NTT「tsuzumi 2」発表、金融・医療特化の国産生成AI新サービス開始

2025年10月21日

NTTが国産生成AI「tsuzumi 2」を発表、金融・医療分野に特化
従来モデルから大幅な性能向上を実現、実用性を重視した設計
日本企業のデジタル変革を支援する新たなAIソリューション

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NTTの新世代AI「tsuzumi 2」が目指す国産技術の確立

NTTが発表した「tsuzumi 2」は、同社が開発を進めてきた国産生成AIの最新版です[1]。このAIモデルは、特に金融業界と医療分野での活用を想定して設計されており、日本の産業界が抱える固有の課題に対応することを目的としています。従来の汎用的なAIモデルとは異なり、業界特化型のアプローチを採用することで、より実践的で効果的なソリューションの提供を目指しています[2]。

tsuzumi 2の開発背景には、海外製AIに依存することなく、日本独自のデータ処理能力と言語理解力を持つAIシステムを構築したいという強い意図があります。特に、日本語の微妙なニュアンスや業界特有の専門用語、規制要件などを適切に理解し処理できる能力が重視されています[3]。

国産AIの開発は、まさに「技術的な主権」を確立する取り組みと言えるでしょう。海外のAIサービスに依存することは、重要なデータが国外に流出するリスクや、サービス停止時の業務継続性の問題を抱えています。tsuzumi 2のような国産AIは、これらのリスクを軽減し、日本企業が安心してAI技術を活用できる環境を整備する重要な役割を果たします。特に金融や医療といった機密性の高い分野では、データの国内処理が可能な国産AIの価値は計り知れません。

金融・医療分野での特化機能と実用性の追求

tsuzumi 2が金融・医療分野に特化している点は、単なる技術的な差別化以上の意味を持ちます[4]。金融業界では、複雑な規制要件への対応、リスク管理、顧客データの適切な処理などが求められます。医療分野では、患者情報の機密性保持、医学的な専門知識の正確な理解、診療支援における高い精度が不可欠です。tsuzumi 2は、これらの要求に応えるため、各分野の専門データで学習を行い、業界特有のタスクに最適化されています[5]。

従来のtsuzumiと比較して、tsuzumi 2では処理速度と精度の両面で大幅な改善が図られています。特に、日本語での複雑な文書理解能力や、専門用語を含む対話処理能力が強化されており、実際のビジネス現場での活用を前提とした設計となっています[6]。

業界特化型AIの開発は、まるで「専門医」を育成するようなものです。汎用的なAIが「総合診療医」だとすれば、tsuzumi 2は「金融専門医」や「医療専門医」として機能します。これにより、一般的なAIでは見落としがちな業界特有の微細な要求事項や規制要件を適切に処理できるようになります。例えば、金融分野では法的コンプライアンスを考慮した文書作成や、医療分野では患者プライバシーを保護しながらの診療支援など、専門性の高いタスクを安全かつ効率的に実行できるのです。

企業のデジタル変革を支援する新たなソリューション

tsuzumi 2の提供開始により、日本企業のデジタル変革（DX）推進に新たな選択肢が加わることになります。特に、これまでAI導入に慎重だった金融機関や医療機関にとって、国産技術による安心感と業界特化の機能性は大きな魅力となるでしょう[1]。NTTは、単にAIモデルを提供するだけでなく、導入支援から運用サポートまでを含む包括的なサービスとして展開する予定です[2]。

このサービスの展開により、中小規模の金融機関や地域医療機関でも、大手企業と同等のAI技術を活用できる環境が整備されることが期待されます。従来、AI導入には高額な初期投資と専門人材の確保が必要でしたが、tsuzumi 2のクラウドサービス形態での提供により、これらの障壁が大幅に軽減される見込みです[3]。

tsuzumi 2の登場は、日本のAI市場における「民主化」の始まりと捉えることができます。これまでAI技術は一部の大企業や技術力の高い組織に限られていましたが、業界特化型で使いやすいサービスとして提供されることで、より多くの企業がAIの恩恵を受けられるようになります。これは、地域経済の活性化や医療格差の解消にも寄与する可能性があります。特に地方の金融機関や医療機関が最新のAI技術を活用できるようになることで、都市部との格差縮小にもつながるでしょう。

まとめ

NTTのtsuzumi 2発表は、日本のAI技術開発における重要なマイルストーンとなります。国産技術による安全性と信頼性、業界特化による実用性、そして包括的なサービス提供による導入しやすさを兼ね備えたこのソリューションは、日本企業のデジタル変革を大きく加速させる可能性を秘めています。今後の展開と実際の導入事例に注目が集まります。