LLMがもたらす未来
人類の知的領域に迫るAI
急速に進化するAI技術、とりわけLLM(大規模言語モデル)は、これまで人間が独占してきた知的領域にも着実に進出しています。
専門家の予測では、2035年頃には平均的な人間の知的能力を超えるAGIが登場し、2045年には人間の能力を大きく上回るASIが現れる可能性が示されています。既にAlphaFoldによるタンパク質構造予測や自然科学論文の自動生成など、特定分野では人間を凌駕する成果が現れています。
産業全体に広がるAI活用の波
こうした背景から、今まさに企業はAIとの向き合い方によって未来が大きく左右される局面を迎えています。もはや研究開発部門や先進企業だけのテーマではなく、幅広い産業で現実の課題解決に直結しています。製造業の生産工程最適化や金融業の顧客対応自動化など、AIを中心に業務や事業を再設計する事例が急増しており、その勢いは加速しています。
しかし、日本語や日本企業特有の文化的・技術的背景は、LLM活用の大きなハードルとなっています。
日本語×LLMの研究で切り拓く未来
レトリバは創業以来9年以上にわたり、日本企業と伴走しながら日本語にまつわるAIの研究を重ねてまいりました。そして、その成果を企業のAI活用における難所の解決へとつなげてきました。
例えば、大規模日本語コーパスを活用した独自モデル開発や、業界特化型の検索・分類システム構築など、具体的な研究成果を通じて価値を提供しています。
私たちは、日本語と日本企業の特性を深く理解する研究者・技術者集団として、AI技術の発展とその実装に伴走し、顧客がAIを最大限に活用できる環境を提供し続けます。
研究領域 / 目的
LLMの有用性と安全性に取り組み
企業のLLM活用を推進
企業が業務でLLMを使いこなせるよう、「有用性」と「安全性」の両面で課題解決に取り組むレトリバは、LLM活用において企業が直面する技術的・運用的課題を研究活動によって解決します。
有用性の面では、業務効率化や価値創出につながる新手法の検証、安全性の面では誤情報や情報漏洩の防止を含むリスク低減策の研究を進めています。
これにより、企業が安心してLLMを業務に取り入れ、その成果を最大化できるための知見を提供します。
「有用性」に関する直近の取り組み
独自の日本語Embedding「AMBER」開発
日本語検索性能が高い文章埋め込みモデル
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独自の日本語BERT「Retrieva BERT」開発
日本語最大規模、長系列対応の日本語BERTモデル
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独自の日本語LLM「T5」開発
日本語コーパスで学習したEncoder-Decoderモデル
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合成データの研究
LLMによる合成データによる小規模モデル学習の日本語タスクにおける有用性
バイオ領域の研究
核酸医薬における効率のいい配列探索
※オンターゲット効果が大きく、オフターゲット効果が小さい
「安全性」に関する直近の取り組み
大規模言語モデルの評価ツールキットのllm-jp-evalの構築
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日本語LLM の出力の安全性及び適切性向上ための
データセットであるAnswerCarefully の構築
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日本語大規模言語モデルの有用性と安全性の両立に向けたチューニング手法の検証
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