FIXER、東京科学大学との共同研究で日本語に最適化されたLLMの社会実装を加速

FIXERは12日、東京科学大学 岡崎研究室との共同研究を通じ、日本語に最適化された大規模言語モデル（LLM）「GPT-OSS Swallow」の社会実装を進めると発表した。

オンプレミス型生成AIソリューション「Sovereign GaiXer」に同モデルを搭載し、金融・医療・公共分野など高セキュリティ環境での生成AI活用を加速させる。

両者は2024年からLLMの社会実装に向けた共同研究を進めていて、今回の取り組みでは、東京科学大学と産業技術総合研究所の研究チームが開発した「GPT-OSS Swallow」を商用利用環境へ最適化して実装する。

「GPT-OSS Swallow」は、OpenAIのGPT-OSSをベースに開発された日本語向けLLMで、20B（200億）以下の比較的小規模モデルでありながら、高い日本語性能を持つ点が特徴。オープンソースライセンスで商用利用が可能なため、閉域環境内でのカスタマイズにも対応できる。

FIXERは、この特性が「Sovereign GaiXer」のオンプレミス環境と高い親和性を持つと説明。顧客は自社管理下の安全な環境で高性能な生成AIを利用できるようになり、データ主権や経済安全保障の確保にもつながるとしている。

共同研究では、医療分野を中心に、金融、公共、製造など専門性や機密性の高い領域での実用可能性や導入効果を検証する。東京科学大学が技術助言や性能評価を担当し、FIXERが製品実装や商用化検証を主導する。

関連URL

「GPT-OSS Swallow」

FIXER