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公開：2024-08-22

AI insideがカスタマイズSLM構築・運用サービスを提供開始、企業独自の生成AI活用基盤を実現

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
• 企業保有データを活用した生成AI基盤を提供
• オンプレミス環境でセキュアに利用可能

AI insideがカスタマイズSLM構築・運用サービスを提供開始

AI inside株式会社は2024年8月20日、企業独自の生成AI活用を推進する「カスタマイズSLM（Small Language Model・小規模言語モデル）」の構築・運用サービスをエンタープライズ市場向けに提供開始した。このサービスは、AI inside独自開発の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ことで、個々の企業の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]

本サービスの特徴として、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が挙げられる。これにより、自治体・金融・医療・製造業界など、情報セキュリティの観点からデータを社外に持ち出せない企業・団体や、個人情報などの機密・機微情報を扱う業務であっても、機密性やプライバシーに配慮した専門性の高いAI活用を実現することが可能となった。

AI insideの独自LLM「PolySphere-2」は、非構造化データを構造化する精度において最新の他社LLMを最大30％上回る性能を示している。また、生成AIの課題であるハルシネーションにも技術的に対応し、ハルシネーション出現率を0.25％と低く抑えることに成功した。これらの技術により、企業は高性能かつ信頼性の高いAI基盤を構築することができるようになった。

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（Small Language Model）とは、大規模言語モデル（LLM）と比較して小規模なパラメータ数で構築される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。

• 特定のタスクや分野に特化した高性能な処理が可能
• 低リソース・省電力での運用が可能
• 企業固有のデータでのファインチューニングが容易

AI insideが提供するカスタマイズSLMサービスでは、473億パラメータの「PolySphere-2」をベースに企業保有データを学習させることで、個々の企業の業務に特化したSLMを構築する。これにより、一般的なLLMよりも高精度かつ効率的な自然言語処理タスクの実行が可能となり、企業の生産性向上や業務効率化に大きく貢献することが期待される。

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、企業独自の生成AI活用を促進する画期的なソリューションとなる可能性が高い。特に、オンプレミス環境での提供により、高度なセキュリティが要求される業界でも安心して導入できる点は大きな利点だ。また、ハルシネーション対策に成功している点も、生成AIの信頼性向上につながる重要な要素となるだろう。

一方で、今後の課題としては、企業固有のデータを効果的に学習させるためのノウハウの蓄積や、モデルの継続的な更新・メンテナンス体制の確立が挙げられる。また、SLMの特性上、汎用的なタスクへの対応力がLLMに比べて劣る可能性もあるため、用途に応じた適切なモデル選択やハイブリッド運用の検討も必要になるかもしれない。

今後の展望としては、より多様な業種・業態に対応したSLMの開発や、AI inside Cube Proのさらなる性能向上が期待される。また、他社のAIプラットフォームとの連携や、オープンソースコミュニティとの協力による技術革新も、サービスの発展に寄与する可能性がある。カスタマイズSLMの普及により、企業の競争力強化とAI活用の裾野拡大が進むことが期待される。

参考サイト

1. ^ AI inside. 「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」. https://inside.ai/news/2024/08/20/customizeslm/, (参照 24-08-23).

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