国産LLMが企業DXを変える――NTT「tsuzumi 2」と富士通「Takane」最新活用動向

1. 国産LLMが「使える段階」に入った理由

2025年後半から2026年にかけて、日本の企業AI市場に大きな変化が訪れています。ChatGPTに代表される海外製の大規模言語モデル（LLM）が注目を集めた時代から一歩進み、今や「国産LLM」が企業のDX推進における中心的な存在として台頭してきました。その背景には、主に3つの要因があります。第1は日本語処理の精度向上です。ひらがな・カタカナ・漢字が混在し、主語が省略されやすい日本語は、英語中心で学習された汎用モデルでは処理精度が落ちやすいという課題がありました。国産モデルは日本語テキストを大量に学習しているため、ビジネス文書や専門用語の理解度が格段に高まっています。第2はセキュリティ・コンプライアンスへの対応です。金融・医療・行政など機密情報を扱う業種では、データをクラウド外に出せないケースが多く、オンプレミスで運用できる軽量な国産モデルへの需要が急増しています。第3はコスト競争力です。大規模なGPUクラスターを必要とせず、1台のGPUで動作する軽量モデルの登場により、中堅・中小企業でも導入しやすい環境が整ってきました。NTTやNTTデータ・富士通をはじめ複数の国内大手がLLM開発を本格化させており、2026年は国産LLMの「実活用元年」とも呼べる年になっています。

国産LLMが企業DXを支える新時代へ

2. NTT「tsuzumi 2」――1GPUで動く純国産LLMの実力

NTTが2025年10月に提供を開始した「tsuzumi 2」は、フルスクラッチ（独自設計）で開発された純国産LLMです。最大の特徴は、1台のGPUで動作しながら、超大規模モデルに匹敵する日本語性能を実現している点です。NTTによれば、ビジネス用途の約80%はRAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた文書Q&Aや情報抽出・要約タスクであり、tsuzumi 2はまさにこれらの業務に最適化されています。2026年に入ると、その活用範囲は急速に広がりました。中国電力との共同実証では、電力業務に特化したLLMの構築・検証が開始され、設備点検レポートの自動要約や社内規定に基づく問い合わせ対応の自動化など、インフラ企業ならではの高度な業務への適用が進んでいます。また、東京通信大学では学内Q&A・教材作成・進路相談などへの活用が決定し、教育分野への展開も本格化。金融・自治体・医療分野向けには、それぞれの専門知識を大量に学習させた業種特化型モデルの開発も進んでいます。NTTのAI受注額は大幅に増加しており、tsuzumi 2を軸とした法人向けサービス展開が同社の成長ドライバーになっています。国内法に準拠した学習データで開発されているため、個人情報保護や著作権対応の面でも安心して導入できる点が、企業から高い支持を集める理由の一つです。

軽量・高性能な国産LLMがオンプレ環境でも活躍

3. 富士通「Takane」――AIドリブン開発基盤への進化

富士通が提供する日本語強化型LLM「Takane」は、Cohereの「Command R+」をベースに独自の日本語チューニングを施したモデルです。2025年4月にはNutanixのエンタープライズAIプラットフォーム「Nutanix Enterprise AI（NAI）」との連携が実現し、オンプレミスやプライベートクラウド環境でも高精度な日本語AIを利用できる選択肢が広がりました。公共機関や金融機関など、データを外部クラウドに送出できない組織にとって、この連携は大きな意義を持ちます。さらに2026年2月、富士通はTakaneとAIエージェント技術を組み合わせた「AI-Driven Software Development Platform」の運用を開始。これはソフトウェア開発の要件定義から設計、実装、結合テストまでの全工程を複数のAIエージェントが協調して実行する基盤で、開発生産性を従来比100倍にすることを目標としています。また「Fujitsu Kozuchi Enterprise AI Factory」では、企業が自社業務に特化したAIモデルやエージェントを自律的に改善・運用できる仕組みを提供。2026年7月の正式提供に向け、現在トライアル利用が進んでいます。Takaneに搭載された量子化技術はメモリ消費を最大94%削減し、コスト効率の高い運用を可能にする点も注目されています。

4. 国産LLM活用で企業が得られるメリットと課題

tsuzumi 2やTakaneに代表される国産LLMを企業が活用することで得られるメリットは多岐にわたります。まず「日本語精度の高さ」です。ビジネスで使われる敬語・業界用語・略語・文脈依存の表現を正確に理解できるため、社内文書の検索・要約・Q&A対応の品質が格段に向上します。次に「データセキュリティの確保」です。オンプレミスや閉域ネットワーク内で運用できるため、顧客情報や技術仕様書などの機密データを外部に送出するリスクがありません。これは金融・医療・製造など規制産業での導入障壁を大きく下げます。また「コスト最適化」も重要なメリットです。1GPU運用が可能な軽量モデルは、クラウドAPIの利用料と比較して大幅なコスト削減が期待でき、大量処理が必要な業務でも経済的に運用できます。一方で課題もあります。モデルの導入・運用に必要な技術的知識の確保、定期的なファインチューニングの維持コスト、そして組織内でのAI活用ガバナンスの整備が求められます。国産LLMベンダー各社はこれらの課題に対応するため、マネージドサービスや伴走型支援の提供を強化しており、技術力が不足する企業でも導入しやすい環境づくりが進んでいます。日本のAIインフラ市場は2026年に55億ドルを超える規模に達すると予測されており、国産LLムの活用はまさに成長フェーズに入っています。

5. まとめ

NTTの「tsuzumi 2」と富士通の「Takane」は、それぞれ異なるアプローチで日本企業のAI活用を支えています。tsuzumi 2は純国産・軽量・RAG特化という強みで、電力・金融・教育など幅広い業種への垂直展開を加速。Takaneはオープンなエコシステムとの連携やAIエージェント技術を活かし、ソフトウェア開発まで含めた広義のDXを推進しています。2026年は「AIを試す年」から「AIで成果を測る年」への転換点とも言われます。国産LLMの実用化が本格化する中、自社のセキュリティ要件・業務特性・コスト制約に合ったモデル選定と、それを支えるガバナンス体制の整備が、企業AI戦略の成否を左右する鍵となるでしょう。