フューチャーがGENIACに採択、日本語特化型ソフトウェア開発LLMの構築へ向け始動

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

フューチャーがGENIACプロジェクトに採択
日本語とソフトウェア開発特化の基盤モデル構築
大学と連携し高性能LLMの開発を目指す

フューチャーのGENIAC採択とLLM開発計画

フューチャー株式会社は、経済産業省が実施する国内生成AI開発力強化プロジェクト「GENIAC」において、NEDOの公募に採択された。この採択により、フューチャーは「日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデルの構築」を2024年10月から2025年4月にかけて実施する予定だ。^[1]

本プロジェクトでは、東北大学、奈良先端科学技術大学院大学、会津大学の研究者らと共同チームを組み、日本語のソフトウェア開発に強い言語モデルの構築を目指す。従来の英語中心のLLMとは異なり、日本語での高度なソフトウェア開発支援を可能にする基盤モデルの開発が期待されている。

フューチャーは、この取り組みを通じてソフトウェア開発の省力化および開発コストの削減を狙っている。具体的には、ソースコード補完だけでなく、自動レビュー生成や仕様書からのソースコード自動生成など、ソフトウェア開発の幅広い領域での高い生成能力の達成を目指している。

GENIACプロジェクトの概要

項目	詳細
プロジェクト名	GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）
主催	経済産業省
実施機関	NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）
目的	国内生成AIの開発力底上げ
支援内容	計算資源提供、コミュニティ連携、基盤モデル性能評価
フューチャーの採択内容	日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデルの構築
プロジェクト期間	2024年10月～2025年4月

採択結果の詳細はこちら

LLM（Large Language Model）について

LLMとは、大規模な言語モデル（Large Language Model）の略称で、膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然言語処理能力を持つAIシステムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

大量のテキストデータを学習し、文脈を理解する能力
自然言語生成や翻訳、質問応答などの多様なタスクに対応
事前学習モデルをベースに、特定のタスクに微調整可能

フューチャーが開発を目指すLLMは、日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデルとなる。このモデルは、ソースコード補完や自動レビュー生成、仕様書からのソースコード自動生成など、ソフトウェア開発の様々な段階で活用されることが期待されている。日本語での高度な開発支援を可能にすることで、国内のソフトウェア開発業界に大きな影響を与える可能性がある。

GENIACプロジェクトに関する考察

GENIACプロジェクトが日本の生成AI開発力強化に与える影響は大きいと考えられる。特に、フューチャーが取り組む日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデルの構築は、国内のIT産業の競争力向上に直結する可能性がある。しかし、開発期間が約半年と短いため、十分な性能や実用性を確保できるかが課題となるだろう。

この課題に対する解決策として、産学連携の強化や継続的な投資が考えられる。大学との共同研究体制を活かし、最新の自然言語処理技術を積極的に取り入れることで、短期間でも高品質なモデル開発が可能になるかもしれない。また、プロジェクト終了後も継続的な改良と拡張を行うことで、実用性の高いAIツールへと発展させることができるだろう。

今後期待したい新機能としては、日本語特有の曖昧な表現や業界固有の専門用語に対応した高精度な自然言語理解機能が挙げられる。また、セキュリティやプライバシーに配慮したコード生成機能など、日本の法規制や企業文化に適合したAI機能の実装も重要だ。GENIACプロジェクトを通じて、日本独自のAI技術基盤が確立されることに大きな期待が寄せられている。

参考サイト

^ . 「フューチャー、国内生成AIの開発力強化プロジェクト「GENIAC」公募に採択 | フューチャー株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000730.000004374.html, (参照 24-10-13).
経済産業省. https://www.meti.go.jp/index.html

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