リコー、マルチモーダルLLMの基本モデルと評価環境を無償公開

～GENIAC第2期での成果を広く社会に還元し、日本企業の業務革新と効率的で付加価値の高い働き方を支援～

株式会社リコー（社長執行役員：大山 晃）は、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施する、国内における生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）※1」第2期において開発した、マルチモーダル大規模言語モデル（以下「LMM」）の基本モデルと評価環境を、本日から無償で公開します。本基本モデルは、図表を含む日本語文書の読解において、視覚情報とテキスト情報の両方を参照する質問応答データセット「JDocQA」※2および独自ベンチマークツールによる検証の結果、他のモデルと比較しても優れた性能を示すことが確認されています（2025年4月24日時点）。7月29日から開催されている画像の認識・理解シンポジウム 「MIRU2025」にて、本件に関する論文を発表しました。

なお、リコーは、GENIACの第３期でも採択され、企業の知の結晶である様々な企業内ドキュメント群を、多段推論を行うことでより高精度に読み取ることができるリーズニング性能※3を持つLMMの開発に取り組みます。日本企業におけるドキュメントのさらなる利活用に貢献するAIの開発を継続することで、お客様の業務革新や付加価値の高い働き方の実現を支援してまいります。

【公開先】

https://huggingface.co/r-g2-2024/Llama-3.1-70B-Instruct-multimodal-JP-Graph-v0.1

【詳細はこちら】

リコーのニュースリリース：リコー、GENIACでマルチモーダルLLMの基本モデルを開発完了
https://jp.ricoh.com/release/2025/0610_1

ベンチマークツールにおける他モデルとの比較結果（上段は一般的な指標、下段はリコーが独自開発した指標による評価）

チューニングの成果（モデルが異なっていてもファインチューニングによりグラフの赤い部分の精度向上が見られる）

※1 GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）：リコーは、NEDOが、2024年7月に実施した公募「ポスト5G情報通信システムの開発／競争力ある生成AI基盤モデルの開発（助成）」（以下、「本事業」）に採択されました。本事業では、主に生成AIのコア技術である基盤モデルの開発に対する計算資源の提供や、データやAIの利活用に向けた実証調査の支援等が行われます。

※2　JDocQAの詳細について： https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/pdf_dir/C3-5.pdf
※3 リーズニング性能： LLMが単に情報を検索したりテキストを生成したりするだけでなく、複数のステップからなる論理的な思考プロセスを経て結論を導き出す性能。

■リコーのAI開発について

リコーは、1980年代にAI開発を開始し、2015年からは画像認識技術を活かした深層学習AIの開発を進め、外観検査や振動モニタリングなど、製造分野への適用を行ってきました。2021年からは自然言語処理技術を活用し、オフィス内の文書やコールセンターに寄せられた顧客の声（VOC）などを分析することで、業務効率化や顧客対応を支援する「仕事のAI」の提供を開始しました。

さらに、2022年からは大規模言語モデル（LLM）の研究・開発にもいち早く着手し、2023年3月にはリコー独自のLLMを発表。その後も、700億パラメータという大規模ながら、オンプレミス環境でも導入可能な日英中3言語対応のLLMを開発するなど、お客様のニーズに応じて提供可能なさまざまなAIの基盤開発を行っています。また、画像認識や自然言語処理に加え、音声認識AIの研究開発も推進し、音声対話機能を備えたAIエージェントの提供も開始しています。

■関連ニュース

リコー、経済産業省の国内生成AI開発力強化プロジェクト「GENIAC」に採択

https://jp.ricoh.com/release/2024/1017_1

リコーと損保ジャパン、マルチモーダルLLMの共同開発を開始
https://jp.ricoh.com/release/2025/0321_1

リコー、国産生成AI開発強化プロジェクト「GENIAC」第3期においてリーズニング性能を持つマルチモーダルLLMの開発開始
https://jp.ricoh.com/release/2025/0715_2

■関連リンク
リコーのAI開発の最前線：企業のAI活用を広げる「マルチモーダルLLM」
https://jp.ricoh.com/news/stories/articles/multimodal-llm