NTT生成AI「Tsuzumi」の開発から読売新聞の報道、図表とサービス展開まで徹底解説

AI Beat（エーアイビート）編集部です。NTTが開発を進める軽量大規模言語モデル「Tsuzumi（つづみ）」は、日本語・英語の両言語で高い精度を発揮しながら、1GPUやCPU環境でも稼働可能なエネルギー効率に優れた生成AIです。本記事では、Tsuzumiの技術背景、設計思想、導入手順、さらには競合他社との比較や実際の活用事例まで、技術的な裏付けと具体的なユースケースを豊富にご紹介します。各セクションでは、専門用語の解説や最新の業界情報、関連技術（例えば生成AIの基本やRAG技術など）へのリンクも交え、導入検討中の企業担当者の方々が具体的な導入計画を立案する際の指針となる実践的な情報を得ることができます。

【サマリー】NTTが開発したつづみは、従来の大規模モデルの高精度を維持しつつも、リソース効率や運用環境に優れた軽量設計が特徴です。この記事では、技術的アプローチ、実際の活用シーン、導入プロセス、及び競合との比較を詳しく解説し、最新の生成AIトレンドと今後の展開についても展望しています。

1. Tsuzumiとは何か

開発背景と目的

生成AI分野では、多くの企業がOpenAIのChatGPTやその他大規模言語モデルに注目する中、膨大な計算資源とエネルギー消費が避けがたい問題となっていました。NTTは、通信インフラ運営で得た省電力技術と効率的なデータ処理のノウハウを生かし、パラメータ規模を6～70億に収めながらも高い日本語理解力を保持することを目指しました。このアプローチにより、オンプレミスやエッジデバイスでの運用が可能となり、コスト削減、サステナビリティの向上、そしてデータ主権の確保という三大要素を統合した新時代の生成AIとして、つづみは注目を集めています。さらに、形態素解析やサブワード分割などの技術的工夫により、日本語特有の表現やニュアンスを効果的に捉える仕組みが搭載されており、国内外の利用シーンで高い信頼性を発揮しています。

名前の由来とブランド戦略

「つづみ」という名称は、日本の伝統楽器である鼓に由来し、リズムと調和を象徴します。NTTは、通信技術と情報伝達の分野で、音のように精密かつ力強く情報を伝えるというビジョンを具現化すべくこの名前を採用しました。また、同社が推進する「IOWN構想」との連携により、最先端技術への期待とともに、国内利用者に身近で信頼されるブランドイメージの確立を狙っています。海外市場においても、日本発の革新的な技術として差別化を果たせる点が大きなアピールポイントです。こうしたブランド戦略は、企業が求めるセキュリティや信頼性、そして最新技術への柔軟な対応を実現する上で、非常に重要な役割を担っています。

2. 技術的アプローチ

軽量モデル設計と高精度日本語処理

Tsuzumiの開発には、モデルの学習において効率的にリソースを集中させる「知識蒸留」と、推論時に不要なパラメータを削減する「スパース化」という技術が組み合わされています。さらに、日本語コーパスの前処理として形態素解析やサブワード分割を最適化する手法を取り入れ、無駄なパラメータを除去しながらも、日本語固有の表現や表現のバリエーションを正確に再現しています。これにより、通常は13B〜30Bパラメータが必要とされる精度を、わずか6Bパラメータで実現することが可能となっています。技術的には、Microsoft生成AIやChatGPTの活用と比較しても、効率面で優れたスケーラビリティを示しており、特に資源が限られた環境での実用性が大いに期待されます。こうした技術革新は、研究開発の現場でも注目され、企業の生成AI活用事例としても採用が進んでいます。

マルチモーダル対応と拡張性

Tsuzumiは、テキスト入力だけでなく、画像認識や音声認識といった多様なデータ入力に即応可能なマルチモーダル機能を搭載しています。視覚情報については、画像キャプション生成の技術を活用し、また音声入力に対しては、リアルタイムでの音声認識と文字起こしを実施したうえで、その内容に基づく意味解析を行います。これにより、異なる種類のデータを統合的に処理し、より豊かな情報解析や応答を実現しています。今後は、センサーデータや映像ストリームからの情報解析など、スマートシティや遠隔医療といった応用分野への拡張も視野に入れており、この点においては、先進的なNVIDIA AI技術とも連携しながら新たな活用シーンが模索されています。例えば、スマートファクトリーにおける自動監視システムや、医療機関での診断支援システムなど、具体的なユースケースが現実味を帯びています。

