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NTT、少量の業務文書から専門LLMを育てる新技術 正答率83.1％で先行研究を約10ポイント上回る RAGとの併用も可能
NTTは11月12日、業務マニュアルなどの社内ドキュメントから、特定業務の専門知識をLLMに定着させる新たなチューニング技術を開発したと発表した。LLM自身がFAQや表、対話などの教材を自動生成する仕組みで、独自LLM「tsuzumi 2」の正答率は学習前の65.3％から83.1％に向上したという。
少量データの壁を「教材の自動生成」で越える
AI Watchによると、従来のファインチューニングでは数十GB規模の学習データが必要とされ、企業が持つ限られた資料では知識の抜け落ちなどが課題だった。新技術は、LLM自身が元の文書からFAQ形式、表形式、対話形式といった多様な教材を自動生成し、少量の社内資料からでも深い知識定着を狙う。
検証結果と使い分け
NTT独自のLLM「tsuzumi 2」を用いた検証では、正答率が学習前の65.3％から83.1％へ向上し、先行研究（最大73.3％）を約10ポイント上回った。オープンソースの「Llama 3」系列でも同様の有効性が確認されたという。
正確性が最優先の場面では検索拡張生成（RAG）が推奨される一方、高速な応答が求められる業務では、モデル自体に知識を定着させることでGPU台数の削減などの利点があるとし、併用も可能だとしている。成果は11月18日から25日に開かれる「NTT R&D FORUM 2026」で展示される予定だ。
出典
AI Watch（Impress、11月12日） https://ai.watch.impress.co.jp/docs/news/2155674.html
▼ 確認できた事実
・NTTが少量の業務文書から専門LLMを育てるチューニング技術を11月12日に発表
・LLM自身がFAQ・表・対話形式の教材を自動生成する仕組み
・tsuzumi 2の正答率は65.3％→83.1％、先行研究の最大73.3％を約10ポイント上回る
・11月18～25日の「NTT R&D FORUM 2026」で展示予定
▼ 今後の焦点
医療・金融・製造業など専門用語の多い分野への展開と、グループ各社での提供形態が焦点になる。
出典：AI Watch