ヘッドウォータース、Microsoft AzureのNTT版LLM「tsuzumi」を活用したAIエージェントソリューションの提供開始

　AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」)は、Microsoft AzureのNTT版LLM「tsuzumi」を活用したソリューションの提供を開始しました。

■経緯
　ヘッドウォータースでは、Azure OpenAI Serviceによる企業向けGPTサービスラインナップの拡充を行い、当社の技術力を生かした企業向けの生成AIならびにLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）、RAG（[actio1] Retrieval Augmented Generation）システム、SLM（Small Language Model：小規模言語モデル）を使ったエッジAIなど、多くのソリューションを開発してまいりました。
　昨今、生成AIの更なる活用において、「より日本語に強いLLMに対応させたい」、「国産LLMに対応させたい」といったニーズが発生しており、ヘッドウォータースではこのような声に応えるため、Microsoft AzureのNTT版LLM「tsuzumi」ソリューションの提供を開始しました。

■サービス概要
　LLMを単なるQ&Aシステムではなく、人の代わりに業務を自律的に行うAIエージェントとして企業が有効活用するには、専門的な生成AIに関するデータチューニングやアーキテクチャ構築が必要になります。
　ヘッドウォータースでは、これまでAzure OpenAI Service[YH2] を使った生成AIに関するソリューションで培った専門的なテクノロジーをMicrosoft Azure 上の「tsuzumi」にも展開し、下記活用サービスを提供してまいります。

　・業務ナレッジを追加するRAGシステム
　・RAGの精度を上げるチャンキングや次世代RAGの活用
　・業界用語などを取り込むファインチューニング
　・ユースケースに応じたプロンプトエンジニアリング
　・複数シナリオに対応するマルチAIエージェント
　・情報抽出の信頼性を上げるファンクションコーリング
　・コンタクトセンターシナリオのような音声対話エージェント化
　・運用効率性を上げるLLMOpsやコスト効率を上げる生成AI評価の自動化
　・継続的なサービス品質向上施策

■今後について
　ヘッドウォータースでは、アライアンス戦略を中長期戦略の柱として掲げており、顧客企業ともビジネスパートナーになることで共に生成AI経済圏を拡大する取り組みを行っております。顧客企業のビジネスに生成AIを組み込み、相互送客することで生成AIがより身近で当たり前に利用される世界の実現に貢献してまいります。

　なお、本件による当社の当期業績に与える影響は軽微であります。今後開示すべき事項が発生した場合には速やかにお知らせいたします。

以上

■tsuzumiについて
　tsuzumiは、NTT研究所が約40年にわたって蓄積してきた自然言語処理技術をベースにした大規模言語モデルです。日本語と英語に対応しており、特に日本語処理能力に優れています。また、小型軽量、テキスト以外のメディアも扱えるマルチモーダル対応といった特長を備えています。
　また少ないリソースでチューニングが可能なため、お客さま固有の業界・業務特化型生成AIとして利用が可能です。お客さまの細かな要件に対応することで、生成AIを活用した業務の効率化やビジネスアプリケーションを実現することができます。

■AIエージェントとは
　AIエージェントは、自律的に特定のタスクを実行するインテリジェントなシステムです。これらのエージェントは、複数のAIモデルを組み合わせて、単一のモデルでは困難な高度なタスクを自動で実行します。企業では、電話応対やスケジュール管理、データ入力などの業務を自動化するために利用され、効率的なビジネス成果を達成するのに役立ちます。AIエージェントの国内市場は急速に成長しており、2024年から2030年にかけての年平均成長率（CAGR）は44.8％と予測されています。

■RAG（Retrieval Augmented Generation）とは
　Retrieval Augmented Generation（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）と外部のデータベースや情報源を結びつけるための新しい技術です。外部の知識ソースを検索し、より強化した文章生成を行います。2024年から2030年にかけて世界のRAGの年平均成長率（CAGR）は44.7%で成長すると予測されています。

■SLM（小規模言語モデル）とは
　SLM（小規模言語モデル）は、LLM（大規模言語モデル）よりもサイズが小さく軽量化された言語モデルです。高速なトレーニングと推論が可能で、リソース効率も高まり、コストパフォーマンスに優れています。また、リソースに制約のあるデバイスやエッジコンピューティングに適しており、セキュアで機密性が高いと言った様々な特徴があります。より小型となる言語モデルの可能性が生成AIカテゴリーで注目されており、小規模言語モデルの採用が増加しております。

■ファインチューニング（Fine-Tuning：微調整）とは
　ファインチューニングとは、既に学習済みのモデルに新たな層を追加し、モデル全体を再学習する手法です。 モデルを再利用するため、一から学習するよりも短時間で少ないデータでモデルの構築が可能です。

■参考
・プレスリリース：マイクロソフト ジャパン パートナー オブ ザ イヤー 2024において 「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」を受賞
https://www.headwaters.co.jp/news/microsoft_Japan_partner_year_award_2024.html

・プレスリリース：Microsoft Fabricをデータプラットフォームとした 「Advanced RAG」サービス開始
https://www.headwaters.co.jp/news/gen_ai_microsoft_fabric_advanced_rag.html

・プレスリリース：Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャの Advancedパートナー認定について
https://www.headwaters.co.jp/news/azure_openai_service_advanced_partner.html

■商標について
　Microsoft、Azure は、米国 Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。[YH4] その他、記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

＜会社情報＞
　会社名：株式会社ヘッドウォータース
　所在地：〒163-1304　東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー４階
　代表者：代表取締役　篠田 庸介
　設立　：2005年11月
　URL ：https://www.headwaters.co.jp