　tsuzumi 2は日本特有の知識を事前に強化しており、海外製の他モデルより少ないデータ量でファインチューニングできるという。例として、ファイナンシャル・プランニング技能検定2級の合格に必要な事前学習量は、Googleの「Gemma-2 27B」と比較すると約10分の1（200問）で済むという結果を示した。

特化モデル開発効率を向上［クリックで拡大］出所：NTT

ハードウェアコストは10分の1程度と試算

　また、tsuzumi 2はパラメータ数を30B（300億）とすることで、引き続き1GPUでの動作を可能としている。これによりオンプレミス環境に導入しやすいとともに、ハードウェアコストは他モデルと比較して、10分の1～20分の1程度に抑えられるという試算も示した。

　生成AIの運用で課題となるセキュリティと安全性に関しても、差別的表現や情報の悪用／誤用、情報漏えいなどを抑制するLLM自体の安全性についても高いスコアを記録しているという。

tsuzumi 2は（左）低コストかつ（右）高セキュアを実現するという［クリックで拡大］

　NTTは、汎用的なタスクにはOpenAIやGoogleなどの汎用生成AIモデルを活用しつつ、企業の機密情報や専門知識が求められるクローズド領域にはtsuzumi 2を提供することで、顧客の多様なニーズに対応していく方針だ。

　また、富士フイルムビジネスイノベーションとの連携も開始した。同社のAI技術ブランド「Recti」でデータを構造化し、tsuzumi 2で学習させることで、企業固有の「非構造化データ」の活用を促進する。

　今後は、トヨタ自動車と共同開発するモビリティAI基盤や、GMS（総合スーパー）大手のトライアルホールディングスと進めるサプライチェーン全体の効率化を図るリテール向け連鎖型AIなど、産業別の展開も加速させる方針である。

（左）トヨタ自動車との取り組みと（右）トライアルホールディングスとの取り組み［クリックで拡大］

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