ニュースリリース リコー、MoE型マルチモーダル大規模言語モデル「リコーLMM_35B-A3B」を開発 高い日本語リーズニング性能と高速・省リソースな運用を両立、オンプレミス向けLLMラインアップを拡充

株式会社リコー（社長執行役員：大山 晃）は、日本語の文書や図表を高精度に理解し、高速・省リソースで動作するマルチモーダル大規模言語モデル（LMM）「リコーLMM_35B-A3B」を開発しました。本モデルは、アリババクラウドが開発・提供するMoE（Mixture of Experts）^*1構造を採用した「Qwen3.6-35B-A3B」をベースに、リコー独自の強化学習^*2およびカリキュラム学習^*3技術を活用して、日本語でのリーズニング性能^*4を高めたものです。

本モデルは、総パラメータ数約350億のうち、推論時に約30億パラメータのみを選択的に稼働させるMoE構造を採用しています。これにより、同規模のDense型^*5モデルと比べて推論時の計算量を抑え、高速・省リソースな処理を可能にしています。

図表を含む日本語ドキュメントのリーズニング性能を評価するリコー独自のベンチマークツール「JDocQA Reasoning Benchmark」^*6による評価の結果、ベースモデルを上回り、商用クラウドAIモデル「GPT-5.6 Sol」と同等水準の性能を確認しました。

あわせて、NVIDIAのBlackwell世代以降のGPUで効率的に動作するよう量子化^*7したリコーLMM_35B-A3BモデルのNVFP4版を開発し、超小型デスクサイドAI用サーバー「NVIDIA DGX Spark」1台で実用レベルの生成AI処理を実現しました。

本モデルは11月から順次「RICOH オンプレLLMスターターキット」に搭載し、リコージャパン株式会社から提供予定です。2026年6月に発表した高精度志向のDense型モデル「リコーLMM_27B」、より軽量な「リコーLMM_9B」に、速度と省リソース性に優れた本モデルを加えることで、求められる精度や処理速度、利用可能な計算資源など、お客様の業務要件や導入環境に応じて最適なモデルを選択できるラインアップを拡充します。

生成AIの企業活用が本格化するなか、製造業、金融・保険、公共分野などでは、請求書、経営資料、設計図書、報告書、約款、申請書類など、図表を含む多様な社内ドキュメントを生成AIで活用したいニーズが高まっています。一方で、セキュリティやガバナンスの観点から、クラウドAIの利用が難しく、オンプレミス環境で安全に利用できる高性能なLMMへの期待が高まっています。

また、生成AIの高性能化に伴い、推論に必要なGPUリソースや電力、応答時間が導入・運用上の課題となっています。特に、大量文書を一括で処理する業務や、多数の同時アクセスが発生する環境では、精度に加えて、限られた計算資源で高速に処理できることが重要になります。

こうした課題に対し、必要な部分のみを選択的に稼働させることで計算量を抑えるMoE構造は、高い性能と処理効率を両立する手法として注目されています。リコーは今回、初めてMoE構造を採用したモデルをベースとし、独自の追加学習を通じて、日本企業の業務で実用的に活用できるモデルを開発しました。

本モデルは、総パラメータ数約350億のうち、推論時に約30億パラメータのみを稼働させるMoE構造を採用しています。MoE構造では、モデル内部の処理を複数の「専門家」に分担させ、入力に応じて必要な専門家だけを選んで動かします（模式図）。これにより、同規模のDense型モデルと比べて1トークンあたりの計算量を抑え、高速な処理を実現します。最大256Kトークンの長文コンテキストに対応しており、長大なドキュメントを一度に読み込み、推論することが可能です。画像に加えて動画入力にも対応し、外部ツールを呼び出すツール利用（Tool use）機能も備えています。

リコーは、2026年6月に発表した高精度志向のDense型モデル「リコーLMM_27B」、軽量モデル「リコーLMM_9B」に、今回開発した速度・省リソース性に優れたMoE型モデルを加えることで、お客様の業務要件や導入環境に応じて最適なモデルを選択できるラインアップを拡充します。

本モデルは11月から順次「RICOH オンプレLLMスターターキット」に搭載し、リコージャパン株式会社から提供予定です。リコーは、オンプレミス環境で安全に活用できるLMMの拡充を通じて、日本企業のドキュメント利活用と業務革新を支援してまいります。

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。

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。企業内に蓄積された文書・画像・業務データに内在する暗黙知をAIによって可視化し、業務成果へとつなげるAI開発を推進しています。独自のドキュメント理解技術とLLM／LMMを組み合わせることで、テキストや図表を高精度に解析し、実務で活用可能な知識として展開します。さらに、オンプレミス対応やセキュリティを重視した提供により、安心して利用できる環境を提供しています。

また、リコーはAIを自社業務において積極的に活用し、その知見をサービスに反映しています。社員自らがAIエージェントを構築・活用し、業務の高度化を実践していることが強みです。こうした実践知と、顧客の現場に入り込み業務を深く理解してきた実装力を掛け合わせることで、AIを構想にとどめることなく、継続的に価値を創出・提供していきます。