野村総合研究所、業界・タスク特化型LLMの構築手法を高精度化・効率化。専門領域のAI活用を推進

最終更新日:2026/04/27

NRI 業界・タスク特化型LLM

野村総合研究所は、特定の業界や業務に特化したLLMの構築手法を高精度化・効率化しました。本LLMを組み込んだAIエージェントの導入・展開を進め、多様な業界の専門業務支援を推進します。

株式会社野村総合研究所（NRI）は、特定の業界・タスクに特化した大規模言語モデル（LLM）の構築手法を高精度化・効率化しました。

本研究は、経済産業省と国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構が実施する国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC」第3期の支援を受けたものです。

汎用的な生成AIは幅広い業務で利用できる一方、特定の業界で求められる専門知識や独自の用語・規制への対応が難しいという課題があります。

これらの課題に対してNRIは、低コストかつ高精度で実務に対応できる「業界・タスク特化型LLM」の構築手法を独自に研究開発してきました。この研究成果を、今回のGENIAC第3期でさらに高精度化・効率化させました。

本手法は公開LLMをベースモデルに採用しており、目的や将来のモデル更新にも柔軟に対応できます。基礎性能の高い複数の中規模モデルに追加学習を行い、専門知識を用いた高精度な業務処理が可能か検証した結果、モデルの圧縮により少ない計算資源でも稼働でき、精度も大きく低下しないことを確認しました。

モデルに業界の専門知識を学ばせるため、テキストデータの自動収集による知識習得と、高性能LLMでの問答データ自動生成による応答精度向上の2段階の仕組みを構築しました。

これにより専門的かつ的確に回答する業界特化型モデルが容易に構築可能となりました。今回は金融業界を題材としてモデル構築を行い、ベースモデルを上回る精度を確認しました。

さらに、特定業務に特化させる学習データ作成においても、LLMを用いて自動生成する仕組みを構築しました。少量の業務サンプルと定義があれば、対象業務を問わず学習データを作成可能です。

証券・保険の複数の実務を題材にした検証の結果、いずれの業務においてもNRIの特化型モデルが商用大規模モデル「GPT-5.2」を上回りました。

また、特化型モデルをAIエージェントの仕組みに組み込み、実際の業務手順を模して検証した結果、業務プロセスの一部としてAIが担当者の判断支援にも活用できることを確認しました。

NRIは、今後業界・タスク特化型モデルを組み込んだAIエージェントの導入・展開を進め、多様な業界や業務への拡大を図ることで、汎用モデルでは対応が難しい専門領域のAI活用を推進するとしています。

出典：株式会社野村総合研究所

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