エネルギー効率とTCO削減

Tsuzumiは推論速度とメモリ使用量の最適化により、エネルギー効率を大幅に向上させています。FP16に加えINT4量子化を組み合わせることで、従来のモデルと比較してメモリ占有量は60～80%削減される設計となっています。これにより、1GPUや一般的なCPUのみでの運用が可能となり、クラウドコストの削減はもちろん、オンプレミス環境での空調や電源設備の負荷も大幅に軽減されます。さらに、学習工程においては、再学習フェーズを細分化し、追加データのみに対して局所的な学習（LoRA）を適用することで、トータルコスト（Total Cost of Ownership：TCO）の抑制にも成功しています。こうした効率改善は、企業の経営判断におけるコスト面での魅力となり、長期的に見た投資回収率を大幅に改善する効果が期待されます。

3. 主要機能と活用事例

カスタマーサポートの自動化

企業におけるカスタマーサポート業務で、TsuzumiはFAQの自動生成やチャットボット応答に活用され、内部のナレッジベースを高度な検索エンジンと組み合わせたRAG（Retrieval Augmented Generation）構成が特徴です。これにより、営業時間外の問い合わせに対する一次応答が自動化されるとともに、人手が必要なチケットに対しては適切な優先順位が付けられ、全体の応対品質が保持されます。こうした仕組みは、ユーザビリティの向上とともに、業務効率化に直結するため、企業での導入が進んでいます。また、この技術は企業の生成AI活用事例や、他の先進的な自動応答システムと連携することで、さらなる運用効率化を実現しています。実際の現場では、問い合わせ内容の自動分類やエスカレーションプロセスの最適化により、オペレーターの負担軽減にも成功しています。

マーケティング・広告最適化

マーケティング活動においては、利用者属性データを活用し、セグメント別のキャッチコピー生成やメール文章の自動作成が実現されています。A/Bテストの結果を迅速に学習データとしてフィードバックすることで、短期間でROAS（投資対効果）の向上を実現する仕組みが構築されています。さらに、共起語分析を通じたキーワード抽出やSEOに最適なコンテンツ生成機能も搭載され、マーケティングキャンペーンや広告配信における成果向上に寄与します。こうした技術は、ChatGPTの活用に見られる先進的な自然言語処理技術との親和性が高く、デジタルマーケティング分野での応用が期待されます。実際に、多くの企業がこの技術を採用し、効果検証の結果、コンバージョン率改善やパーソナライズされたメッセージング戦略の確立に成功しています。

教育・研究分野での活用

教育機関や研究現場において、Tsuzumiは講義資料の要約生成、問題の自動作成、さらには論文ドラフトの作成や校正支援など、多岐にわたる分野で活用されています。生成過程では、引用元の情報や信頼できる出典URLを自動付与できる仕組みが導入されており、アカデミックな信頼性が確保されています。これにより、学生や研究者は、より効率的に知識の整理と情報活用が可能となり、学術論文の下書き作成などでも高い評価を受けています。また、こうした事例は、Microsoft生成AIの活用事例とも関連しており、教育部門における最新の技術動向を理解する上で、他の生成AI技術との比較検討も有用です。加えて、研究開発の現場ではオープンアクセスのリソースと連携し、共同研究の推進やイノベーションの加速に大きく寄与しています。

4. 競合LLMとの比較

国内外LLMとの性能指標比較

NTTは、Tsuzumiの性能評価において、JGLUEやMMLU日本語拡張版など多数のベンチマークを公開しており、6B規模ながらも日本語読解においてF1スコア83.2%という高い指標を達成しています。この結果は、従来の大規模言語モデルであるOpenAI GPT-3.5（175Bパラメータ規模）に匹敵する性能を示しており、メモリ使用量と推論速度を総合的に勘案した効率指標（Quality per Compute）においても国内ではトップクラスの評価を得ています。評価方法や数値の詳細に関しては、社内外の検証データやLLM比較ガイドを参照していただくと、より具体的な性能比較が理解できるでしょう。こうした詳細な検証データは、実際に企業が導入を検討する際の重要な判断材料となっています。

