📦 製品の詳細
サービス
ABEJA LLM Series（ABEJAのLLM導入支援とGENIACの日本語モデル） ABEJA LLM Series
ABEJA LLM Seriesは、大規模言語モデル（LLM）を企業の業務に導入し、開発から活用まで支えるサービスで、ABEJAが2023年5月に始めた。使うモデルの一部は、経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の生成AI開発支援事業「GENIAC」で作った日本語モデルだ。第2期にはパラメーター（モデルの規模を示す変数）が320億と70億のモデルなど3つ、第3期には140億のAIエージェント向けモデルを作り、無償で公開した。LLM案件は2026年8月期の売上の80%弱を占めた（会社発表）。
詳細解説
- サービスの開始
- 2023年5月にABEJA LLM Seriesの提供を始め、LLMとその周辺の機能・技術を売り出した disclosure2dl.edinet-fsa.go…
- LLMの商用提供
- 2023年3月に開始。研究開発は2018年12月から release.tdnet.info
- サービスの流れ
- 業務の把握と技術・データの評価、モデルの検証と要件定義、システム開発、運用・保守の順に進める。戦略策定や人材育成と切り離して依頼できる abejainc.com
- それ以前の研究
- 2022年7月に、130億パラメーターの日本語の文章生成モデル（GPT）の事前学習を終えたと発表した abejainc.com
- GENIAC第1期
- 2024年2月〜8月。NEDOの公募に採択され、計算資源に7億円規模の助成を受ける予定とABEJAは発表した。日本語LLMと検索拡張生成（RAG）・AIエージェントを研究した abejainc.com
- GENIAC第2期
- 2024年10月〜2025年4月。小型化を課題に3つのモデルを作った。学習費は試行錯誤を含めて合計1億円以内（会社発表） abejainc.com
- GENIAC第3期
- 2025年8月〜2026年2月。長い文章を一度に扱う力と、AIエージェントとして動く力を高めた140億パラメーターのモデルを作った。SOMPOホールディングス、損害保険ジャパンと組み、損害保険の業務で試した abejainc.com
- GENIAC第4期
- 2026年7月〜2027年1月の予定。IDOMと組み、自動車整備に特化したAIエージェントを作る。第1期から4期連続の採択 abejainc.com
🏭 製造工場
この製品を作る工場と、それぞれの役割。会社の発表・有価証券報告書・官公庁の資料で確かめた拠点だけを載せた。
| 工場 | 所在地 | 役割 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| 工場はない（サービスとモデル） | 東京都港区三田（本社） | 本社の研究開発チームがモデルを作り、顧客ごとの担当チームが導入する | disclosure2dl.edinet-fsa.go… | |
| 学習の計算資源 | 所在地は公表されていない | GENIAC第2期の320億パラメーターのモデルは、エヌビディアの画像処理半導体（GPU）H100を8基ずつ載せたサーバー8台で学習した（ABEJAの技術ブログ） | tech-blog.abeja.asia | |
| 第1期の計算資源 | 所在地は公表されていない | ABEJAは第1期の技術ブログで、開発を通じてグーグル・クラウドの基盤の知見を得たと書いた。GENIACの計算資源の支援を最初に受けた2月開始の事業者の一つだとしている | tech-blog.abeja.asia |
⚙️ 技術・仕組み
どう動くか。方式・構造・制御・材料を、会社の技術資料と特許・論文で確かめた範囲で書いた。
- 第1期のモデル
- ミストラルAIのMixtral 8x7Bに日本語の語彙を足し、追加で事前学習したモデル。2024年4月に学習のコードとともに公開した huggingface.co
- 320億パラメーターのモデル
- アリババのQwen2.5-32B-Instructに、日本語7割・英語3割の約1,000億トークン（トークンは文字のまとまりの単位）を追加で学習させた。その後、指示に沿う応答を学ばせる事後学習をした版も出した tech-blog.abeja.asia
- 推論特化のモデル
- 320億パラメーターのモデルに、アリババのQwQ-32Bとの重みの差を足し合わせ（モデルの統合）、追加で学ばせて、答えに至る推論の過程を示すモデルにした huggingface.co
- 70億パラメーターのモデル
- 320億パラメーターのモデルの出力を小さいモデルに学ばせる蒸留という手法で作った huggingface.co
- AIエージェント向けのモデル
