株式会社野村総合研究所（以下、」NRI）は、経済産業省とNEDOが実施するプロジェクト「GENIAC」第3期の支援を受け、特定の業界や業務に特化した大規模言語モデル（LLM）の構築手法を高精度化および効率化させたと発表した。
同手法は、一般に公開されている基礎性能の高い中規模LLMをベースモデルとして採用しており、特定のモデルに依存せず将来のモデル更新にも柔軟に対応できる設計となっている。
さらに、モデルの圧縮を行うことで、少ない計算資源でも精度を大きく落とさずに稼働できることを確認している。
また、業特化の専門知識と、個別業務に特化した学習データの収集・作成プロセスを、高性能なLLMを用いて自動化する。
これにより、対象とする業界や業務を問わず、専門知識を備え的確に回答できる特化型モデルを容易かつ低コストに構築できる仕組みを実現している。
なお、実際に金融業界を題材として構築したモデルを、証券や保険領域における「営業会話チェック」や「募集文書校正」といった複数の専門実務タスクで検証した結果、いずれの業務においてもOpenAI社の商用大規模モデルである「GPT-5.2」を上回る精度を達成しているとのことだ。
さらに同社は、構築した特化型モデルを、AIが複数の手順を自律的に実行する「AIエージェント」の仕組みに組み込み、実際の業務手順を模した環境で試験を実施した。
その結果、業務プロセスの一部としてAIが担当者の高度な判断を的確に支援できることが確認された。
NRIは、同研究成果における業界特化型モデルと学習用データをオープンソースとして公開している。
同社は今後、同手法を活用して金融業界だけでなく、多様な業界の企業に対し、業界・タスク特化型モデルを組み込んだAIエージェントの導入を進めていく計画だ。
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