日立、独自データで生成AIの日本語論理推論を強化

日立は、複数の根拠を整理して判断を支援する生成AI技術を開発しました。
独自の論理パズルデータセットと英語の学習データを組み合わせ、日本語での論理推論性能を高めます。
関連研究は言語処理学会で最優秀論文賞を受賞し、「FT-LLM 2026」でも1位を獲得しました。

記事の概要

日立は、制度やリスク、コストなど複数の条件を踏まえる判断業務を支援する技術を開発しました。
2024年12月に公開した論理的思考データセット自動生成技術を発展させたものです。
独自の論理パズルデータセットを使い、正しい結論を報酬とする強化学習を実施しました。
これにより、複数の条件や制約を整理し、結論に至る根拠を示す力の向上を目指します。
日本語と英語に対応する既存モデルに、英語の高品質な学習データを使った追加学習も行いました。
英語で高めた能力を日本語へ転移させ、日本語ベンチマークで性能が向上することを確認しました。
関連研究は、言語処理学会で最優秀論文賞を受賞し、「FT-LLM 2026」では1位を獲得しました。
今後は金融、公共、電力・エネルギー分野で、顧客や研究機関、パートナー企業と実証を進めます。

記事のポイント

1. 論理パズルで強化学習： 独自の論理パズルで結論の正誤を報酬として与え、正しい推論の進め方を試行錯誤で学習させます。
2. 英語データを日本語へ転移： 英語の高品質な学習データを追加学習に使い、日本語の学習資源が限られる領域で性能向上を図ります。
3. 判断業務への適用を展望： 金融、公共、電力・エネルギーなどで、複数条件を踏まえた判断根拠の整理や説明を支援します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 回答の正しさだけでなく、複数条件をどう整理して結論に至ったかを評価する必要があり、導入前に自社業務での根拠の一貫性を検証することが求められそうです。
• AI提供事業者： 日本語データが限られる領域でも、英語データの追加学習と強化学習を組み合わせて性能を伸ばせる可能性が示され、学習資源の設計が競争力を左右する可能性があります。
• 対象業界： 金融や公共、電力・エネルギーの事業者は、実証の段階から判断条件と根拠を検証できる業務を選び、専門知識と生成AIを組み合わせる体制を検討することになりそうです。

このニュースの背景

企業や公共機関の判断業務では、制度、リスク、コスト、現場制約など複数の条件を踏まえ、結論だけでなく判断理由を説明することが求められています。
日立は2024年12月に、生成AIの論理的思考能力を高める学習データを自動生成する技術を公開し、評価で平均約9%、最大30%の向上を確認していました。
一方で、実務で使うには推論の進め方をさらに改善し、日本語で適用できる能力を高めることが課題となっていました。
今回の技術は、独自の論理パズルによる強化学習と、英語の高品質な学習データを使った追加学習を組み合わせ、この課題への対応を図るものです。

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