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株式会社Preferred Networksは、大規模言語モデル（LLM）「PLaMo」の派生モデルとして、日本語の金融知識を強化した「PLaMo-fin-base」を金融機関向けに提供開始しました。PFNの金融チームは、自然言語処理技術を必要とする様々なプロセスの精度向上や業務効率化を実現するため、金融機関の課題抽出、技術検証、ユースケース検証、アプリケーション開発・運用までをトータルにサポートします。
PFNグループは、既存のLLMを一切使わず、事前学習からゼロからPLaMoを開発しました。そこで得たLLM開発のノウハウやモデルを活用し、業務プロセスに適したシステム設計や、特定分野に特化したLLMに必要な追加学習・機能開発を柔軟に行えることが強みです。
PLaMo-fin-baseは、世界トップクラスの日本語能力を持つPLaMoをベースに、PFNの金融チームが日本の金融業界の膨大な日本語データを用いて学習させることで、国内の金融知識を必要とする業務への対応力をさらに高めています。例えば、PLaMo-fin-baseをAIエージェントの中核となるLLMとして利用することで、営業日報に基づく提案書作成、投融資稟議書作成、窓口・法人営業のロールプレイング、IR情報に基づく企業分析、監督官庁発行情報の要約など、銀行や証券会社における幅広い業務の効率化・高度化に活用することができます。
PLaMo-fin-baseは、金融分野の日本語ベンチマークである「日本語モデル金融評価ハーネス」において高い評価を得ており、証券アナリストや会計士などの金融プロフェッショナルに求められる能力を問うタスクにおいて高いパフォーマンスを発揮しています。 また、社内データやノウハウの活用・連携が可能であり、RAG（Search Augmentation Generation）により、業務日報、研修資料、マニュアル、顧客データベースなどの社内独自ファイルの活用が可能です。また、追加学習により、投資における評価基準など、独自の業務ノウハウをモデル自体に反映させることも可能です。
極めて高いセキュリティ水準が要求される金融機関での利用を想定しており、社外にデータを持ち出せないオンプレミス環境での利用が可能です。国内外の学会やお客様から高い評価を得ているPFNの金融チームが実用化をサポートします。また、LLMの追加学習によるパラメータチューニングなど、最先端の機械学習・深層学習技術を活用したソリューションの開発・提供実績も豊富です。
PFNは、金融分野に特化したLLMの開発を継続し、PCなどのエッジデバイスで動作する軽量モデルの開発や、安全性・性能の向上を目指していると説明。また、これらを活用したAIエージェントの開発も進めており、金融機関向けのLLM活用支援サービスをさらに充実させていくと説明。
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