トランスエヌ、ローカルAI基盤Swama 2.5.1を公開

トランスエヌ株式会社は、Appleシリコン搭載Mac向けのオープンソースAI基盤「Swama」2.5.1を公開しました。
OpenAI Decisions API形式に対応し、文章や画像の分類、条件判定、段階評価をMac上で実行できます。
社内比較では、問い合わせ30件の分類を4.5秒、製品写真30枚の損傷判定を10.5秒で完了しました。

記事の概要

Swamaは、大規模言語モデル（LLM）をAppleシリコン搭載Macでローカル実行する基盤です。
判定用エンドポイント「/v1/decisions」を通じて、アプリケーションから判定処理を利用できます。
判定結果とともに、モデルによる評価値のconfidenceも取得できます。
Mac Studio（M3 Ultra、256GB）で、Qwen3.5-35B-A3B（4bit）を使って測定しました。
問い合わせ30件の分類は4.5秒で完了し、OpenAI gpt-6-lunaの10.1秒を下回りました。
製品写真30枚の損傷判定は10.5秒で、OpenAI gpt-6-lunaは12.6秒でした。
Swama 2.5.1はGitHubで公開され、配布アプリはmacOS 15.6以降に対応しています。

記事のポイント

1. 文章と画像を判定： 問い合わせの振り分けや製品写真の損傷判定を、決められた選択肢や基準に沿って実行できます。
2. API形式に対応： 「/v1/decisions」からアプリケーションで判定処理を呼び出し、結果とconfidenceを取得できます。
3. 社内測定で速度比較： Mac Studio上で問い合わせ30件を4.5秒、製品写真30枚を10.5秒で処理しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 問い合わせや製品画像を外部APIへ送らずに処理したい企業は、既存のMacを使った判定基盤を選択肢に加えられそうです。
• 同業のサービス提供者： API形式でローカル判定を組み込めるため、クラウド推論だけでなく、手元の環境で動く処理方式やconfidenceの扱いが比較軸になる可能性があります。
• 業務アプリ開発者： 分類や損傷判定をアプリから呼び出せることで、生成機能とは別に、定型的な判断処理を組み込む設計を検討しやすくなります。

このニュースの背景

業務には、長文を生成するよりも、決められた選択肢や基準に沿って分類・判定する処理が必要な場面があります。
Swamaは、こうした処理をMac上で完結させる判定用エンドポイントを備え、アプリケーションから利用できる形にしています。
社内測定ではクラウド推論との処理時間を比較しており、一定の判定業務をローカル環境で扱う可能性を示す材料になっています。

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