Upstage AI株式会社（以下「Upstage」）と株式会社QTnet（以下「QTnet」）は、QTnetが提供・検討する生成AI関連サービスの高度化に向け、Upstageが国内開発した経産省認定「国産基盤モデル」「Syn Pro (シン・プロ)」、高精度AI-OCRソリューション「Document Parse」、および企業向けAI活用基盤「EWS（Enterprise AI Workspace）」に関する技術検証を開始いたします。 本取り組みでは、QTnetが提供する生成AIサービスへのSyn Pro (シン・プロ)の実装可能性、Document Parseによる社内外文書の構造化精度向上、ならびにEWSの今後のビジネスメニューへの反映可能性を検証します。両社は、QTnetが長年培ってきたデータセンター、ネットワーク、セキュリティ運用の強みと、UpstageのAI-OCR技術・業界トップクラスの日本語性能を発揮するLLM・グローバル市場で先行した導入実績を誇るAI業務基盤技術を組み合わせることで、企業・自治体におけるセキュアで実用性の高い生成AI活用の実現を目指します。 本取り組みの背景 企業や自治体において生成AI活用への関心が高まる一方で、機密情報の取り扱い、社内規程、ガバナンス、データ保管場所、運用管理などの観点から、外部クラウドサービスの利用に慎重なケースが増えています。 また、多くの企業では、PDF、申請書、契約書、技術資料、社内規程、マニュアルなどの非構造化文書が大量に存在しており、生成AIを業務に活用するうえで、これらの文書を正確に読み取り、検索・要約・抽出・判断支援に活用できる形へ整備することが課題となっています。 QTnetは、九州を中心に通信、データセンター、クラウド、セキュリティ、ソリューションサービスを展開しており、企業・自治体の重要データを安全に取り扱う基盤を有しています。また、企業・自治体向けに生成AIサービスを提供しており、今後、同社の生成AI関連サービスにおけるLLM、AI-OCR、AI業務基盤の拡張可能性を拡げていくことが重要となっています。 Upstageは、グローバル大手に豊富な導入実績があるAI-OCR技術、日本語特化LLM、企業向けAI活用基盤の技術を提供しており、企業が保有する非構造化データをAI活用可能な資産へ変換することを支援しています。 こうした背景のもと、両社は、QTnetの生成AIサービスの高度化および将来的なビジネスメニュー化を見据え、次フェーズの技術検証を進めることとなりました。 本取り組みの概要 本取り組みでは、主に以下の3つのテーマについて検証を行い、本番導入、運用、継続的な改善までを見据え、企業・自治体にとって導入しやすくセキュアで実用性の高い生成AIサービスの創出を目指します。 ① Syn Pro (シン・プロ)実装検証 QTnetの生成AIサービスにおいて、UpstageのSyn Pro (シン・プロ)を国産基盤モデル活用の選択肢として実装・連携する可能性を検証します。 具体的には、API連携方式、利用形態、認証・ログ管理、運用性、既存LLMとの役割分担、業務ユースケースにおける回答品質・応答速度・コスト面の評価などを行います。 本検証を通じて、QTnetが提供する生成AIサービスにおいて、閉域運用、国内データ管理、セキュリティ要件、業務特化型AI活用などのニーズに対応できるLLM選択肢の拡張を目指します。 ② Document Parseの精度向上および活用ユースケース検証 Upstageの高精度AI-OCRソリューション「Document Parse」を用いて、QTnet社内外の業務文書に対する読み取り・構造化精度の向上を検証します。 対象文書としては、社内規程、マニュアル、申請書、技術資料、帳票、契約関連文書などを想定し、前処理・後処理・LLM補正・評価データ作成などを通じて、文書構造化精度の改善可能性を確認します。 また、Document Parseによって構造化されたデータを生成AIやRAGに活用することで、社内問い合わせ対応、ナレッジ検索、文書要約、情報抽出、業務判断支援などのユースケースへの適用可能性を検証します。 ③ EWSのビジネスメニュー化に向けた検証 Upstageの企業向けAI活用基盤「EWS」について、QTnetの今後の生成AI関連ビジネスメニューへの反映可能性を検討します。 EWSは、企業が保有する文書データや業務ナレッジを活用し、検索、要約、チャット、文書処理、業務支援などを実現するAI活用基盤です。本検証では、QTnetのサービス基盤や顧客ニーズとの親和性、既存サービスとの組み合わせ、提供形態、運用方式、セキュリティ要件な