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公開：2024-09-11

ベクストがLocal SLM搭載の自動要約ソリューションVextResume+をリリース、オンプレ閉域環境での高精度要約を実現

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

• ベクストがLocal SLM搭載の自動要約ソリューションをリリース
• オンプレ閉域環境で高精度な自動要約を実現
• LLMモデルの柔軟な選択が可能に

ベクストがLocal SLM搭載の自動要約ソリューションVextResume+をリリース

ベクスト株式会社は2024年9月10日、オンプレ閉域LAN内で構築可能なコンタクトセンター向け自動要約ソリューション「VextResume+ powered by Local SLM（β版）」の提供を開始した。このソリューションは、ベクスト独自の自然言語処理技術と小規模言語モデル（SLM）の推論能力を活用し、音声認識テキストを高精度に自動要約する機能を持つ。^[1]

VextResume+は、事前のルール定義や辞書設定なしで高精度な要約を実現し、人間工学に基づくUI/UXデザインでオペレーターの応対履歴入力を支援する。テキストマイニング技術を応用したハルシネーションチェック機能や、個人情報の自動マスキング機能も搭載されており、セキュアな環境での利用が可能だ。

さらに、ベクストは最新の大規模言語モデル（LLM）にも対応を進めており、「VextResume+ powered by gpt-4o-mini」「VextResume+ powered by Gemini」を今秋リリース予定である。これにより、顧客の生成AI利用ポリシーに応じて柔軟にLLMモデルを選択できるようになる。

VextResume+の主な特徴まとめ

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小規模言語モデル（SLM）について

小規模言語モデル（SLM）とは、大規模言語モデル（LLM）と比較してパラメータ数が少なく、より軽量な自然言語処理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。

• 計算リソースの要求が少なく、オンプレミス環境での運用が容易
• 特定のタスクや領域に特化した学習が可能
• プライバシーやセキュリティ上の懸念が比較的少ない

VextResume+ powered by Local SLMでは、ベクスト独自の再学習やマージ等の最先端手法で構成されたLocal SLMが使用されている。これにより、インターネットから遮断されたオンプレ閉域環境でも、導入後すぐに高精度・高速に動作する要約機能を安心して利用開始することが可能となった。

VextResume+に関する考察

VextResume+の登場は、コンタクトセンター業界におけるAI活用の新たな可能性を示唆している。特にオンプレ閉域環境での利用が可能な点は、セキュリティ要件の厳しい企業にとって大きなメリットとなるだろう。一方で、SLMの性能がLLMに比べてどの程度のものなのか、実際の運用で十分な精度が出せるかどうかが今後の課題となる可能性がある。

また、複数のLLMモデルに対応していく方針は、AIの進化が急速な現状において賢明な戦略だと言える。しかし、モデルの切り替えに伴う運用上の課題や、各モデルの特性に応じた最適な利用方法の確立が必要になるだろう。ベクストには、これらの課題に対する継続的なサポートと、ユーザーフィードバックを基にした機能改善が求められる。

今後、VextResume+がコンタクトセンターの業務効率化にどの程度貢献するか、実際の導入事例や効果測定結果に注目が集まるだろう。さらに、自動要約技術の発展に伴い、コールセンター業務だけでなく、他の分野への応用可能性も期待される。ベクストには、この技術を基盤としたさらなるイノベーションの創出を期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「オンプレ閉域LAN内のセキュアな環境で生成AIによる高精度自動要約を実現「VextResume+ powered by Local SLM（β版）」リリース | ベクスト株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000032.000022937.html, (参照 24-09-11).

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