中国電力とNTTドコモビジネスは1月26日、NTTが開発したLLM（Large Language Models：大規模言語モデル)「tsuzumi2」を活用し、電力業務特化型LLMの構築および検証を開始したことを発表した。

  • 取り組みの概要

    tsuzumi2

検証の目的と背景

電力会社では、法令や各官公庁の規制など、多岐にわたる分野で厳格な基準に則った業務遂行が求められている。特に公的機関へ提出する書類は規制などへの準拠が不可欠であり、中国電力においてはこれらの資料作成や確認業務に多くの時間を要していたという。

この課題を解決するため、中国電力とNTTドコモビジネスはこれまで、主に資料の作成および確認業務において、業務効率化や品質向上を目的とした生成AIアプリケーション（AIアプリ）の開発および業務適用に共同で取り組んできた。

そうした中、AIアプリの開発において、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの汎用的な技術では、電気事業に関する専門知識や中国電力固有の業務情報について正確に回答生成・判断することが難しく、実務での利用に十分な精度を確保できないケースが見られたという。

両社はこうした課題を踏まえ、日本語処理を強みとするLLM「tsuzumi2」に電気事業や中国電力の業務データを学習させ、より実務的かつ高度な回答生成、独自の業務ルールに基づいた判断を支援する電力業務特化型のLLMを新たに構築する。さらに、実用化を目指すとのことだ。

両社の取り組みの概要

今回の取り組みでは、「tsuzumi2」に中国電力の業務情報やノウハウなど、実務的な観点で選定したデータを学習させることで、電力業務に特化したLLMの構築と検証を実施する。

2026年1月から3月末にかけて、データ収集・加工、「tsuzumi2」の学習、検証・精度評価に取り組む。ここで構築したLLMの精度を踏まえ、2026年度以降の実用化を目指す。

データ収集・加工では、中国電力が同社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する。その後、NTTドコモビジネスがデータをLLM「tsuzumi2」の学習に適した形式へ加工する。

「tsuzumi2」の学習では、NTTドコモビジネスが加工したデータやインターネット上の公開情報などを「tsuzumi2」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。

さらに、検証・精度評価においては、中国電力が業務で調べる機会が多い事項をまとめたQA集を作成した上で、学習前後の「tsuzumi2」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する。

NTTドコモビジネスは中国電力の精度評価を踏まえ、「tsuzumi2」に再学習を行い、LLMの精度改善を図る。