特定業務で海外の最先端AIを上回る精度を、データを社外に出さずに。日本語文書の解析に特化したVLMのファインチューニングで実証した手法を、他社の業務向けAIづくりに提供します
ジンベイ株式会社（本社：神奈川県横浜市、代表取締役：上田英介）は、AI PoC開発サービスの新メニューとして、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提供します。数百〜数千件の少量データで生成AIを特定の業務に特化させ、社内の環境で動かせるようにします。
当社は、日本語文書の解析に特化したVLMのファインチューニングで、ベースモデルと比べて精度を約25%（F1スコア 60.69%→75.55%）高め、海外の最先端AI 4モデルを上回りました。数億円〜数十億円規模の投資が一般的な大規模モデル開発に対し、数百万円〜数千万円で、特定業務に強く安全なAIを構築できます。
背景
海外では、自社用に調整した生成AIを自社の環境で動かす企業が増えています。サイバー攻撃が増え、機密データをクラウドのAIに送ることへの懸念が強まったためです。最先端のLLM・VLM・VLAの利用料金が上がり、使うほど費用が膨らむことも理由の一つです。
一方、国内では費用が壁になっています。国の大規模なモデル開発プロジェクトでは数億円〜数十億円規模の投資が一般的で、中堅・中小企業や自治体には手が届きません。「学習に使えるデータが足りない」「社内にノウハウがない」という声も多く聞かれます。
しかし、業務で使うAIに必要なのは、何でもこなす汎用性よりも、特定の作業を確実にこなす精度です。対象の業務を絞れば、少量のデータと現実的な費用で、最先端の汎用AIを上回るモデルをつくれます。当社はこれを自社製品で実証してきました。
サービス概要
AI PoC開発サービスの新メニューとして、次の3つを提供します。
| メニュー | 内容 |
|---|---|
| LLM・VLMのファインチューニング | 書類の読み取り・判定・分類、文章の作成など、特定の業務に特化したモデルをつくります |
| 推論環境の構築 | オンプレミス・閉域網・社内PCなど、お客様の環境で動く仕組みを構築し、運用と再学習まで支援します |
| VLAのファインチューニング | ロボットや設備の動作を学習させる、フィジカルAI向けのご相談にも対応します |
進め方
業務とデータの確認：対象の作業と、目標とする精度を決めます
正解データの設計・準備：学習と評価に使うデータを設計し、足りない分の作成も支援します
学習と精度比較：ベースモデルや商用AIと同じ基準で比べたレポートをお渡しし、導入するかを判断いただけます
環境の構築：お客様の環境に推論の仕組みを構築します
運用・再学習：運用中に集まったデータで精度を高め続けます
特長
1. 低コスト：数百万円〜数千万円で実現
対象の業務を絞り、その業務に必要なデータだけで学習します。数億円〜数十億円規模になる汎用モデルの開発に対し、数百万円〜数千万円で構築できます。自社の環境で動かすため、使った分だけかかる外部AIの利用料金も発生しません。
2. 少量データ：数百〜数千件から
大量のデータを用意できなくても始められます。学習と評価に使う正解データの設計から、足りない分の作成まで当社が支援します。
3. 高精度：ベースモデル比で約25%向上
日本語文書の解析に特化したVLMのファインチューニングでは、学習前のベースモデルと比べて精度が約25%上がりました。特定の業務では、海外の最先端モデルを上回る精度を出せます。
4. セキュア：データも推論も社内で完結
学習したモデルはお客様の環境で動き、インターネットに繋がない構成にも対応します。海外AIの値上げや提供終了、データが国外へ出るリスクを負う必要もありません。
実績：日本語文書の解析に特化したVLM
日本語文書の解析に特化してVLMをファインチューニングした結果、手書きを含む文書の読み取りでF1スコアはベースモデルの60.69%から75.55%に上がり、海外の商用AI 4モデルをすべて上回りました。このモデルは、文書を外部に送らず社内サーバーだけで動きます。
商用AIとの比較の詳細はこちらをご覧ください。
精度を高めた工夫
文字列と画像上の位置を同時に出力させて学習しました
罫線の密度に応じて文書を分割・拡大する前処理と組み合わせました
「書かれたとおりに読む」よう学習させました。汎用AIは、原文にないカンマを補ったり、珍しい地名をよくある地名に直したりしがちです。業務データでは、こうした補正が誤りになります
本サービスでは、この開発で得たデータ設計・学習・評価の手法を、お客様の業務に合わせて使います。
想定する用途
金融・自治体・医療・士業：個人情報や機密情報を含む書類の読み取り・判定
製造業：図面や検査成績書の読み取り・照合・判定
全業種：社内文書の検索、社内ルールに沿った文章の作成
物流・製造の現場：ロボットや設備の動作の学習（VLA）
代表コメント
最先端のAIを借りる時代から、自社の業務に強いAIを自社で持つ時代へ。当社は日本語文書の解析に特化したVLMで、少ないデータと現実的な費用でも最先端のAIを超えられることを確かめました。その手法を、データを外に出せない企業や自治体に届けます。
代表取締役 上田 英介
料金・お問い合わせ
料金：個別にお見積もりします（構築費用の目安は数百万円〜数千万円）