セキュリティとプライバシー保護

Tsuzumiの導入にあたっては、セキュリティ面とプライバシー保護も強化されています。社内設置型のモデルを採用することで、通信が閉域網内に限定され、IP制限や暗号化の実装が容易となります。また、モデル自体に個人識別情報（PII）をマスクする機能が組み込まれており、生成過程でセンシティブなワードが自動検出・置換される仕組みが整っています。これにより、海外クラウドでのデータ管理に不安を抱える金融機関や公共部門においても、安全に運用が可能です。さらに、実際のAWS環境などでの実装例や運用事例は、AWS生成AIまとめに記載されており、多角的なセキュリティ対策とコンプライアンス要件を満たす設計となっています。

5. 導入方法と今後の展望

導入フローとサポート体制

NTTでは、Tsuzumiの導入プロセスを段階的にサポートするため、PoC（Proof of Concept）から本格的な運用フェーズに至るまでの全プロセスを、以下の4段階に分けて支援する体制を整えています。それぞれのフェーズにおいて、専門知識を有するコンサルタントが企業と密に連携し、最適なシステム設計と運用計画を策定することで、スムーズな導入と確実な効果を保証しています。

1. 要件定義: 業務プロセスの整理とKPIの設定により、導入目的と成功基準を明確化。
2. データ整備: 社内文書やデータのクレンジング、権限管理の徹底によって、モデルが最適に学習できる環境を構築。
3. モデルチューニング: LoRAやRAGを実装し、業務に特化したカスタマイズを実施。
4. 運用設計: システムのモニタリング、継続学習、及びセキュリティ監査体制の整備。

各フェーズにおいて、API、SaaS、オンプレミスの3形態から最適な運用形態を選択できるため、自社の規模や要求に合わせた柔軟なシステム構成が可能です。さらに、技術的な疑問点や運用上の問題に対しても、迅速に対応できるサポート体制が整っており、導入企業は安心してシステムの拡張に取り組むことができます。

研究開発ロードマップと社会実装

2024年3月の商用化以降、Tsuzumiのロードマップでは医療用対話モデルやバイオ情報統合解析モデルの順次リリースが計画されています。さらに、2025年度には、IoTデバイス向けに超軽量なエッジモデルの実装を進め、スマートファクトリーや自動運転分野などの新たな応用シーンへの展開を視野に入れています。こうした展開は、技術面だけでなく、業界全体の動向や市場ニーズに基づいたものであり、生成AIの基本に代表される最新技術の普及動向とも連動しています。企業は、これらのロードマップや実装事例を参考に、自社のデジタルトランスフォーメーション戦略に適したアプローチを見極めることが可能となっています。

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本稿では、NTTが手掛けるTsuzumiの技術的背景、設計上の工夫、具体的な活用事例、及び導入後の支援体制について包括的に解説しました。軽量ながらも高精度な日本語特化モデルを実現することで、オンプレミス環境やエッジでの運用、さらにはクラウドコスト削減を可能にするその優れた特徴は、今後ますます注目されると考えられます。生成AIやChatGPTの活用、さらにはStable Diffusionなど他の最新技術との連携を視野に入れながら、自社の導入やサービス改善を検討する際には、NTTの公式ドキュメントや実際のデモ・事例を参考にしてください。未来の社会をより豊かにするための技術進展の一翼を担うTsuzumiは、各業界における新たなイノベーションの原動力となることでしょう。

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Google	LLM利用者	大規模言語モデル	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
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Bard	対話型AI利用者	Google提供の対話AI	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
LINE	LLM利用者	メッセージングプラットフォーム	不明	AIサービス・モデル	商品
NVIDIA	LLM/AI開発者	GPUおよびAIプラットフォーム	不明	AIサービス・モデル	商品
Stable Diffusion	画像生成利用者	オープンソースAI画像生成	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
Midjourney	画像生成利用者	AI画像生成	有料	AIサービス・モデル	商品
Canva	デザイン利用者	AIを活用したデザインツール	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
KDDI	通信/AI導入支援	通信大手によるAI導入支援	不明	AIサービス・モデル	商品
IBM	AI開発/導入支援	エンタープライズAIソリューション	不明	AIサービス・モデル	商品
Claude	LLM利用者	大規模言語モデル	無料／有料	AIサービス・モデル	商品