日本の通信大手 NTT グループが開発を進める大規模言語モデル（LLM）シリーズ「tsuzumi」において、次世代モデルとして発表された「tsuzumi 2」について、背景・技術概要・導入・ユースケース・今後の展望を整理してまとめてみました。
1. 背景：なぜ「tsuzumi 2」が必要だったか
- NTTは以前より「tsuzumi」という自社開発の日本語・英語対応の軽量LLMを提供開始していました。ntt-review.jp+3NTT+3NTT+3
- その背景には、「大規模モデル化による電力消費／学習コストの増大＝サステナビリティ・運用コストの課題」があります。例えば、175Bパラメータ級のモデルでは学習時の電力量が原子力発電所1基1時間分に相当するという報告があります。ntt-review.jp+1
- また、企業・自治体が「自社データを安全に扱いながらLLMを活用したい」「オンプレミスで運用したい」といったニーズが高まっており、巨大なモデルやクラウド依存の構成だけでは応えきれない状況がありました。ntt-review.jp+1
- こうした状況を受け、NTTは「軽量で日本語処理に強く、運用・導入コストも抑えられるLLMを強化」するという方針を打ち出しています。2025年第1四半期決算の資料にも、10月に「tsuzumi 2」リリース予定と記載されています。NTT+1
2. tsuzumi 2 の概要・特徴
以下、公式発表や資料から整理した「tsuzumi 2」の主な特徴です。
モデル規模と性能
- tsuzumi 2 は 約30B（300億）パラメータ のモデルサイズとなっています。NTT+1
- 前モデル（tsuzumi 7Bなど）と比較して、業務処理における “RAG（Retrieval Augmented Generation）” を用した実例で 約4倍の回答精度 を実現したと、決算資料で示されています。NTT
- 「同サイズ（30B級）モデル内で日本語性能世界トップクラス」と明言されています。NTT
運用・導入のしやすさ
- 1GPUだけで動作可能という仕様を継承。巨大クラスタを必要とせず、コスト・導入ハードルが抑えられています。NTT
- 日本国内で研究・開発されたモデルであり、著作権等のリスク管理が明記されている点も企業利用でメリットとされています。NTT
日本語処理・業務特化
- 日本語処理に強みを持ったモデルで、NTTグループの40年以上にわたる自然言語処理研究の成果が反映されています。NTT+1
- ドメイン（金融、自治体、医療など）に特化したチューニングやアダプタ方式のカスタマイズにも対応する構成が示されています。NTT
3. 導入・提供形態・用途メニュー
tsuzumiシリーズ及びtsuzumi 2の導入形態・用途として、次のような整理ができます。
提供環境
- オンプレミス環境での運用が可能で、社内データを閉域で学習・推論できる構成。ntt-review.jp
- また、プライベートクラウド・パブリッククラウドのいずれにも対応。用途・企業の状況にあわせた選択が可能です。ntt.com
- パートナー企業との共創や、業界特化モデル構築支援プログラムなども併せて整備されています。ntt.com
主な用途・ソリューション
- 顧客体験（CX）ソリューション：コンタクトセンター応対、チャットボット、FAQ生成、応対記録の要約等。ntt.com+1
- 従業員体験（EX）ソリューション：社内マニュアルの自動要約、議事録作成、Q&A生成、業務文書検索など。ntt-review.jp+1
- IT運用・事業継続（CRX）ソリューション：システム運用・セキュリティデータを学習し、アドバイス生成・運用効率化を支援。ntt.com
- 導入先として、「金融／自治体／医療／小売／運輸」など多様な業界が想定されています。ntt-review.jp
4. ビジネス・社会インパクト
tsuzumi 2 が目指すもの、また期待できる社会的意義を整理します。
コスト・環境負荷の低減
- 巨大モデルの学習・推論には大きな電力・ハードウェア資源が必要ですが、tsuzumi系モデルは「軽量モデル＋効率的データ・チューニング」でそのハードルを下げています。NTT+1
- これにより、企業が導入しやすく、また国内データセンター・省電力運用といった環境配慮面でのメリットもあります。
日本語・日本市場に特化
- 多くの大規模モデルは英語中心・海外データ中心ですが、tsuzumi 2 は日本語処理・日本企業のニーズ・国内法令・セキュリティを意識して設計されています。
- 日本国内の自治体・企業にとって「国内開発モデル」「データを国外に持ち出さずに運用可能」という点が安心材料になります。
