社会実装が続々登場！ GENIAC第2期採択事業者成果報告会を開催しました！

＜第1部＞
第2期GENIAC採択事業者による成果報告とハイパースケーラーによる総括講演

はじめに、経済産業省 商務情報政策局 情報処理基盤産業室 室長 渡辺 琢也が、GENIAC第2期の半年間の取り組みを振り返り、今後の展望などを話しました。
渡辺は、国民生活や経済活動のあらゆる場面で基盤技術となる生成AI開発により注力する必要があると語り、また「“利用と開発”は一体であり、今後は利用者側も価値あるデータを見極め、整備する姿勢を持つことが重要」と強調しました。
また、特にアジア太平洋地域を中心に海外展開を加速させたい、との展望を述べ、各国とのネットワーク構築や共同開発、開発人材の教育支援にも注力していく考えを示しました。

次に、今回の18社が達成した成果について発表しました。

Turing株式会社

「完全自動運転の実現を目指し、生成AI技術の開発に取り組んできました。まず、日本語2.5億枚の画像とテキストを用いた視覚言語モデルを構築。高精度かつ軽量なモデルの実現に成功しました。次に、東京都内で収集した3,500時間超の運転データを学習させ、自動運転に必要な判断や操作が可能な基盤モデルを開発しました。今後は実車への搭載を進め、社会実装を加速させていきます」（山口氏）

ウーブン・バイ・トヨタ株式会社

「都市の時空間情報を理解するマルチモーダル基盤モデル『City-LLM』の開発に取り組みました。映像やセンサーデータを解析し、人や物の位置・時間的関係を理解するAIとして、都市空間での案内や監視、安全支援を実現します。MVBenchではGPT-4oを上回る精度を記録し、国際学会にも採択されました。今後、防犯、教育、接客、交通安全など、幅広い分野での実装とグローバル展開を進めていきます」（小堀氏）

株式会社データグリッド

「『Vision系基盤モデル』を進化させ、画像・動画の生成に加えて、従来は難しかった、背景や構図を保ったまま特定要素だけを差し替える選択的編集などを実現。動画制作コストの大幅削減を可能にしました。また、製造業向けには、不良品検出AIのデータ不足を補う『Anomaly Generator』を開発し、約50社に導入しています。今後は本技術をAPIとして提供し、EC、製造、広告など多様な業界と連携し、業界特化型のソリューション展開を進めます」（斎藤氏）

フューチャー株式会社

「システム開発に特化した日本語対応の大規模言語モデルを開発・公開しました。本モデルは実装のみならず、詳細設計やテスト工程、コードの途中補完などに対応でき、開発プロセス全体を支援可能です。すでに社内の開発支援ツールを導入し、設計書に基づくコード生成や自動レビューなどで実用化を進めています。今後は、多様な開発環境やコーディング規約に応じたチューニングも行い、外部展開と社会実装を推進します。評価データセットもオープンライセンスで順次公開予定です」（森下氏）

株式会社ABEJA

「AIを活用した企業のDX推進に加え、実運用フェーズの伴走支援も行っています。GENIAC第2期では、特定タスクに特化した高性能な独自モデルを開発。32BモデルはGPT-4を超える性能を示し、2025年３月の日経のランキングで国内首位を獲得しました。軽量な7Bモデルも世界的評価を得られました。機密データ対応のローカル運用や、スマートファクトリーなどへの応用、BTO業務の自動化といった社会実装を推進しています」（木下氏）

株式会社リコー

「企業内に蓄積された複雑な図表や社内用語を含むドキュメントをAIでの活用を可能にするため、マルチモーダル対応の大規模言語モデル（LLM）を開発してきました。図表理解に特化したモデルを構築し、企業個別の資料に対応可能なファインチューニングを実現しています。大手損保会社との連携では、問い合わせ対応の自動化にも成功し、実務課題の解決に貢献しています。今後も、日本企業の豊富な業務ノウハウを最大限に生かす技術開発を進めていきます」（長谷川氏）

AI inside株式会社

「帳票類を自動的に読み取り、データとして活用するAIソリューションを提供しています。GENIAC第2期では、LLＭとSLMによる2段階構成を開発。処理速度と精度の向上を実現しました。SLMは自己学習機能を備え、ユーザー利用の増加に応じたコスト削減が可能です。現在、40種類中、27種類の帳票で95％の精度を達成し、既存モデル比で大幅な軽量化と低レイテンシーを実現。多数の企業実装が進んでいます」（井上氏）

