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リコー、安全なAI活用を支えるガードレールモデルを刷新

Gemma 4ベースで小型化し、安全性と実用性を両立

  • 編集部：中野信二

2026年10月20日 13:26

　リコーは、ガードレール機能を組み込んだ日本語向けLLM（以下、セーフガードモデル）の改良版を開発した。セーフガードモデルは、大規模言語モデル（LLM）の入出力に含まれる有害情報を検知し、生成AIの安全性に特化したLLM。新モデルは11月から順次、同社が提供する「RICOH オンプレLLMスターターキット」に標準搭載し、顧客へ提供される。

　今回の新モデルは、「gemma-4-E4B-it」をベースに同社が追加開発したもの。従来モデル「Llama-Ricoh-SafeGuard-20260520」と同じ水準の安全性判定性能を維持しながら、モデルを小型化し、より少ない計算資源での利用を可能にしている。あわせて、近年のLLMの性能向上や実際の利用シーンの広がりを踏まえ、安全性判定基準を見直した。

同モデルの特徴

モデルサイズを大幅に小型化、少ない計算資源で利用可能

　今回の新モデルは、ベースモデルを従来の「Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.5」から「gemma-4-E4B-it」に刷新。安全性判定性能は従来モデルと同等水準を維持しつつ、モデルの小型化によって少ない計算資源で利用できる。

LLMの進化と実利用を踏まえた安全性判定基準の見直し

　近年、LLMの性能向上により、従来は安全上の懸念から一律に制限していた内容についても、利用目的や文脈に応じて有用かつ適切な回答が可能なケースが増えている。そこで今回の新モデルでは、実際の利用シーンを踏まえて安全性判定基準を見直した。

顧客ごとのポリシーに応じた簡易的なカスタマイズにも対応

　同セーフガードモデルは、あらかじめ学習された13種類の一般的な有害カテゴリーに加え、ユーザーが用途や運用ポリシーに応じて、任意の判定ラベルを追加できる。モデルの追加学習を行なわず、業界固有のルールや企業ごとのガイドラインなどのラベルを追加することで、カスタマイズが容易になる。

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