富士通は2024年7月16日、大規模言語モデル（LLM）「Takane」（高嶺、仮称）を開発し、同年9月にAIサービス「Fujitsu Kozuchi」から先行リリースすると発表した。企業向けLLMで実績があるカナダCohereのLLMをベースに日本語処理を強化したもので、Cohereと共同で開発する。協業にあたって富士通はCohereに出資している。
富士通は、大規模言語モデル（LLM）「Takane」（高嶺、仮称）を、企業向けLLMで実績があるカナダのCohere（コーヒア）と共同で開発する。CohereのLLM「Command R+」をベースに、富士通の追加学習/ファインチューニング技術と、Cohereの企業向けに特化する技術を組み合わせて開発する。協業にあたって富士通はCohereに出資している（図1）。
図1：富士通とCohereが共同で開発する企業向け大規模言語モデル（LLM）「Takane」（高嶺、仮称）の概要（出典：富士通）拡大画像表示
Takaneは、2024年9月にAIサービス「Fujitsu Kozuchi」から先行リリースする。その後、AIを組み込んだデータ分析アプリケーションを開発するためのPaaS「Fujitsu Data Intelligence PaaS」や、各業界・業種のSaaSおよびSIサービス群「Fujitsu Uvance」を通して提供する。
社内データの検索結果から回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の性能を高める技術やAIモデルと合わせて提供する。Cohereが持つ、LLMへの指示をベクトル表現に変換して企業データを適切に参照するためのEmbedや、類似検索で取得した情報に順位を付けるRerankなどの技術が利用できる。
写真1：Takaneについて説明する、富士通 執行役員副社長 CTO CPOのヴィヴェック・マハジャン（Vivek Mahajan）氏拡大画像表示
富士通は、Takaneについて「業務特化型言語モデルを開発するCohereのノウハウと、ユーザーの業種や業務に関する富士通の知見を組み合わせることで、金融、官公庁、R&Dなどの高いセキュリティが必要となるユーザー向けに、プライベート環境で利用できるサービスとして展開していく」としている（写真1）。
なお、富士通はKozuchiにおいて、Takane以外にも複数のAIサービスの提供を予定している（関連記事：富士通、業務特化の生成AI構築のための「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を提供）。
2024年7月には、企業データをナレッジグラフに変換してLLMに参照させる「ナレッジグラフ拡張RAG」を提供する。知識をナレッジグラフとして表現することで、より多くの知識をヒントとして生成AIに渡せるようになる。生成AIのプロンプトに渡すデータ量を4分の1に減らしても、通常のRAGと同様の回答が得られるとしている。
8月には、生成AI混合技術を提供する。Takaneを含む複数のAIモデルを用途ごとに用意しておき、クエリーに合わせて適切なAIモデルをつど選択する技術である。適切なAIモデルがない場合は、複数のAIモデルを組み合わせて目的に合った処理を実行する。
9月には、企業や法令などの規則に準拠した生成AIを実現する「生成AI監査技術」を提供する。法令や規則に関するナレッジグラフを活用する。例えば、道路上の写真画像を見せて道路交通法に準拠しているかを判定するといった使い方が可能である。