ストックマーク株式会社

「企業の実務で膨大な割合を占める複雑なドキュメント処理に対応すべく、日本語に特化した生成AI基盤モデルをゼロから開発・公開。要約や質疑応答、RAGなどの機能において高精度を達成し、一部ベンチマークでは既存の国産モデルを上回る性能を記録しました。自社サービスへの導入に加え、産業技術総合研究所と連携し、技術資産の新たな活用を支援するAIエージェントの社会実装にも着手。製造業をはじめ、業界特化型プラットフォームの展開を推進します」（近江氏）

株式会社Preferred Networks

「第1期に続き、フルスクラッチのLLMの開発を進めました。APIやオンプレミス環境で提供し、自治体や企業における業務利用も拡大。特に日本語性能とコスト効率に優れ、翻訳や生成タスクで高評価を得ています。モデルを活用したサービスは50以上の自治体や大手企業に導入され、1BのEmbeddingモデルは25万以上ダウンロードされるなど、幅広いニーズに応える国産LLMとして実装が加速しています。今後は各分野への特化型モデル展開を、さらに強化していきます」（岡野原氏）

株式会社Kotoba Technologies Japan

「GENIAC第2期ではM2エンド音声基盤モデルを開発。自然な話し方や感情表現を保ったまま“音声toテキスト”で多言語に翻訳・変換する機能を実現しました。日本語の書き起こし精度にも優れ、NVIDIA社のイベントなどで活用されています。また、iOSアプリ『同時通訳』としてモデルの社会実装を進め、App Storeでは5位を記録。本年、アジア太平洋機械翻訳協会より『長尾賞』を受賞し、高く評価されました」（小島氏）

カラクリ株式会社

「カスタマーサポート領域に特化した高品質AIエージェントの開発に取り組んでいます。AIが日本語でPC画面を理解し、マウスやキーボードを操作して、複雑な業務の自動化を可能に。既存ツールを活用しながら、開発不要で現場主導のAI導入を実現できる点が大きな特長です。操作マニュアルの動画からAIが手順を学習し、自律的に業務を遂行する仕組みなどが実現可能です。実証実験も進め、よりマルチモーダルで柔軟な対応ができることを目指しています」（中山氏）

AiHUB株式会社

「アニメ制作特化型基盤モデル『oboro:』の開発を進め、制作現場における複雑な工程を支援するAI環境の構築を推進。少量のデータ・計算資源でも高性能を実現し、画像生成を可能とするプロトタイプを開発しました。背景生成や着彩支援など、実務に寄り添った機能を備え、アニメ制作ツール『ネオキャンパス』やOSS系UIにも実装を進めています。今後はアニメ制作工程における中割りの作成やラフの補完など、より応用実務に対応した機能を向上させます」（田中氏）

株式会社AIdeaLab

「世界初のアニメ特化型動画生成AIである今回のモデルは、テキストからのアニメ生成と、画像からのアニメ生成の両機能を備え、プロンプトに応じてキャラクターの動作やエフェクト演出を含む高品質な動画を自動生成できます。プロンプト追従性などにおいて、世界最先端モデルを上回る成果を確認。ToＣ個人クリエイター向けにプロダクトのβ版の公開を予定しています。また、アニメ制作会社との連携を深め、現場への導入とさらなる品質向上を目指します」（冨平氏）

株式会社ユビタス/株式会社Deepreneur

「日本最大規模の多言語基盤モデルの開発を進めました。日本語・中国語・韓国語に対応し、日本語LLM開発部分をDeepreneurが担っています。対話性能を強化した本モデルは、GPT-4を上回る性能を記録。現在、旅行業界向けに特化型LLMと観光アプリを展開中で、国内自治体との実証を進行中です。加えて、台湾の病院と協力し、多言語医療ロボットにより案内・登録・検体搬送を自動化し、医療現場の効率化と患者ケアの質向上に寄与する取り組みを実践。その他の業界でも、社会実装が本格化しています」（中坪氏）

