ジンベイ、数千件のデータで「自社専用の生成AI」をつくるファインチューニング・推論環境構築支援を開始

特定業務で海外の最先端AIを上回る精度を、データを社外に出さずに。日本語文書の解析に特化したVLMのファインチューニングで実証した手法を、他社の業務向けAIづくりに提供します



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ジンベイ株式会社（本社：神奈川県横浜市、代表取締役：上田英介）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で生成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。

当社は、日本語文書の解析に特化したVLMのファインチューニングで、ベースモデルと比べて精度を約25%（F1スコア 60.69%→75.55%）高め、海外の最先端AI 4モデルを上回りました。
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を構築できます。

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▼ 背景

海外では、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。サイバー攻撃が増え、機密データをクラウドのAIに送ることへの懸念が強まったためです。最先端のLLM・VLM・VLAの利用料金が上がり、使うほど費用が膨らむことも理由の一つです。

一方、国内では費用が壁になっています。国の大規模なモデル開発プロジェクトでは数億円～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手が届きません。「学習に使えるデータが足りない」「社内にノウハウがない」という声も多く聞かれます。

しかし、業務で使うAIに必要なのは、何でもこなす汎用性よりも、特定の作業を確実にこなす精度です。対象の業務を絞れば、少量のデータと現実的な費用で、最先端の汎用AIを上回るモデルをつくれます。当社はこれを自社製品で実証してきました。

▼ サービス概要

AI PoC開発サービスの新メニューとして、次の3つを提供します。
[表: https://prtimes.jp/data/corp/143568/table/152_1_6f7d3a87ef712cd7c3a27205d3753a71.jpg?v=202611041145 ]
進め方
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/143568/152/143568-152-64b2f4a50aa2a2edabcafd910c31f3e8-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


- 業務とデータの確認：対象の作業と、目標とする精度を決めます
- 正解データの設計・準備：学習と評価に使うデータを設計し、足りない分の作成も支援します
- 学習と精度比較：ベースモデルや商用AIと同じ基準で比べたレポートをお渡しし、導入するかを判断いただけます
- 環境の構築：お客様の環境に推論の仕組みを構築します
- 運用・再学習：運用中に集まったデータで精度を高め続けます

▼ 特長

- 低コスト：数百万円～数千万円で実現 対象の業務を絞り、その業務に必要なデータだけで学習します。数億円～数十億円規模になる汎用モデルの開発に対し、数百万円～数千万円で構築できます。自社の環境で動かすため、使った分だけかかる外部AIの利用料金も発生しません。
- 少量データ：数百～数千件から 大量のデータを用意できなくても始められます。学習と評価に使う正解データの設計から、足りない分の作成まで当社が支援します。
- 高精度：ベースモデル比で約25%向上 日本語文書の解析に特化したVLMのファインチューニングでは、学習前のベースモデルと比べて精度が約25%上がりました。特定の業務では、海外の最先端モデルを上回る精度を出せます。
- セキュア：データも推論も社内で完結 学習したモデルはお客様の環境で動き、インターネットに繋がない構成にも対応します。海外AIの値上げや提供終了、データが国外へ出るリスクを負う必要もありません。

▼ 実績：日本語文書の解析に特化したVLM

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結果、手書きを含む文書の読み取りでF1スコアはベースモデルの60.69%から75.55%に上がり、海外の商用AI 4モデルをすべて上回りました。このモデルは、文書を外部に送らず社内サーバーだけで動きます。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/143568/152/143568-152-28d41f4fc46125d27e496a37b2a7560f-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


商用AIとの比較の詳細はこちら：https://jinbay.co.jp/news/20260910

精度を高めた工夫
- 文字列と画像上の位置を同時に出力させて学習しました
- 罫線の密度に応じて文書を分割・拡大する前処理と組み合わせました
- 「書かれたとおりに読む」よう学習させました。汎用AIは、原文にないカンマを補ったり、珍しい地名をよくある地名に直したりしがちです。業務データでは、こうした補正が誤りになります

本サービスでは、この開発で得たデータ設計・学習・評価の手法を、お客様の業務に合わせて使います。

▼ 想定する用途

- 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）

▼ 代表コメント

最先端のAIを借りる時代から、自社の業務に強いAIを自社で持つ時代へ。当社は日本語文書の解析に特化したVLMで、少ないデータと現実的な費用でも最先端のAIを超えられることを確かめました。その手法を、データを外に出せない企業や自治体に届けます

▼ 料金・お問い合わせ

- 料金：個別にお見積もりします（構築費用の目安は数百万円～数千万円）
- サービスページ：https://jinbay.co.jp/services/fine-tuning
- 関連ページ：AI PoC開発 https://jinbay.co.jp/services/poc ／ ローカルLLM構築 https://jinbay.co.jp/services/local-llm

■ジンベイについて
ジンベイ株式会社は「働くを変える」をミッションに、最新の生成AI技術を活用した業務DXを推進しています。私たちが提供する「ジンベイ生成AIエージェント」は、各業務プロセスをデジタル化し、過去のデータや社内外のコミュニケーション情報を有効活用することで、生産性向上と企業の成長を支援します。

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
メール ： info@jinbay.co.jp
会社HP：https://jinbay.co.jp/
ジンベイ GenOCRサービス資料：https://gen-app.jp/file/qwG7GWIszbkziFZYBwPujsyKFrZ3WenpDlU_1J-zytk
GenAppサービス資料：https://gen-app.jp/file/DAc5jaQ-IHvLl6LKykIUH4fXoHhl1IprsO0U9E1hhAg

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