QTnet、法人向け生成AIに国産モデル「Sarashina」を追加

QTnetは、法人向けマルチ生成AIプラットフォーム「QT-GenAI」に、国産生成AI「Sarashina」を追加しました。
Sarashinaは、SB Intuitionsが開発する大規模言語モデルです。
データの処理・保管を国内データセンターで行い、日本語のビジネス文書作成などに対応します。

記事の概要

QTnetは、法人向け生成AIサービス「QT-GenAI」で「Sarashina」の提供を開始しました。
Sarashinaは、ソフトバンクの子会社であるSB Intuitionsが開発した国産生成AIです。
サービス上のデータ処理・保管は、国内のデータセンターで行われます。
データを国外へ移転しない構成により、他国の法規制や地政学上のリスク低減につなげます。
Sarashinaは、日本語データセットを用いて事前学習から独自開発したフルスクラッチのLLMです。
文章校正・言い換え、要約、メールや社内外向け文書の作成などでの活用を想定しています。
QT-GenAIでは、ソフトバンクが管理・運用する国内データセンター上の「Cloud PF Type A」で提供します。
Cloud PF Type Aには、Oracleのクラウド基盤「Oracle Alloy」が導入されています。

記事のポイント

1. 国内完結のデータ処理： データの処理・保管を国内データセンターで行い、国外移転を伴わない構成です。
2. 日本語業務を支援： 文章校正や要約、メール作成など、日本のビジネス文書業務での利用を想定しています。
3. Cloud PF Type Aで提供： 国内データセンターで運用するCloud PF Type A上にSarashinaを追加しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 生成AIの選定では、モデル性能だけでなく、データの保管場所や移転範囲を自社規定と照合し、国内完結を条件に候補を絞る動きが強まりそうです。
• 同業サービス提供者： 国内でのデータ処理・保管と日本語の業務文書対応が選択軸になれば、同業各社もモデルの出自や運用基盤を含めた差別化を示す必要が生じると考えられます。
• 規制業界の情シス： 機密情報を扱う企業・団体では、海外保管を避けられる構成を前提に、校正や要約など限定した業務から導入効果と運用上の課題を検証しやすくなります。

このニュースの背景

生成AIの業務活用が広がる一方、金融・医療・製造業や自治体では、海外サーバーへの機密データ保管や他国法令による開示への懸念があります。
また、海外で開発されたモデルについて、日本語特有の表現やビジネス習慣の反映が課題になる場合があります。
QT-GenAIは、ソフトバンクが管理・運用する国内データセンター上のCloud PF Type AでSarashinaを提供し、データ主権と日本語処理の両立を図っています。

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