大規模言語モデル導入の壁
大規模言語モデル (LLM) は研究段階では高い性能を示してきましたが、実務での導入には数多くの課題がありました。100B クラスのモデルでは推論や微調整に多数の高性能 GPU を必要とし、導入コストは膨大になります。ユーザー数が増えるとレスポンス遅延やシステム負荷も問題化し、さらに環境構築や最適化、API 化には高度な専門知識が欠かせません。加えて、企業や自治体で利用する際には、データの機密性や安定稼働を確保する必要があり、こうした要件を満たすことが導入の大きなハードルになっていました。
NVIDIA NIM で導入の壁を切り拓く
NIM は、こうした壁を取り払います。NIM は AI モデルを最適化されたコンテナーとして提供し、GPU 環境に展開するだけで、すぐに API として呼び出すことが可能になります。複雑な依存関係や環境設定は不要で、開発者はアプリケーション開発に集中できます。さらに NIM は NVIDIA AI Enterprise 上で動作するため、セキュリティや信頼性を備えた商用利用にも対応可能です。
NIM で国産 LLM がすぐ動くように「Stockmark-2-100B-Instruct」
今回 NIM で提供されるモデルは、日本の AI スタートアップであるストックマーク株式会社が開発した「Stockmark-2-100B-Instruct」です。1000 億パラメーター規模を持つこのモデルは、日本語特有の文脈理解やビジネス文書の解析に特化して設計されており、精度の高い要約や分析を可能にします。ハルシネーションを抑える工夫も施されており、業務利用に適した安定性を実現しています。
ストックマークはこれまで、製造業向け AI エージェント「Aconnect」や業務 AI 実装支援プラットフォーム「SAT」を展開し、トヨタ自動車、パナソニック、日清食品、サントリーなど多くの企業で導入実績を積み上げてきました。こうした業務データに根ざした知見が今回の 100B モデルにも活かされ、NIM による効率的な運用と高い親和性が評価されています。
性能評価
ベンチマークでは、既存の国産 LLM のなかでも非常に高いスコアを達成しています。特に、2025 年 9 月現在公開されている日本語フルスクラッチ モデルではトップの性能を発揮し、Llama ベースの大規模ファインチューニング モデルにも匹敵する性能となっています。
これらの図表は、モデルの規模と精度のトレードオフを可視化し、100B モデルが従来困難だった日本語タスクをどの程度高精度に処理できるかを示します。
NIM による展開と最適化
NIM 化により、この 100B モデルは GPU 環境上で効率的に動作し、従来比で推論速度が最大 2.5 倍向上、リソース消費も最適化されました。これにより、大規模モデルの実利用が現実的な選択肢となります。開発者は API として利用するだけで、基盤となる GPU 最適化は NIM が担保します。
NVIDIA NeMo によるカスタマイズと安全性
NVIDIA NeMo フレームワークを使えば、企業は自社の業務データに合わせてモデルを微調整できます。たとえば特定分野の技術文書や FAQ を学習させることで、業務に最適化された LLM を構築可能です。また、NeMo Guardrails を組み合わせれば、不適切な応答や機密性を侵害する出力を防ぎ、業務ユースに耐える安全性を確保できます。
日本の産業への意義
国内で開発された 100B クラスの日本語 LLM が、NIM を通じて容易に利用できるようになったことは、日本の産業にとって大きな意義を持ちます。製造業では技術文書の自動要約、金融業では顧客対応の効率化、自治体や医療現場では機密性の高い情報を扱いながらの業務効率化が可能になります。特に国内クラウドやオンプレミス環境でも柔軟に展開できる点は、機密性が重視される分野での国産 LLM 活用を大きく後押しします。
実際に触ってみよう
NIM を通じて提供される Stockmark 日本語 100B モデルは、すぐに試すことができます。API やサンプル ノートブックが用意されており、開発者は最小限の準備で 100B 規模の日本語モデルを活用可能です。
