ジンベイ、数百万円から社内専用生成AIの構築支援を開始

ジンベイ株式会社は、ローカルLLM・VLMのファインチューニングと推論環境の構築支援を始めました。
数百〜数千件のデータで生成AIを特定業務に特化させ、社内環境で動かせるようにします。
日本語文書向けVLMでは、F1スコアを60.69%から75.55%へ高め、海外の商用AI 4モデルを上回りました。

記事の概要

新サービスは、AI PoC開発サービスの新メニューとして提供します。
LLM・VLMのファインチューニングでは、書類の読み取りや判定、分類、文章作成に対応します。
推論環境は、オンプレミス、閉域網、社内PCなど顧客の環境に構築します。
ロボットや設備の動作を学習させるVLAのファインチューニングにも対応します。
導入では、対象業務と目標精度を確認し、正解データの設計、学習、精度比較を進めます。
構築費用の目安は数百万円〜数千万円で、料金は個別見積もりです。
実績では、手書きを含む日本語文書の読み取りで、F1スコアをベースモデル比で約25%向上させました。

記事のポイント

1. 少量データで特化： 数百〜数千件の正解データから、書類の読み取りや判定など特定業務向けのモデルを構築します。
2. 社内環境で推論： 学習したモデルをオンプレミスや閉域網で動かし、データと推論を社内で完結できる構成にします。
3. 文書解析で実証： 日本語文書向けVLMでF1スコアを60.69%から75.55%へ高め、商用AI 4モデルを上回りました。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： クラウドAIに機密データを渡せない企業でも、対象業務と目標精度を先に絞り、社内データの整備や費用対効果を検証しやすくなります。
• AI受託開発会社： 汎用モデルの導入支援だけでなく、少量データの設計から評価、社内環境への実装までを一体で提案できるかが、競争力を左右する可能性があります。
• 情報システム部門： モデルの精度だけでなく、オンプレミスや閉域網での運用、再学習、外部サービスの提供終了や料金変動への備えまで含めた設計が求められそうです。

このニュースの背景

海外では、サイバー攻撃の増加を背景に、機密データをクラウドAIへ送ることへの懸念が強まっています。
最先端のLLM・VLM・VLAは利用料金が上昇し、利用量に応じて費用が膨らむことも、自社環境で動かす取り組みの背景にあります。
一方、国内では大規模モデル開発に数億円〜数十億円規模の投資が必要とされ、中堅・中小企業や自治体には費用が壁になっています。
業務を特定すれば、汎用性よりも作業精度を重視し、少量のデータと現実的な費用でモデルを構築できるという考え方が示されています。

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