リコーは3月30日、推論のプロセスを日本語化したマルチモーダルLLM「Qwen3-VL-Ricoh-32B-20260227」を開発したと発表した。320億パラメータを持ち、複雑な図表を含む日本語の資料も読解できるという。米GoogleのAIモデル「Gemini 2.5 Pro」に匹敵する性能をうたう。
Qwen3-VL-Ricoh-32B-20260227は、複雑なフロー図や複数ページにわたるグラフなどにも対応する。図表を含む日本語の文書をもとに、質問に回答する性能を測るベンチマークでは、Gemini 2.5 Proに匹敵する性能を示したとアピールしている。また回答の根拠や前提条件などを日本語で確認できる。
Qwen3-VL-Ricoh-32B-20260227の開発では、中国AlibabaのAIモデル「Qwen3-VL-32B-Instruct」をベースにした。同モデルの弱点を改善するのに有効な学習データを用意し、事後的に特定のタスクに最適化するファインチューニングを行った。
さらにAIが試行錯誤し、結果に応じた報酬をもとに出力を改善する強化学習も実施した。出力の正確さに加えて、日本語による推論の出力にも高い報酬を設定するといった工夫を施した。
●自社AIプラットフォーム「H.D.E.E.N」で提供
リコーは、独自のAIプラットフォーム「H.D.E.E.N」（ひでん）や、リコー製のLLMを搭載した小型のAIサーバを展開するなど、企業向けのAIサービスに注力している。Qwen3-VL-Ricoh-32B-20260227の開発では、画像を含むさまざまな企業内データを扱いながら推論でき、オンプレミスで導入できるAIモデルを目指した。
同社の児玉哲氏（リコーデジタルサービスビジネスユニット AIサービス事業本部 AI事業開発センター所長）は、リコーのAI開発の戦略について「AIモデル単体でビジネスしようとは考えていない」と説明する。Qwen3-VL-Ricoh-32B-20260227についても、H.D.E.E.Nなどを通じて提供する。
また児玉氏は、リコー自らAIモデルを開発する理由として「自社で手掛けることで獲得できる技術やノウハウを、顧客にソリューションとして提供できる」と語る。今回の取り組みでは、AIが処理する際の画像トークンを減らす技術なども開発した。これにより、AIモデルの運用コストの削減につなげたい考えだ。
Qwen3-VL-Ricoh-32B-20260227の開発では、経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構の国内企業向けAI開発支援プロジェクト「GENIAC」第3期の補助を受けた。同モデルの軽量版「Qwen3-VL-Ricoh-8B-20260227」をHugging Faceで公開しているほか、画像を含む文書をもとに推論する性能を測るリコー独自のベンチマークも公開する予定だ。
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