AI insideは2025年10月29日、独自開発の大規模言語モデル（LLM）「PolySphere-3」を「PolySphere-4」へメジャーアップデートしたと発表した。「PolySphere-4」は、日本語帳票処理での高精度な読取性能に加え、より広い用途に対応する汎用性を強化したことが大きな特長である。

　「PolySphere-3」は、主に日本語による帳票処理に特化し、実データを用いた検証で高精度な読取性能と安定した業務利用環境を実現してきた。今回のアップデートである「PolySphere-4」では従来の特徴に加え、以下の点で進化した。

　まず非定型帳票や手書き書類を含めた幅広い文書処理において、平均読取精度99.6％を記録。これは従来モデル「PolySphere-3」の平均精度95.1％を大きく上回るものとなった。これにより、紙書類や様式の異なる文書が混在する実務現場でも高い活用効果が見込まれる。

　次に、情報の認知・構造化機能を強化し、文書からの生成・要約・分類・抽出など多様な知的処理に対応した。データの認知と構造化に加え、外部データベースへのRAG生成やデータ連携が可能となり、文書のデータ化から実際の活用までシームレスにつなぐことができる。

　さらに、Webや社内データベースとの照合・検索を自律的に行うことで、AIによる回答や抽出した情報の正確性を高めている。Web情報や社内情報を参照しながら処理結果を検証できるため、実運用における信頼性向上も期待できる。

　加えて自然言語からソースコードを生成し、アプリケーションや業務プロセスのコネクタ開発を支援する機能も搭載された。これにより、社内システムの拡張や業務連携に必要なシステム構築・開発コストの効率化に寄与するという。

　AI insideは本モデルを自社プロダクト「DX Suite」に実装した。同製品はデータ入力業務に特化したAIエージェントとして自動化を推進しており、PolySphere-4の導入によってさらなる前後工程全体の効率化が図られる。

　今後もAI insideは、生成AIや大規模言語モデルの研究開発および社会実装を進めるとしている。最新のLLM技術投入を通じ、業務効率化や生産性向上を目的とした価値創出の取り組みを続けていく考えだ。

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