【要約】
こちらの記事は『三菱電機が2つの技術でエッジ動作可能なLLMを高精度化、2026年度にも製品適用へ』の要約です。
概要
- 三菱電機は、エッジデバイスで動作可能な製造業向けのLLM（大規模言語モデル）を開発。
- ベースモデルの正解率35.8％から77.2％へ約40ポイント向上。
- 2026年度中の製品適用を目指し、実機検証を進行中。
背景と目的
- 汎用LLM（例：GPT-4o）はクラウド依存・巨大なパラメーター数がネック。
- セキュリティ、通信遅延、運用コストの課題から、エッジで完結する小型高性能LLMのニーズが増加。
採用された2つの主要技術
- ドメイン特化学習 + モデル軽量化
- 国立情報学研究所などと連携、18億パラメーターのモデルをベースに製造業の知識で学習。
- モデル圧縮（量子化等）によりメモリ使用量を大幅削減。
- タスク特化学習 + 独自のデータ拡張技術
- 各企業が保有するFAQ等から「望ましい回答」と「望ましくない回答」を自動生成。
- より正確な応答が可能となる。
実装と評価
- NVIDIA「Jetson AGX Orin Nano 8GB」に実装し、高速・低遅延応答を実現。
- GPT-4oの同様タスクでの正解率は52.0％と、それを大きく上回る精度。
応用と今後の展開
- スマートファクトリー、エッジロボティクス、エネルギー制御など幅広い活用を想定。
- 今後、さらに小型なデバイス（例：EdgeCortix「SAKURA-II」）やx86系CPU搭載PCでの展開も視野に。
- AWSの支援を受けた「生成AI実用化推進プログラム」にも参加。
更に詳しい記事を読みたい方はこちら
【所感】
・エッジデバイスで動作可能な製造業向けのLLM（大規模言語モデル）がキーエンスのように顧客の意見を取り入れた開発となっているのか、製造業でどういった用途で使用してもらおうと思って開発したのか若干不安を感じる。
これらの本はKindle unlimitedで無料で読めます。※初回30日間は無料です
