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Preferred Networks、「PLaMo」を軸に各種AIソリューションを紹介
2026年10月14日 08:00
Preferred Networks（PFN）は、CEATEC 2026の展示ブースにおいて、自社開発の基盤モデルからハードウェア、産業向けアプリケーションまでを一貫して手掛ける「垂直統合」構想に基づく最新技術を紹介している。
同社のブースは、「考える」「動く」「届く」の3つの領域に大別され、独自開発の大規模言語モデルの「PLaMo」をはじめ、視覚と言語を統合したフィジカルAI向けの「PLaMo VL」、新開発の自動搬送ロボット「Kachaka Evo」、さらには面接をサポートする「タレスカAI面接」に至るまで、研究開発から実社会への実装をつなぐ広範なポートフォリオが披露された。
世界最高水準の日本語性能を誇る基盤モデル「PLaMo」とドメイン展開
AIの頭脳に相当する「考える」エリアの中心として紹介されたのが、PFNがスクラッチから独自開発を進める国産基盤モデル「PLaMo（プラモ）」。同モデルは日本語の理解や選択式タスクなどのベンチマークにおいて、主要モデルを上回るスコアを記録しているという。データの主権を守るソブリンAIとしての需要に応えるほか、金融機関などの特定業界や自社独自データを活用した追加学習にも対応しており、すでにデジタル庁などで社会実装が進んでいる。
この基盤モデルを特定ドメインへ応用した実例として、教育分野向けの小論文指導AI「ろんじろう」が紹介されている。同社のプログラミング教育サービス「Playgram」の開発チームが手掛けたもので、近年、入試や就職活動で重要視される論文形式の選考に対応する。高度な日本語の読解力と論理的構成力が求められる小論文指導において、教育的知見とPLaMoの高い国語力を掛け合わせることで、人手による添削に迫る高精度なレビューを実現しているとのことだ。
画像理解とロボティクスが融合する「動く」フィジカルAI
実世界の知覚とインタラクションを担う「動く」エリアでは、視覚言語モデル「PLaMo VL」と新型自律搬送ロボット「Kachaka Evo」が紹介されている。
PLaMo VLは、画像とテキスト情報を同時に処理・理解するモデルで、被写体と指示の複合的な関係性を正確に捉えることができる。例えば、「オレンジが入っている箱の色」を問われた際、中身と外箱の境界を正しく判別して回答するような高度な空間認識タスクをこなす。外部の有力なオープンモデルと比較しても優れたベンチマーク性能を示しており、ドローン撮影による異常検知や工場内における熟練者の作業工程解析といった現場への展開が進められている。
Kachaka Evoは、家庭向けの「Kachaka」の上位モデルにあたり、100kgまでの荷物の搬送に対応する。従来の自律搬送ロボット（AMR）の強みであった自己位置推定と自動マッピング機能を継承しつつ、工場や物流現場での重重量物搬送を見据えてモーターやセンサーが強化されている。会場では、自然言語による指示に基づいて自律走行し、ホイールロックされた荷物の下に入り込んでジャッキアップして安全に目的地へ移送する一連のデモが披露されている。
実務の自動化から採用支援までをカバーする「届く」アプリケーション
実装フェーズを提示する「届く」エリアでは、PLaMoの高い日本語表現力を活かした高精度な機械翻訳サービス「PLaMo翻訳」のほか、業務の進展に合わせて指示を追加することで自動化できる作業範囲を自在に拡張可能なプラットフォーム「PreferredAI Work Suite」など、実用的な業務支援ツールが並んでいる。
「タレスカAI面接」では、AIアバターがリアルタイムに対話を行ない、志望動機などの初期質問に対して候補者の回答内容を即座に咀嚼し、自然な相槌とともに的確な深掘り質問を展開する。
選考終了後の管理画面では、単に合否や点数を表示するだけでなく、強みや課題の分析、AIが下した評価の根拠が提示され、ブラックボックス化を回避する仕組みが整えられている。さらに、次の選考段階を担当する人間の面接官に対して「次回確認すべき推奨事項」を申し送りとして生成するなど、既存の採用フローに溶け込む設計が施されている。
