、別の文書処理インターフェースとしてUnstructured APIの仕様と比較してください。