- Qwen3-14B-Baseに追加学習し、一度に読み込める文章の長さを最大256kトークン（モデルの説明の表記）に広げた。計画を立て、外部のツールを使う作業を繰り返す力も高めた。開発は強化学習が中心 huggingface.co
- 社内環境での利用
- 小型のモデルはオフィスや工場の機器でも動かせ、機密データを外に出さずに使える。現場に置くエヌビディアの小型コンピューターで動くことを確かめた release.tdnet.info
- 安全対策
- 機密情報・個人情報の流出を防ぐ独自のフィルター機能を持つ。誤った回答や、不正な指示でAIを操る攻撃（プロンプトインジェクション）への対策も支援する abejainc.com
主要諸元
| 項目 | 値 | 出所 |
|---|---|---|
| ABEJA Qwen2.5-32B Model | 320億パラメーター。2025年1月公開。汎用的な言語性能の指標MT-Benchで8.29（オープンAIのGPT-4は7.73、ABEJA調べ） | abejainc.com |
| ABEJA QwQ-32B Reasoning Model | 320億パラメーター。2025年4月公開。MT-Benchで8.67（ABEJA調べ） | abejainc.com |
| ABEJA Qwen2.5-7B Model | 70億パラメーター。2025年4月公開。MT-Benchで7.26（評価サイトNejumi Leaderboard3） | abejainc.com |
| ABEJA Qwen3-14B Agentic Model | 140億パラメーター。最大256kトークンまで読み込める。MT-Benchの平均の得点率で0.9648（1が満点。オープンAIのGPT-4oは0.9154、ABEJA調べ） | abejainc.com |
| ライセンス | GENIACで開発したモデルは、商用でも使えるオープンソースの利用許諾「Apache 2.0」が中心（2024年9月公開の1本は表示がない）。2022年に公開した2本はMIT | huggingface.co |
🔩 各部品と部品メーカー
部品は諸元表と発表で存在を確かめたものを並べ、メーカーは会社か部品メーカーの発表、有価証券報告書、分解調査の報道で供給元を確かめられたときだけ社名を書いた。確かめられない部品は「公表されていない」。載っていない会社は「関与していない」ではなく「公表資料で確かめられていない」。確度 A は会社の一次資料、B は報道。
| 部品 | 品名・型式 | メーカー | 銘柄 | 国・製造拠点 | 根拠 |
|---|---|---|---|---|---|
| 土台のモデル（第2・3期） | Qwen2.5-32B-Instruct・Qwen2.5-7B-Instruct・QwQ-32B・Qwen3-14B-Base アリババは米国ニューヨーク証券取引所・香港証券取引所に上場 |
アリババ | — | 中国 | ハギングフェイスのモデルの説明と2025年6月3日の会社発表 A |
| 土台のモデル（第1期） | Mixtral 8x7B | ミストラルAI | — | フランス | ハギングフェイスのモデルの説明 A |
| 学習用の画像処理半導体（GPU） | H100 GPUを提供したクラウドの事業者は公表されていない |
エヌビディア | — | 米国 | ABEJAの技術ブログ（第2期の320億パラメーターのモデル） A |
| 学習用のソフトウエア | NVIDIA NeMoフレームワーク | エヌビディア | — | 米国 | 2026年6月1日の会社発表（GENIACで使った） A |
🔗 部品製造サプライチェーン
材料から部品・組み立て・販売までを、上流から下流の順に並べた。
- 1計算資源の支援GENIACで経済産業省とNEDOが計算資源の確保を支援する。ABEJAは第1期に7億円規模の助成を受ける予定と発表した企業: 経済産業省・NEDO
- 2土台のモデル公開されている他社のモデルに日本語を追加で学ばせる企業: アリババ、ミストラルAI
- 3公開モデルを米ハギングフェイスのAIモデル共有サイトで、ノウハウを技術ブログで公開する企業: ABEJA
- 4企業への導入ABEJA Platformに載せ、顧客の業務に組み込む企業: ABEJA
🏗️ 製造ライン
工場の中でこの製品がどう作られるか。工程の順に、ラインの構成・設備・自動化・検査・生産能力を、会社の発表と工場見学の記録で確かめた範囲で書いた。
- 1製造ラインはないモデルは追加の事前学習、指示に沿う応答の学習（事後学習）、評価、公開の順に作る。物の製造工程はない
💴 販売価格と補助金
| 型番・グレード | 税込価格 (円) | 時点 | 出所 |
|---|---|---|---|
| ABEJA LLM Series（導入支援） | 公表していない。案件ごとの見積もり | 2026-11-12 | abejainc.com |
