Sakana Namazu、医師向け検索サービスに採用
- •Sakana Namazuがアイリスの医師向け文献検索サービスEvidence Finderに採用
- •評価用モデル、第120回医師国家試験で正解率96.4%を記録
- •ベースモデルの能力を維持し、日本語と日本固有の文脈への対応を強化
Sakana AIの日本向け大規模言語モデル（LLM）「Sakana Namazu」が、アイリス株式会社の医師向け文献検索サービス「Evidence Finder」に採用されました。同サービスは医師の質問に応じてPubMedなどのデータベースから文献を探し、引用元を示して回答を生成します。AIが引用文献の実在性を自動で確かめるVerify機能も備え、医師が一次文献へ速やかにたどり着けるよう設計されています。
アイリス独自のアルゴリズムが質問に関連する文献を選び、Sakana Namazuが文献の比較・統合と回答生成を担います。アイリスの検索・検証技術とNamazuの日本語能力を組み合わせ、医師が信頼できる一次文献を確認する業務の流れに組み込まれました。導入にあたっては、日本語での回答能力と医療領域での性能が評価されました。
Evidence Finderの評価用モデルは、2026年2月に実施された第120回医師国家試験で正解率96.4%を記録しました。アイリスによると、この得点は経済産業省GENIACが指定する国産基盤モデルのうち、公開情報で確認できる範囲で最高です。比較対象は、各社の公表資料などで確認できる第118回以降の試験結果で、調査日は2026年9月1日です。国家試験の得点は知識や推論能力の一面を示すもので、臨床現場での有用性を直接示す指標ではありません。アイリスは、試験結果に加えて実際の回答を定性的に評価し、実務で役立つと判断したと説明しています。
Sakana AIは、オープンモデルを日本語向けに追加学習する際、元の知識や推論能力が失われる「破滅的忘却」や、特定作業への過度な最適化が課題になると説明しています。同社によると、Namazuは独自の事後学習技術を使い、ベースモデルの数学的推論、一般知識・推論、コーディング能力を主要ベンチマークで維持しながら、日本語や日本の文化・業務文脈への適応と中立的な応答を強化しました。日本語の指示追従、翻訳、日本固有の文脈に関する評価では、ベースモデルを上回ったとしています。
Sakana AIは、国内で推論を完結できる基盤の整備も進め、データの取り扱いや運用を含めて国内の企業・組織が選びやすいAI基盤を目指すと述べています。同社は医療以外にも、人事、マーケティング、顧客対応、社内調査など、日本の制度や商習慣に沿った業務を活用先として挙げました。日本語の指示や資料を理解し、情報の検索、整理、説明を一貫して行う用途を想定しています。品質とコストの両立、専門家やサービス提供者との協働、利用現場の知見共有を通じて、Namazuの適用領域を広げる考えです。