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「GPT-OSS Swallow」の社会実装を加速

Q: What are the key facts in this article?

FIXERと東京科学大学は、日本語に最適化されたオープンソースLLM「GPT-OSS Swallow」をFIXERのオンプレミス型生成AIソリューション「Sovereign GaiXer」に実装するための共同研究を開始しました。これにより、金融・医療・公共分野といった高セキュリティ環境での高性能AI活用を加速し、国内のデータ主権と経済安全保障に貢献します。

Q: What is the direct answer?

FIXERと東京科学大学は、日本語に最適化されたオープンソースLLM「GPT-OSS Swallow」をFIXERのオンプレミス型生成AIソリューション「Sovereign GaiXer」に実装するための共同研究を開始しました。これにより、金融・医療・公共分野といった高セキュリティ環境での高性能AI活用を加速し、国内のデータ主権と経済安全保障に貢献します。

Q: What is the source and date?

Source: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000142.000009536.html | Date: Date unavailable

株式会社FIXER（本社：東京都港区、代表取締役社⻑：松岡 清⼀、以下FIXER）は、国立大学法人東京科学大学（所在地：東京都目黒区、理事長：大竹 尚登、以下 東京科学大学）岡崎研究室と、2024年に国立大学法人東京工業大学（当時、現：東京科学大学）と推進してきた大規模言語モデル（LLM）の社会実装に関する共同研究をさらに発展させた取り組みとして、日本語に最適化されたLLM 「GPT-OSS Swallow」の社会実装と高度化に向けた共同研究契約を締結したことをお知らせします。 本共同研究では、FIXERが提供するオンプレミス型生成AIソリューション「Sovereign GaiXer（ソブリン ガイザー）」に、商用利用可能な「GPT-OSS Swallow」を最適に実装し、その有効性を検証するものです。これにより、金融・医療・公共といった極めて高いセキュリティが求められる分野における、実用的かつ高性能な生成AI活用の実現を加速します。 ■背景 FIXERと岡崎研究室は、2024年よりLLMの社会実装に向けた共同研究を推進してまいりました。（注）これまでの連携を基盤として、今回の取り組みは、目覚ましい進化を遂げるLLM技術をいち早く社会に実装し、事業価値に転換させるための必然的なステップと位置づけています。 ■「GPT-OSS Swallow」採用の理由 生成AIの活用が企業競争力を左右する一方、多くの企業、特に機密情報を扱う業界では、情報漏洩リスクやデータ主権の観点から、外部のAIサービス利用には高いハードルが存在します。 こうした課題に対し、東京科学大学と産業技術総合研究所を中心とした研究チームにより開発された「GPT-OSS Swallow」は、商用利用可能なオープンソースライセンスでありながら、日本語の指示追従タスクにおいて、既存の同規模以下のオープンなLLMの中でも高い性能を示すことが報告されています。オープンであることは、顧客の閉域環境内での自由なカスタマイズを可能にし、その高い性能は、実業務における生産性向上に直結します。FIXERは、この「オープン」かつ「高性能」という特性こそが、オンプレミス環境でのAI活用を目指す顧客のニーズに応える鍵であると判断しました。 ■本研究がもたらす「Sovereign GaiXer」の進化 「GPT-OSS Swallow」は総パラメーター数が20B（200億）以下の比較的小規模なモデル群においても、より大規模なモデルに匹敵する日本語性能を示している点が特徴です。この特性は、「Sovereign GaiXer」が想定するデスクトップ型・オンプレミス環境でのAI活用と高い親和性を持ちます。 今回の共同研究を通じて、この「Sovereign GaiXer」に「GPT-OSS Swallow」を最適化して搭載することで、お客様は自社の管理下にある安全な環境で、高い日本語性能を持つ生成AIを利活用できるようになります。これは、「Sovereign GaiXer」の提供価値を「セキュアな基盤」から「セキュアかつ高性能なAI活用基盤」へと向上させるものであり、国内の技術によるデータ主権と経済安全保障の確保にも大きく貢献します。 ■共同研究の概要 本共同研究では、これまでの連携を基盤に、「Sovereign GaiXer」上での「GPT-OSS Swallow」の実装と商用利用を想定した最適化を進めます。FIXER主導で実業務シナリオに基づいた有効性検証を行い、特に過去の研究でも注力してきた医療分野をはじめ、金融、公共分野など専門性の高い領域における実用可能性と導入効果を具体的に評価します。 東京科学大学は、技術助言、専門的知見の提供、言語モデルの性能評価を担い、FIXERは「Sovereign GaiXer」への製品実装・最適化・実証設計を主導し、商用化に向けた検証を加速します。 今回の取り組みを通じて「Sovereign GaiXer」上で「GPT-OSS Swallow」を最適化し、その実用性を実証することは、「Sovereign GaiXer」が機密情報を扱う専門分野において、より安全で高精度な生成AIソリューションとしての価値を高めることにつながります。医療、金融、公共、製造分野等、機密性やデータ主権への要請が高い領域での適用可能性を探ることで、提供価値のさらなる拡大を目指します。 なお、本共同研究に際し、以下コメントをいただいています。 大規模言語モデルの研究成果を社会実装へとつなげるうえで、商用環境での検証は重要なテーマです。本共同研究を通じて、実利用の観点から知見を深め、生成AI活用の可能性をさらに広げていきたいと考えています。 東京科学大学 情報理工学院 情報工学系 教授 岡崎

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「GPT-OSS Swallow」の社会実装を加速

AI サマリー（NQ 加工済み）

AI 分析