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FIXERと東京科学大学、日本語LLM「GPT-OSS Swallow」の社会実装を加速する共同研究を推進

2026.05.13

FIXERと東京科学大学が「GPT-OSS Swallow」の社会実装を加速

株式会社FIXERは、国立大学法人東京科学大学岡崎研究室と共同研究契約を締結し、日本語に最適化された大規模言語モデル（LLM）「GPT-OSS Swallow」の社会実装と高度化を推進すると発表しました。

FIXERと東京科学大学との共同研究で、日本語に最適化されたLLM「GPT-OSS Swallow」の社会実装を加速

この共同研究では、FIXERが提供するオンプレミス型生成AIソリューション「Sovereign GaiXer」に、商用利用が可能な「GPT-OSS Swallow」を最適に実装し、その有効性が検証されます。これにより、金融、医療、公共といった特に高いセキュリティが求められる分野での、実用的かつ高性能な生成AIの活用が加速することが期待されます。

共同研究の背景

FIXERと岡崎研究室は、2024年よりLLMの社会実装に向けた共同研究を進めてきました。今回の取り組みは、進化を続けるLLM技術を早期に社会に実装し、事業価値へとつなげるための重要なステップとして位置づけられています。

「GPT-OSS Swallow」採用の理由

生成AIの活用が企業の競争力を左右する現代において、多くの企業、特に機密情報を扱う業界では、情報漏洩リスクやデータ主権の観点から、外部AIサービスの利用に慎重な姿勢が見られます。

このような課題に対し、東京科学大学と産業技術総合研究所を中心とした研究チームによって開発された「GPT-OSS Swallow」は、商用利用可能なオープンソースライセンスでありながら、日本語の指示追従タスクにおいて同規模以下のオープンなLLMの中でも高い性能を示すと報告されています。オープンソースであるため、顧客の閉域環境内での自由なカスタマイズが可能であり、その高い性能は実業務の生産性向上に直結します。FIXERは、この「オープン」かつ「高性能」という特性が、オンプレミス環境でのAI活用を目指す顧客のニーズに応える鍵であると判断しました。

「Sovereign GaiXer」の進化

「GPT-OSS Swallow」は、総パラメーター数が200億以下の比較的小規模なモデル群でありながら、より大規模なモデルに匹敵する日本語性能を持つ点が特徴です。この特性は、「Sovereign GaiXer」が想定するデスクトップ型やオンプレミス環境でのAI活用と非常に親和性が高いと言えます。

今回の共同研究を通じて「Sovereign GaiXer」に「GPT-OSS Swallow」を最適化して搭載することで、企業は自社の管理下にある安全な環境で、高い日本語性能を持つ生成AIを利用できるようになります。これは、「Sovereign GaiXer」の提供価値を「セキュアな基盤」から「セキュアかつ高性能なAI活用基盤」へと向上させるものであり、国内技術によるデータ主権と経済安全保障の確保にも貢献することが期待されます。

共同研究の概要

本共同研究では、これまでの連携を基盤に、「Sovereign GaiXer」上での「GPT-OSS Swallow」の実装と商用利用を想定した最適化が進められます。FIXERは、実業務シナリオに基づいた有効性検証を主導し、特に過去の研究でも注力してきた医療分野をはじめ、金融、公共分野など専門性の高い領域における実用可能性と導入効果を具体的に評価します。

東京科学大学は、技術助言、専門的知見の提供、言語モデルの性能評価を担います。FIXERは「Sovereign GaiXer」への製品実装・最適化・実証設計を主導し、商用化に向けた検証を加速させます。

この取り組みを通じて、「Sovereign GaiXer」上で「GPT-OSS Swallow」を最適化し、その実用性を実証することは、機密情報を扱う専門分野において、より安全で高精度な生成AIソリューションとしての「Sovereign GaiXer」の価値を高めることにつながります。医療、金融、公共、製造分野など、機密性やデータ主権への要請が高い領域での適用可能性を探ることで、提供価値のさらなる拡大を目指します。

本共同研究に際し、東京科学大学情報理工学院情報工学系教授の岡崎直観氏から以下のコメントが寄せられています。