| 公開モデル（ハギングフェイス） | 無料（おもにApache 2.0、2022年の2本はMIT） | 2026-11-12 | huggingface.co |
| 項目 | 額 (円) | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|
| GENIAC第1期の助成 | 7億円規模（予定として発表） | おもに計算資源 | abejainc.com |
🛒 購入方法
| 経路 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 直販 | 製品ページの問い合わせ窓口から相談し、個別に契約する | abejainc.com |
| ハギングフェイス | 公開モデルを取り込み、利用者のコンピューターで動かす | huggingface.co |
🛠️ アフターサービス・保守サービス
| 項目 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 運用・保守 | サービスの最後の段階に運用・保守を置く。保守の年限や体制の詳細は公表されていない | abejainc.com |
| 公開モデル | 無償で公開したモデルに保証や保守の契約はない | huggingface.co |
🌏 海外輸出
| 仕向け地 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 国内が中心 | 導入支援は国内の企業向けで、ABEJAは2025年8月期まで海外の顧客への売上がない。公開モデルの利用許諾は国・地域を限っていない。輸出規制の対象かどうかは公表されていない | disclosure2dl.edinet-fsa.go… |
📈 販売の実績
| 期間 | 指標 | 値 | 単位 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月期 | LLM案件の売上構成比 | 80%弱 | 前期は50%超（会社発表） | release.tdnet.info | |
| 2026年11月12日時点 | ハギングフェイスでの公開モデル数 | 12 | 本 | 2022年の小型モデル2本を含む | huggingface.co |
💰 金額
| 項目 | 値 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|
| GENIAC第2期の3モデルの学習費 | 合計1億円以内（会社発表） | abejainc.com | |
| 320億パラメーターのモデルの追加学習のデータ | 約1,000億トークン | tech-blog.abeja.asia |
解析 — 部品・製造・販売の特徴
2026年8月期、ABEJAの売上の80%弱をLLM案件が占めた。前期の50%超から重心が移った。ABEJA LLM Seriesは、モデルそのものより、LLMを業務に組み込む受託サービスの名称として使われている。
GENIACでABEJAは、モデルを一から開発する道を選ばなかった。第1期はミストラルAIのモデル、第2期からはアリババのQwenなど公開モデルに日本語を足した。第2期は320億パラメーター以下の小型モデルに絞り、3モデルの学習費は合計1億円以内だった。ABEJAは小さいモデルを顧客の社内の機器で動かす用途を狙う。
第3期は性能より使い方に軸を移し、AIエージェント向けの140億パラメーターのモデルを損害保険の業務で試した。第4期の題材は自動車整備のAIエージェントだ。ABEJAの開発は、モデルづくりから特定の業務への組み込みへ移っている。
公表されていないこと
- ABEJA LLM Seriesの導入社数と、サービス単体の売上高
- GENIAC第2期以降の助成額と、第2期以降の学習に使ったクラウドの事業者
出所
- ABEJA LLM Series 製品ページ (2026-11-12)
- 有価証券報告書 第13期（2025年8月期） (2025-11-25)
- GENIAC第1期の採択 (2024-02-02)
- GENIAC第二期事業の終了に伴う成果報告 (2025-06-03)
- GENIAC第三期事業の終了に伴う成果報告 (2026-03-27)
- GENIAC第四期に採択 (2026-06-04)
- 技術ブログ（第2期の320億パラメーターのモデル） (2025-01-27)
- ハギングフェイスのABEJAのモデル一覧 (2026-11-12)
- 2026年8月期 決算説明資料 (2026-10-15)
- 技術ブログ（GENIAC第1期のMixtralの継続事前学習） (2024-04-20)
出所との照合日: 2026年11月12日。数字は出所の書類のまま。株価・時価総額は扱わない。
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