神奈川県横浜市に本社を置くジンベイ株式会社は、AI PoC開発サービスの新メニューとして、ローカルLLM・VLMのファインチューニングと推論環境の構築支援を提供します。数百〜数千件の少量データを用いて生成AIを特定の業務に特化させ、社内の環境で動かせるようにします。同社は、数億円〜数十億円規模の投資が一般的な大規模モデル開発に対し、数百万円〜数千万円で特定業務に強く安全なAIを構築できるとしています。

海外ではサイバー攻撃の増加や、機密データをクラウドのAIに送ることへの懸念から、自社用に調整した生成AIを自社の環境で動かす企業が増えています。また、最先端のLLM・VLM・VLAの利用料金が上昇し、利用に伴い費用が膨らむことも背景にあります。

国内においては費用が壁となっており、国のプロジェクトに代表される大規模なモデル開発では数億円〜数十億円規模の投資が一般的で、中堅・中小企業や自治体には導入が困難な状況があります。ジンベイ株式会社は、業務で用いるAIには汎用性よりも特定作業をこなす精度が求められるとし、対象業務を絞ることで少量のデータと費用により最先端の汎用AIを上回るモデルを作成できるとしています。

提供メニューと進め方

新メニューとして提供される内容は以下の通りです。

• LLM・VLMのファインチューニング：書類の読み取り・判定・分類、文章の作成など、特定の業務に特化したモデルを作成
• 推論環境の構築：オンプレミス・閉域網・社内PCなど、依頼元の環境で動く仕組みを構築し、運用と再学習まで支援
• VLAのファインチューニング：ロボットや設備の動作を学習させる、フィジカルAI向けへの対応

導入は、業務とデータの確認、正解データの設計・準備、学習と精度比較、環境の構築、運用・再学習のステップで進行します。

本サービスは、対象業務を絞って必要なデータのみで学習を行うため、構築費用の目安を数百万円〜数千万円に抑えられます。自社環境で動作させるため、外部AIの利用料金も発生しません。データも数百〜数千件から対応し、学習・評価用の正解データの作成支援も行われます。学習したモデルは顧客環境で動作し、インターネット非接続の構成にも対応するため、データ流出や海外AIの値上げなどのリスクを回避できます。

実績として、日本語文書の解析に特化してVLMをファインチューニングした事例では、手書きを含む文書の読み取りにおいてF1スコアがベースモデルの60.69%から75.55%へ約25%向上し、海外の商用AI 4モデルを上回りました。この開発では、文字列と画像上の位置を同時に出力させる学習や、罫線の密度に応じた文書の分割・拡大前処理、「書かれたとおりに読む」学習などの工夫が施されており、本サービスでもこれらの手法が活用されます。

想定される用途

本サービスは、以下のような用途を想定しています。

• 金融・自治体・医療・士業：個人情報や機密情報を含む書類の読み取り・判定
• 製造業：図面や検査成績書の読み取り・照合・判定
• 全業種：社内文書の検索、社内ルールに沿った文章の作成
• 物流・製造の現場：ロボットや設備の動作の学習（VLA）

代表取締役の上田英介氏は、最先端のAIを借りる時代から自社で持つ時代へ移行しているとし、少ないデータと現実的な費用で最先端のAIを超えられる手法を、データを外に出せない企業や自治体に届けるとしています。

企業概要とサービス詳細

料金は個別見積もりとなり、構築費用の目安は数百万円〜数千万円です。

• 法人名：ジンベイ株式会社
• 代表者：代表取締役 上田 英介
• 所在地：〒220-0004 神奈川県横浜市西区北幸一丁目５番１０号 JPR横浜ビル ８階
• 設立：2024年5月24日
• 事業内容：AI・システム開発、コンサルティング、および関連するサービス
• 会社HP：https://jinbay.co.jp/
• サービスページ：https://jinbay.co.jp/services/fine-tuning

本記事はジンベイ株式会社の発表をもとに作成されています。商用AIとの比較の詳細は同社公開ページ（https://jinbay.co.jp/news/20260910）に掲載されています。