業務活用・DX推進の加速
- CX/EX/IT運用といった具体的な業務領域に対して適用できるモデルであり、「生成AIを単なる“遊び”から“業務基盤”へ」と昇華させるきっかけとなり得ます。
- パートナー制度・業界特化モデル構築支援もあるため、産官学連携・地方DXなど幅広い展開が想定されます。
5. tsuzumi → tsuzumi 2 の進化ポイント
前モデル「tsuzumi」と比較して、tsuzumi 2 では以下のような進化が挙げられます。
| 項目 | 前モデル（tsuzumi） | tsuzumi 2 の特徴 |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 0.6B／7Bパラメータ等の軽量版。NTT+1 | 約30Bパラメータへ大幅拡張。NTT+1 |
| 精度・応答性能 | 日本語処理に特化し、同サイズモデル比で高性能。ntt-research.com+1 | RAG処理で前モデル比約4倍の回答精度。業務用途での実効性能強化。NTT |
| 導入運用コスト | 軽量化により1GPU／CPU推論可能という構成。NTT | 単一GPUで動作可能な設計を継続・さらに最適化。NTT |
| 開発・運用環境 | 日本語・英語対応。オンプレミスも視野。NTT | 日本国内でスクラッチ開発。企業導入・機密データ対応を明記。NTT |
このように、「規模を拡大しつつ、運用コスト・導入ハードルは抑え、さらに日本語・ビジネス用途での実効性能を向上させる」という方向性が鮮明です。
6. 導入時のポイント・企業検討時の留意点
実際に企業・自治体が導入を検討する際に押さえておきたいポイントです。
- データの準備・学習環境：自社業務文書・マニュアル・FAQ・顧客応対記録など、ドメインデータの準備が重要です。tsuzumi 2 においても、業界特化モデル／アダプタチューニングが鍵となるため、初期にデータ整理を行うことが有効です。
- 運用形態の選択：クラウド／プライベートクラウド／オンプレミスのいずれかを選択できます。特に機密情報を扱う場合はオンプレミス運用を検討すべきです。ntt-review.jp
- ハードウェアリソースの確認：単一GPUで動作可能とのことですが、推論レスポンス・並列数・バッチ処理量によってはGPUメモリ・I/O環境の確認が必要です。
- チューニング・アダプタ活用：tsuzumi 2 は既に高性能ですが、特定業務で高精度を出すにはアダプタ方式やファインチューニングを活用することがベストです。
- 安全性・ガバナンスの整備：国内開発モデルである点は安心材料ですが、生成AIには依然として誤出力・バイアス・セキュリティリスクがあります。導入前に利用ガイドラインやモニタリング体制を整えましょう。
7. 今後の展望・注目点
- tsuzumi 2 のリリース（2025年10月予定）以降、実運用事例の広がりが期待されます。既に社内向けトライアルで「4×の回答精度向上」が示されており、これが実案件でもどれだけ再現されるかがカギです。NTT
- 多モーダル対応（テキスト＋画像＋音声）の拡張や、地方自治体・中小企業向けの軽量／低コスト版運用も注目。以前の「tsuzumi」には「視覚・音声・ユーザ状況理解」対応が示唆されていました。NTT
- 日本語モデルをリードする位置づけとして、海外との比較（特に日本語処理力）での優位性維持・発展が見込まれます。
- 『複数の小さな専門モデル（AIコンステレーション）』という構想があり、tsuzumi 2 を中心に「業務・業界特化モデル群」のネットワークが強化される可能性があります。ntt-review.jp
8. まとめ
tsuzumi 2 は、以下のような特徴を持つ次世代日本製LLMと言えます。
- 日本語処理に強みを持ち、30Bパラメータという適度なモデル規模で“高精度＋運用しやすさ”を両立
- 単一GPUでの推論運用が可能で、導入コスト・ハードルが抑えられる
- オンプレミスや国内データ運用対応など、企業・自治体向けに安心・安全な運用基盤を提供
- CX／EX／IT運用など、具体的な業務用途に適したソリューションが用意されており、DX活用に向けて実践性が高い
読者の方が「自社・部署で発生している業務課題（例えば、顧客問い合わせの要約処理、社内マニュアル検索、自治体窓口対応の自動化など）」に対して、tsuzumi 2 を活用することでどのような導入形・効果が期待できるかをイメージするのが良い出発点になります。
本記事は、ChatGPT によって生成されました。
本画像は、image generator 5 によって生成されました。