リコー、Qwen3.6ベースの日本語推論LMMをオンプレ開発

リコーは、アリババクラウドの「Qwen3.6-27B」をベースモデルとして、日本語でのリーズニング（論理的推論）性能を高めたマルチモーダル大規模言語モデル（LMM）「Qwen3.6-Ricoh-27B-20260522」を開発しました。このモデルは、機密性の高いデータを扱うため外部クラウドサービスを利用しにくい企業や官公庁などのオンプレミス（自社運用）環境向けに、2026年6月下旬より「RICOH オンプレLLM スターターキット」の搭載モデルとして提供が開始される予定です。

1. 独自強化学習による高い図表読解・リーズニング性能

本モデルは、経済産業省とNEDOが推進する国内の生成AI開発力強化プロジェクト「GENIAC」の枠組みにおいて、リコー独自の強化学習およびカリキュラム学習技術を活用して構築されました。単に文章を解釈するだけでなく、図表や複雑なレイアウトを含む資料の文脈を論理的に推論して理解する能力（リーズニング性能）が飛躍的に向上しています。独自のベンチマーク評価では、商用クラウドモデルである「Gemini 3 Pro Preview」に迫る性能を達成していることが確認されています。

2. 軽量モデルの同時開発と豊富な実務ユースケース

同時に、より小さなインフラで動作する「Qwen3.5-9B」ベースの「Qwen3.5-Ricoh-9B-20260522」も発表されました。前作モデルである「Qwen-3-VL-Ricoh-8B-20260227」やベースモデルを上回る日本語推論性能を実現しています。これにより、製造業の設計図面と要求仕様書の適合確認、金融・保険業における約款や報告書の高精度な読解・要点抽出、公共・自治体の申請書類や図表を含む行政文書の処理支援など、多様なビジネス現場のニーズに合わせてモデルサイズを選択できます。また、環境に合わせて8bitや4bitにモデルのサイズを軽量化する量子化（モデルの軽量化処理）版も提供されます。

リコーによるオンプレミス向け高性能LMM開発は、これまでセキュリティの懸念からAI導入に慎重だった国内企業や自治体でのローカルAI導入を大きく後押しすると予想されます。インターネットを介さず社内サーバー等の閉じた環境で運用できるため、情報漏洩リスクを最小限に抑えつつ、業務効率化を進めることが可能になります。今後は、業種別の特化型モデルへの展開や、同社の統合AIプラットフォーム「Hi.DEEN」への組み込みが予定されており、企業の現場に密着したAI活用がさらに進むと見られます。