つづみ (tsuzumi)
NTTグループが開発した国産大規模言語モデル。日本語に特化しつつ、NTTグループの通信インフラと深く統合したAIソリューションを提供する構想。
パラメータ
7B〜13B
コンテキスト長
8K
ライセンス
NTT License
リリース日
2025-09-01
日本語性能
日本企業が開発したモデルまたは日本語に特化したモデル。日本語の理解・生成能力が最も高い。
API料金
このモデルのAPI料金情報は現在未公開です
強み
- ・NTTグループの通信インフラと連携
- ・エッジコンピューティング対応の可能性
- ・日本語処理に最適化
- ・大企業の資金力による継続開発
弱み
- ・NTTグループ内での利用に限定
- ・外部提供が未定
- ・ベンチマーク情報が限定的
- ・オープンソースではない
活用例
- ・NTTグループ内のAIソリューション
- ・通信サービスとの連携AI
- ・エッジデバイスでの日本語処理
- ・企業内チャットボット
深度分析
パラメータサイズ
30B (tsuzumi 2) / 7B (original tsuzumi)
1基のGPUでデプロイ可能な軽量設計
Japanese MT-Bench(ライティング)
8.6/10
ターン1評価。日本語の人文・ライティング分野で優位
ハードウェア要件
1x NVIDIA A100 40GB
複数GPUクラスタを必要とする大規模モデルとの比較
官公庁採用実績
Selected for Digital Agency's Gennai platform
デジタル庁「源内」プラットフォームにおけるトライアル対象の国産LLM7基のうちの1つ
市場需要
~2,000 inquiries in Japan
2025年度第3四半期(2025年10〜12月)時点
強み
- ・ビジネスコンテキストや専門用語への深い理解を持つ、卓越した日本語性能
- ・オンプレミス/プライベートクラウドでのデプロイを可能にする超軽量設計。データ主権の強力な保証
- ・同等モデルの10分の1の学習データでドメイン特化のファインチューニングが可能な高効率性
弱み
- ・グローバルベンチマークでの可視性が限定的(Arena EloやSWE-Benchのスコアが未公表)
- ・個人向け消費者向け提供はなく、NTTグループのパートナーシップを通じたB2B専用
- ・マルチモーダル機能(ビジョン)はまだ開発段階
競合比較
| Model | Arena | SWE | GPQA | Price |
|---|---|---|---|---|
| tsuzumi 2 (NTT) | N/A | N/A | N/A | B2Bライセンス(推定ハードウェア〜¥5M) |
| Gemma-3 27B (Google) | 1470 | 68.2% | 91.3% | $2.50/$7.50 per 1M tokens |
| Qwen-2.5 32B (Alibaba) | 1465 | 72.1% | 92.4% | $1.50/$6.00 per 1M tokens |
tsuzumiはNTTが開発した日本語特化型の大規模言語モデルで、厳格なデータ主権が求められる企業向け・官公庁向けアプリケーションを主なターゲットとして設計されている。当初の70億パラメータ版から現在の300億パラメータの「tsuzumi 2」へと進化を遂げつつも、単一GPUで動作するほど軽量であるというコアフィロソフィと、トップクラスの日本語パフォーマンスは一貫して維持されている。この開発の背景には、データセキュリティへの懸念の高まりと海外AIプロバイダーへの依存を巡る動きの中で、国産AI能力の強化を戦略的に重視する日本の姿勢がある。
本モデルの主要な革新性は、その極限的な効率性にある。グローバルフロンティアモデルと比較して一桁少ないパラメータ数で、世界クラスの日本語理解を実現している。これにより、金融・医療・官公庁といった機密データを管理された環境外に出せないセンシティブセクターでのオンプレミスデプロイが可能となる。NTTによると、2025年末時点で約2,000件の国内問い合わせがあり、デジタル庁の「源内」プラットフォームのトライアルでは国産LLM7基のうちの1つとして選定されている。
tsuzumiはグローバルベンチマークにおいて数兆パラメータのモデルと直接競合するわけではないが、日本の主要なソブリンAIソリューションとして戦略的なニッチを確立している。Japanese MT-Benchといった日本語特化ベンチマークでは、特にビジネス文書作成や人文科学の分野で強みを示しており、国内企業導入に不可欠な領域での優位性を裏付けている。最近追加されたビジョン機能により、ビジネス文書中のグラフや図表の処理能力も向上し、日本企業環境での実用性がさらに高まっている。
出典
- NTT Press Release: tsuzumi 2 Update (May 19, 2026)
- Microsoft Azure Model Catalog: tsuzumi-7b
- Keitai Watch: NTT Updates tsuzumi 2 Vision
- NTT Technical Review: Research Interview on tsuzumi
- NTT DATA Article on tsuzumi 2 Business Value
- pickerLab: Independent Evaluation of tsuzumi
- AI Revolution: Comprehensive tsuzumi 2 Analysis
- ITmedia AI+: NTT tsuzumi 2 Business Update (Feb 2026)
分析生成日: 2026-05-23