リコーが開発したマルチモーダル大規模言語モデルは、日本語推論性能を飛躍的に向上させ、企業内部の非構造データを活用可能にします。
オンプレミス環境での運用が可能なため、セキュリティを重視する企業にとって重要な選択肢となり、業務効率化に貢献するでしょう。
記事の概要
リコーは、6月5日に日本語で高度な推論能力を持つマルチモーダル大規模言語モデル（LMM）「Qwen3.6-Ricoh-27B-20260522」と軽量版「Qwen3.5-Ricoh-9B-20260522」を発表しました。
これらのモデルは、クラウドAIに匹敵する日本語の推論性能を実現し、オンプレミス環境での運用にも対応しています。
特に、Qwen3.6は270億パラメータを持ち、図表を含む日本語ドキュメントの理解が向上しています。
また、軽量モデルも開発され、コストと性能のバランスを選べるようになっています。
これらのモデルは、企業内の非構造データを理解し、業務の効率化を支援します。
リコーは、経済産業省と連携し、生成AIの開発を進める「GENIAC」プロジェクトにも参加しています。
今後は、業種特化型AIの開発や自社プラットフォームへの統合を目指す方針です。
記事のポイント
- 高度な日本語推論性能： リコーの新モデルは、商用クラウドAIに匹敵する日本語の推論能力を実現しています。
- オンプレミス対応： 企業のセキュリティニーズに応え、オンプレミス環境での運用が可能なAIソリューションを提供します。
- マルチモーダル対応： テキストだけでなく、図表や画像を含む複合データを扱えるため、業務の効率化や意思決定支援に貢献します。
詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
ZDNET Japan
リコーは、日本語での高度な推論能力を備えたマルチモーダル大規模言語モデル（LMM）「Qwen3.6-Ricoh-27B-…
https://japan.zdnet.com/article/35248504/