NABLAS株式会社

「食品業界向けの特化型AIモデルとAIエージェントを開発。15B規模の汎用大規模モデル『NABLA-VL』は、日本語・英語対応のマルチモーダル処理が可能で、動画や複数画像の解析にも対応。学習・推論時間を大幅に短縮し、国内最高水準の精度を達成しました。SNS上のトレンド分析やネガポジ判定、需要予測などを自動化するAIエージェントの開発を進め、食品企業の意思決定を支援。現場での実用性を高めています」（新立氏）

国立研究開発法人 海洋研究開発機構（JAMSTEC）

「温暖化対策の立案を支援するを自動立案する気候特化型生成AIモデルを開発しました。独自のファインチューニングとRAGにより、気候学や温暖化に関する知識精度をベースモデルと比較して20％向上。気候予測データd4PDFD4PGFを活用し、科学的根拠と専門知識に基づく地域別の災害対策や企業のTCFDレポート作成・更新を支援します。自治体向けには無償公開、企業向けには業種別にカスタマイズしたライセンス提供を予定。ASEAN 諸国での活用も視野に入れています」（松岡氏）

株式会社EQUES

「薬学・製薬業務に特化した日本語LLM『JPharmatron-7B』を開発しました。薬剤師国家試験や実務に基づく独自ベンチマークを構築し、既存の医療系モデルや汎用日本語モデルを全項目で上回る精度を記録。比較的小規模なモデルであり、社内ネットワークやオンプレミス環境でも運用可能です。すでに、文書レビューや齟齬点検、承認書の照合作業支援などで活用が進んでおり、実務の効率化に寄与しています。今後は医療機関へも展開し、さらなる精度向上と社会実装を進めます」（助田氏）

株式会社ヒューマノーム研究所

「世界中から収集した9億細胞分の遺伝子発現データに加え、高品質な3億細胞分のデータを学習させ、細胞状態予測に特化した創薬支援生成AI基盤モデル『CellScribe』を開発。薬効評価や遺伝子機能解析の精度を向上させ、臨床試験コストの削減にも貢献します。また、細胞レベルで共通点を持つ疾患を検出に役立つなど、創薬の可能性を大きく広げます。今後は、製薬企業や研究機関の独自データを用いた追加学習により、各種ニーズに最適化した実装を支援します」（瀬々氏）

SyntheticGestalt株式会社

「世界最大規模の分子特化型基盤AIモデル『SG4D10B』を開発。低分子化合物の4次元構造を学習した本モデルは、高精度な活性予測を実現します。世界的サプライヤーから提供を受けた960億件のデータのうち100億件を厳選し、200以上のタスクで学習を行いました。従来より計算時間を大幅に短縮し、製薬・化学領域の研究の効率化に貢献します。小型モデルをGoogle CloudおよびAWSにて公開。国内では大鵬薬品をはじめとした企業との共同研究も進行中です」（島田氏）

ハイパースケーラーによる第２サイクルの総括と期待の声

採択事業者のプレゼンテーションの後、計算資源を提供したハイパースケーラー、関係者による総括コメントが寄せられました。

「GENIAC第2期プロジェクトにご参加された皆様、本日はお疲れ様でした。今回の発表を通じて、国内の生成AIが研究開発と社会実装の両輪で動き始めていると強く実感しました。汎用モデルに頼るのではなく、皆様自身が開発された技術を実ユースケースに適用させている。この流れは、日本の生成AIにとって大きな進化と捉えています。

我々AWSはこの半年間、計算資源の提供や技術支援に加え、“人”への支援――つまりコミュニティの活性化にも注力してきました。最近では米国視察を実施し、日本のエンジニアの皆様の底上げに向けた取り組みもご一緒させていただきました。

今後さらに求められるのは、開発された技術の社会実装です。技術が実際に社会をどう変えていくか、運用フェーズへの落とし込みが重要になります。AWSも引き続き皆様と連携し、世界に通用する日本の技術を育ててまいります」（安田氏）

「GENIAC採択事業者の皆様が約20テーマにわたり、限られた時間の中で計画を立て、開発を遂行されたことに心より敬意を表します。

第1期では、日本の基盤モデル開発力の底上げを目指し、LLMを中心に支援してまいりました。そして第2期では、汎用モデル開発の支援に加え、社会実装を見据えた産業別の特化型モデル開発にも注力。製造、物流、創薬、医療などの分野で、実際にユーザー利用が始まっているモデルも登場しています。特に注目すべきは、計算リソースの高い活用率（平均8割以上）、マルチモーダル含むモデルやデータセットの開発・公開、ユーザーによるモデル活用の進展、の3点です。皆様の協力により、効率的かつ有意義な成果が得られました。

