ニュースリリース リコー、推論性能強化によりGPT-5と同等の高性能な日本語大規模言語モデルを開発 金融業など業種・業務に特化したオンプレミスLLMでお客様のDXを支援

株式会社リコー（社長執行役員：大山 晃）は、リーズニング（推論）性能^*1の追加搭載によって、当社が開発・提供するオンプレミスで導入可能な700億パラメータの日本語大規模言語モデル（LLM^*2）の性能を向上させました。「金融業務特化型LLM」では、有価証券報告書などの公開データを用いて金融業特有の専門用語や知識を追加学習させたうえで、多段推論能力^*3（Chain-of-Thoughts：CoT）を付加することで、融資稟議業務などをはじめとした専門的な業務遂行能力を強化しました。ベンチマーク評価の結果、米OpenAIが開発したGPT-5をはじめとする最先端の高性能なモデルと同等レベルの性能を確認しました。今後は、製造業や医療といった他の業種・業務に適用可能な特化モデルの開発を進め、「使える・使いこなせるAI」を提供し、お客様が取り組むオフィス／現場のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援してまいります。

複雑な指示やタスクを含む代表的な日本語ベンチマーク「ELYZA-tasks-100」、日本語のマルチターンの対話能力を評価する「Japanese MT-Bench」、日本語金融ベンチマーク「japanese-lm-fin-harness」、および金融業向けに独自開発したベンチマークにより、性能を評価しました。その結果、リコーが開発した「金融業務特化型LLM」は、日本語ベンチマークにおいて米OpenAI社のGPT-5と同等レベルの高いスコアを示しました。また、金融ベンチマークではパラメータ数が同規模以上の最先端オープンソースモデルを上回るスコアを示しました。

各ベンチマーク・データセットの概要は次の通りです。

リコーが開発・提供する700億パラメータの日本語LLMは、米Meta Platforms社が提供する「Llama-3.3-70B-Instruct」の日本語性能を向上させた「Llama-3.3-Swallow-70B-v0.4^*4」をベースモデルとして開発されています。独自データを含むインストラクション・チューニング（instruction-tuning）データセットに加え、Chat Vector^*5によるモデルマージ^*6等の独自技術や独自の学習カリキュラムを組み合わせることで、さらなる高精度化を実現しました。高性能でありながら、省コスト・省リソースを両立し、オンプレミス環境でお客様固有の情報を追加学習できるプライベートLLMとして提供しています。

リコーは、1980年代にAI開発を開始し、2015年からは画像認識技術を活かした深層学習AIの開発を進め、外観検査や振動モニタリングなど、製造分野への適用を行ってきました。2021年からは自然言語処理技術を活用し、オフィス内の文書やコールセンターに寄せられた顧客の声（VOC）などを分析することで、業務効率化や顧客対応を支援する「仕事のAI」の提供を開始しました。

さらに、2022年からは大規模言語モデル（LLM）の研究・開発にもいち早く着手し、2023年3月にはリコー独自のLLMを発表。その後も、700億パラメータという大規模ながら、オンプレミス環境でも導入可能な日英中3言語対応のLLMを開発するなど、お客様のニーズに応じて提供可能なさまざまなAIの基盤開発を行っています。また、画像認識や自然言語処理に加え、音声認識AIの研究開発も推進し、音声対話機能を備えたAIエージェントの提供も開始しています。