ジンベイ、数百件の社内データから自社専用AIを作る構築支援を開始　外部に出さず安全運用

ジンベイ株式会社は、AI PoC開発サービスの新メニューとして、ローカル学習して、人間のように文章を理解・生成できるAI。ChatGPTやGeminiの中身。">LLMやVLMのファインチューニングおよび推論環境の構築支援を提供開始した。数百件から数千件規模の少量データを用いて生成AIを特定の業務に特化させ、社内の環境で安全に運用できるようにする。

海外ではサイバー攻撃の増加や、機密データをクラウドのAIに送信することへの懸念から、自社向けに調整したAIを自社環境で動かす企業が増えている。加えて、最先端モデルの利用料金の上昇も自社運用の後押しとなっている。一方、国内では国の大規模モデル開発プロジェクトのように数億円から数十億円規模の投資が一般的であり、中堅・中小企業や自治体にとっては費用の壁が存在する。さらに、学習データの不足や社内ノウハウの欠如といった課題も多く聞かれるという。

同サービスでは、業務を限定して必要なデータのみで学習を行うことで、汎用モデル開発の数億円から数十億円規模に対し、数百万円から数千万円での構築を可能とする。学習データは大量に用意できない場合を想定し、数百件から数千件から対応する。正解データの設計から不足分の作成支援、ベースモデルや商用AIと同基準で比較した評価レポートの提供までを一貫して担う。構築したモデルはオンプレミスや閉域網、社内PCなどの自社環境で動作し、外部ネットワークに接続しない構成にも対応するため、データ国外流出や従量課金のリスクを排除できる。

同社は先行して自社製品において、日本語文書解析に特化したVLMのファインチューニングを実施した。汎用AIが原文にないカンマを補正したり珍しい地名を改変したりして業務データ上で誤りを生じやすい点に対処し、「書かれたとおりに読む」よう学習させた。その結果、手書きを含む文書の読み取りにおいて、F1スコアは学習前のベースモデルの60.69%から75.55%へと約25%向上し、海外の商用AI 4モデルをすべて上回る精度を社内サーバー単独の稼働で実証したという。同サービスでは、この開発で培ったデータ設計や評価手法を活用していく。