一方で、高品質な権利クリアデータの確保の難しさ、海外モデルとの差別化の難易度、現場ニーズとのズレといった課題も明らかになりました。これらを踏まえ、GENIAC第3期では2つの軸を強化します。1つ目は、既存の開発力と整備された領域データを生かした基盤モデル技術のさらなる推進。2つ目は、ユーザーを巻き込んだ本格的な実証実験の実施です。今後もNEDOは経済産業省と連携し、国内生成AIの社会実装と競争力強化に向けた支援を続けてまいります」（高田氏）

＜第2部＞
第2期GENIAC成果報告会の表彰式

第２部は経済産業省 商務情報政策局長 野原 諭氏をプレゼンターとして、今回の成果への貢献を讃える表彰式が執り行われました。

• GENIAC モデル賞
  ウーブン・バイ・トヨタ株式会社
• GENIAC 社会実装賞
  株式会社Preferred Networks/ 株式会社Preferred Elements
• GENIAC プレゼン賞
  株式会社Kotoba Technologies Japan
• GENIAC コミュニティ賞（個人部門）
  株式会社AIdeaLab　尾崎 安範氏
• GENIAC コミュニティ賞（事業者部門）
  株式会社Preferred Networks / 株式会社Preferred Elements

５つの賞は参加事業者からの投票によって選出され、各受賞者に賞状が授与されました。

GENIAC モデル賞　ウーブン・バイ・トヨタ株式会社
技術難易度および新規性の観点から、最も優れたモデルとして、他の事業者から高く評価された事業者として、ウーブン・バイ・トヨタ株式会社 が「GENIAC モデル賞」を受賞しました。「年初は思うように性能が出ず、不安もありました。それでも地道に開発を進め、このような評価をいただき、大変うれしく思っております。開発メンバーにも感謝します」（久保井氏）

GENIAC 社会実装賞　株式会社Preferred Networks / 株式会社Preferred Elements
ユーザー企業との実証成果、今後の本格導入に向けた動きがあり、社会実装への貢献度が高く評価された事業者として、株式会社Preferred Networks / 株式会社Preferred Elementsが「GENIAC 社会実装賞」を受賞しました。「誠にありがとうございます。まだ道半ばではありますが、この成果が日本、そしてグローバルに広がっていくことを願っています」（岡野原氏）

GENIAC プレゼン賞　株式会社Kotoba Technologies Japan
成果報告会でわかりやすく先進性の高いプレゼンテーションを行った事業者として、Kotoba Technologies Japanが「GENIAC プレゼン賞」を受賞しました。「2期連続でこの賞をいただけたことをうれしく思います。今後も“誰にでも伝わるAI”を目指して頑張っていきます」（小島氏）

GENIAC コミュニティ賞（個人部門）
株式会社AIdeaLab　尾崎 安範氏
GENIACコミュニティの中で積極的にイベントに参加し、かつコミュニティの活性化に貢献した個人に贈られる「GENIAC コミュニティ賞（個人部門）」は、株式会社AIdeaLab 尾崎 安範氏が受賞しました。「コミュニティの中で積極的に発言し、様々にトライしていく中で、技術について学ぶ機会にも恵まれました。皆様に心から感謝を申し上げます」（尾崎氏）

GENIAC コミュニティ賞（事業者部門）
株式会社Preferred Networks / 株式会社Preferred Elements
モデル開発の進捗共有、並びに開発に役立つ情報など、ナレッジシェアの観点で大きな貢献をした事業者に贈られる「GENIAC コミュニティ賞（事業者部門）」は株式会社Preferred Networks / 株式会社Preferred Elementsが受賞しました。「前回の同賞受賞をきっかけに始めた、ブログによる発信が評価を受けたのだと感じています。皆様とチームメンバーに感謝します」（鈴木氏）

GENIAC第2期目の成果報告会は、滞りなく幕を閉じました。今後いよいよ本格的に始動するGENIAC第3期の活動と成果にも、引き続きご注目ください。

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