LLM/SLM開発
専用LLMの構築により、企業の知を進化し続ける競争優位に変える
汎用LLMでは競争優位性を築けず、企業固有の知識・ノウハウ・データを学習した専用LLMが必須となっています。自社の暗黙知を明示化し、セキュアな環境で活用することで、業務品質向上と知的資産の蓄積を同時実現。データ主権確保の観点からも独自LLM構築が戦略課題です。
Challenges
こんな課題はありませんか？
- GPU調達と運用コスト
独自LLM構築に必要な大量のGPUリソース確保が困難で、クラウド利用コストも予想を超えて膨張。特にファインチューニングと継続的な学習更新の費用対効果が不透明
- ハルシネーション対策
LLMが生成する誤情報や不正確な回答により、顧客対応や社内業務での実用化に踏み切れない。特に法務・医療など高精度が求められる領域での信頼性確保が課題。
- 暗黙知のデータ化障壁
業界特化型LLMに必要な自社の専門知識や業務ノウハウが属人的で文書化されておらず、学習データとして活用できる形に構造化するプロセスが確立できていない。
enableXは何が違うのか
enableXは汎用LLMの表層的な導入支援ではなく、企業固有のLLM/SLMをフルスクラッチまたはファインチューニングで構築できる実装技術を保有しています。最大の違いは、暗黙知を学習データ化するプロセスの確立にあります。業務ヒアリングからナレッジ抽出、RAG・ファクトチェック機構による品質保証体制まで一気通貫で設計。単にモデルを作るのではなく、継続的に進化する「知識資産」として育てる運用設計まで提供し、真の競争優位を創出します。
enableXは何ができるのか
フルスクラッチ開発とファインチューニングの最適選択、GPU調達戦略、クラウドコスト最適化まで、LLM/SLM構築の全体最適を設計します。社内に眠る営業資料・技術文書・顧客対応記録を構造化し、セキュアな環境で専用モデルに学習させることで、汎用LLMでは対応できない業界特化の高精度な応答を実現。ハルシネーション対策としてRAGアーキテクチャとフィードバックループを組み込み、現場が信頼して使い続けられる品質を保証します。
“LLMは作って終わりではありません。育てるものです。enableXは構築から運用、改善まで見据えた設計思想を持っています。”
DeepTech Executive Director
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主な機能
業界特化型・独自LLMの構築
汎用モデルでは対応できない業界固有の専門用語、規制、業務ルールを学習させた独自LLMを開発します。金融情報リスクを最小化したモデルや、エンターテインメント業界向けのクリエイティブ支援モデルなど、用途に特化したAIをゼロから、あるいはオープンモデルをベースに構築します。
モデルのファインチューニング・RLHF
既存のLLMに対し、RLHFや独自の「インストラクションデータ」を用いて再学習を行い、企業の特定の業務フローに最適化された挙動へと磨き上げます。これにより、ハルシネーションの抑制や、回答精度の劇的な向上が図れます。
導入事例
選ばれる理由
安全なインストラクションデータ作成技術
独自モデルの精度を左右するのは学習データの質です。enableXは、個人情報や機密情報を適切に処理し、AIが安全かつ倫理的に学習できる「高品質なインストラクションデータ」を作成する独自の技術とノウハウを保有しています。
膨大な対話データの精査ノウハウ
AI開発において最も泥臭く重要な「データの精査・クレンジング」において、膨大な対話データを扱ってきた経験に基づく知見を有しています。これにより、モデルの実用性を大きく左右する「回答の自然さ」や「文脈理解力」を高めることができます。
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