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公開：2024-08-22

AI insideがカスタマイズSLMサービスを提供開始、業務特化型生成AIの構築が可能に

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）

記事の要約

• AI insideがカスタマイズSLMサービスを提供開始
• PolySphere-2にAI基盤を構築し業務特化型AIを実現
• AI inside Cube Proでセキュアなオンプレミス環境を提供

AI insideのカスタマイズSLMサービス提供開始

AI inside株式会社は、2024年8月20日にエンタープライズ市場向けに「カスタマイズSLM（Small Language Model・小規模言語モデル）」の構築・運用サービスの提供を開始した。このサービスは、AI insideが独自開発したLLM「PolySphere-2」に企業保有データを学習させることで、組織や業務に特化した生成AI活用を可能にするAI基盤を提供するものだ。^[1]

PolySphere-2は473億パラメータを持つ日本語ドキュメント処理に特化したモデルで、企業の特定ドメイン知識や専門用語を含むクローズドなデータセットによる学習・ファインチューニングが可能となっている。これにより、特定のタスクに対して高い性能を発揮するSLMの構築が実現し、企業の個別ニーズに応じたAI活用が可能になる。

さらに、AI insideが開発したエッジコンピュータ「AI inside Cube Pro」によるオンプレミス環境での提供により、セキュリティ面でも優れたソリューションとなっている。自治体・金融・医療・製造業界など、データセキュリティが重要な企業や団体でも、機密性やプライバシーに配慮した専門性の高いAI活用が可能となる。

カスタマイズSLMサービスの特徴まとめ

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SLM（Small Language Model）について

SLMとは、Small Language Modelの略称で、大規模言語モデル（LLM）と比較してパラメータ数が少ない小規模な言語モデルのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 特定のタスクや領域に特化した高性能な処理が可能
• LLMと比較して少ないコンピューティングリソースで運用可能
• 企業固有のデータでファインチューニングしやすい

AI insideのカスタマイズSLMサービスでは、PolySphere-2という473億パラメータのモデルをベースに企業固有のデータで学習させることで、特定業務に最適化されたSLMを構築することができる。これにより、一般的なLLMよりも高精度で効率的な処理が可能となり、企業の特定タスクにおけるAI活用の可能性が広がる。

カスタマイズSLMサービスに関する考察

AI insideのカスタマイズSLMサービスは、企業のAI活用における重要な課題を解決する可能性を秘めている。特に、データセキュリティとAIパフォーマンスの両立が求められる業界において、オンプレミス環境での運用と業務特化型のモデル構築は大きな価値を提供するだろう。一方で、SLMの構築・運用には専門知識が必要となるため、導入企業側のAI人材育成も課題となる可能性がある。

今後、SLMの活用が進むにつれて、モデルの継続的な更新や性能評価の方法論が重要になってくるだろう。また、複数のSLMを連携させて利用するアプローチや、LLMとSLMのハイブリッド活用など、より高度なAI活用方法の開発も期待される。AI insideには、これらの課題に対応する新たなソリューションの提供や、ユーザー企業のAI運用をサポートする体制の強化が求められるだろう。

長期的には、SLMの普及によって企業のAI活用がより身近になり、業務プロセスの大幅な効率化や新たな価値創造につながる可能性がある。一方で、AIの判断に過度に依存するリスクや、AIによる雇用への影響など、社会的な課題についても議論が必要になるだろう。AI insideには、技術開発だけでなく、AIの倫理的な活用や社会的責任に関する指針の提示も期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AI inside、日本語ドキュメント処理に特化したLLM「PolySphere-2」に企業保有データを学習させる「カスタマイズSLM」を提供開始、業務に特化した高度な生成AI活用を実現 | AI inside 株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000162.000024457.html, (参照 24-08-22).

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