[事例ニュース]

2026年1月26日(月)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　中国電力は、エネルギー業界特有の法令や各官公庁の規制に基づいた厳格な業務遂行が求められており、特に公的機関へ提出する資料の作成・確認に多大な時間を要していた。

　この課題に対し、両社はこれまでも生成AIアプリケーションの開発・業務適用に取り組んできたが、従来のRAG（検索拡張生成）などの汎用的な技術では、専門知識や独自の業務ルールに対する回答精度が実務レベルに達しないケースがあったという。

図1：電力特化型LLMの構築・検証プロセス（出典：NTTドコモビジネス）
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　中国電力は、こうした課題を解決すべく、LLM自体に必要なデータ・知見を学習させるファインチューニングのアプローチに着目。NTTが開発・提供する、日本語に強みを持つLLM「tsuzumi 2」をベースに、国電力が持つ実務データやノウハウを学習させることで、より高度な判断支援が可能な「電力業務特化型LLM」の構築に踏み切った（図1）。

　今回の取り組みでは、NTTドコモビジネスの支援の下、2026年1月から3月末にかけて以下の3ステップで検証を進め、同年度以降の実用化を目指す。

(1)データ収集・加工：中国電力の社内マニュアルや手引、過去の行政機関への申請書類など、業務遂行にあたって必要となるデータや参照頻度が高いデータを中心に収集。その後、NTTドコモビジネスが、データをLLMの学習に適した形式に加工する。

(2)LLMのファインチューニング：NTTドコモビジネスが、収集・加工したデータやインターネット上の公開情報などをtsuzumi 2に学習させ、電気事業や中国電力固有の業務情報に特化したLLMを構築する。

(3)検証・精度評価：中国電力が、業務で調べる機会が多い事項をまとめたQ&A集を作成。学習前後のtsuzumi 2に対して、電気事業共通の専門用語や中国電力固有の業務情報にどの程度正確に回答できるかを確認し、精度を比較・分析する。その後、NTTドコモビジネスが、中国電力の精度評価を踏まえてtsuzumi 2に再学習させ、LLMの精度を改善する。

　目指す効果として、中国電力はより広範な業務領域での生成AI活用によるDX加速と、AIによる業務変革の実現を目指す。また、NTTドコモビジネスは、取り組みで得られた知見を、電力業界特有のルールに対応したアプリケーション開発に生かしていくとしている。