NTT、少量データでLLMに専門知識を定着　正答率73.3%から83.1%に

NTTは2026年11月12日、業務マニュアルなどの少量データから、特定の専門知識をLLM（大規模言語モデル）に定着させるチューニング技術を発表しました。

LLM自身が学習データを自動生成する仕組みを使い、業務固有の知識を持つ専用LLMを、従来より少ない準備で構築できるとしています。NTTの「tsuzumi」のほか、他のLLMにも適用可能です。

業務の専門知識を覚えさせるには大量のデータが必要だった

LLMを特定の業務やタスクに合わせて調整する作業は、チューニングと呼ばれます。中でも難しいのが、業務マニュアルや専門書などにある専門知識をモデルに覚えさせる作業です。

知識を付与する一般的な手法では、モデル全体を再学習させるために、数十ギガバイトを超えるような大量のデータを使います。実際の業務現場で、それだけのマニュアルや資料を用意するのは困難です。インターネット上から関連情報を集めても、業務と無関係なデータが混ざりやすく、高品質なデータセットを作るのは容易ではありません。

マニュアルからFAQなどの学習データをAIが生成

今回の技術は、お客様問い合わせマニュアルなどを基に、LLM自身が多角的な学習データを作り、それを自らの学習に使います。

学校の授業では、文章を読むだけでなく、設問を解いたり感想を述べ合ったりして学びを深めます。同じような着想で、業務マニュアルから仕様書やFAQといった多様な形式のデータを生成します。これらを使って学習することで、従来より高い精度でマニュアルの知識を獲得できるとしています。

tsuzumi 2の正答率は先行研究の最大73.3%から83.1%に

NTTは実業務マニュアルを使い、その記載範囲から作成した問題をLLMに解かせて、正答率を計測しました。検証には「tsuzumi 2」と、より軽量な「Llama 3（3B）」を使用し、それぞれ学習前後の正答率を比較しました。

「tsuzumi 2」の結果は次のとおりです。

• 学習前：65.3%
• 先行研究の手法：最大73.3%
• 今回の技術：83.1%

Llama 3（3B）でも、先行研究の手法より優れた結果を確認したとしています。

NTTグループ各社に導入予定、11月18日から展示

この技術はNTTグループ各社に導入され、複数のチューニング手法の1つとして使われる予定です。

研究成果は、2026年11月18日から25日まで開催される「NTT R&D FORUM 2026」で展示される予定です。