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金融特化の国産小型AI「PLaMo 3.0 Fin」の重みが公開され、GPU1枚から社内環境で運用できます
なるほど
要約版：専門用語を控えて説明しています
AIは通常、遠くの大きなコンピューターで動きます。このAIは小さく作られているため、GPU1枚から自社の中で動かせます。顧客の情報が外に出にくいので、金融機関に向いています。
答えを出す前に、段階を追って考えます。その考えの過程が日本語で表示されるので、答えの根拠を確かめやすくなります。Web検索や計算、社内データベースの参照といった外部の道具も呼び出せます。
想定されている使い道は、問い合わせの分類、申込書類の情報の突き合わせ、不正の検知、融資先の分析などです。
無償で使えるのは、直近事業年度の売上が10億円未満の企業と個人です。それ以上の企業の条件は、まだ発表されていません。
Webで試せるAPIとチャット（ベータ版）もあり、無料プランで使えます。利用量に上限があり、予告なく変更や終了になることがあります。
金融機関でAIを組み込む開発者や、金融向けサービスを作る事業者に関係する発表です。直近事業年度の収入または売上が10億円未満の企業と個人は、「PLaMo 3.0 Fin」をダウンロードし、商用・非商用を問わず無償で利用できます。それ以外の企業の利用条件は、今回の発表では示されていません。
「PLaMo 3.0 Fin」は、金融機関の実務で使うことを想定した小型の言語モデルです。Preferred Networks（PFN）が、フルスクラッチ（ゼロから）で開発する国産AI「PLaMo」をもとに作りました。重みを公開するオープンウェイト形式で、Hugging Faceから入手できます。
基盤は、国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）との共同研究で得た事前学習モデル「PLaMo 3 NICT」です。PFNはここに、日本を中心とした金融分野のデータで追加学習を行い、金融知識を強めました。
主な特長は次の4つです。
推論過程が日本語で見えるため、担当者が回答の根拠を確認しやすいとPFNは説明しています。
PFNは開発の背景として、金融機関の業務の多さを挙げています。取引の事務処理、モニタリング、取引先の管理、顧客対応など、大量に処理する仕事が日々あります。こうした業務すべてに大規模言語モデルを使うと、費用が見合わない場合があるというのがPFNの説明です。
顧客情報や取引データを扱うため、安全な閉域環境で効率よく動くことも求められます。「PLaMo 3.0 Fin」は、金融機関の業務プロセスの一部を担うAIエージェントの中核モデルとして使う想定です。
PFNが挙げる組み込み先は次のとおりです。
発表には、顧客からの照会の緊急度を分類し、JSON形式（データをやり取りするためのテキスト形式）で出力するデモも載っています。入力文は架空で、出力は一例です。
入手先はHugging Faceの「plamo-3-8b-fin-instruct」です。ライセンスはPLaMoコミュニティライセンスです。
直近事業年度の収入または売上が10億円未満の企業と個人は、ライセンスのもとで無償利用できます。商用・非商用を問わず、プライベートクラウドやオンプレミスなどで利用できます。
このほか、APIとチャット（ベータ版）が無料プランで使えます。ただし利用量に上限があり、提供内容は予告なく変更・終了することがあります。稼働率などのサービス水準の保証もありません。
PFNは11月5日に、翻訳特化の「PLaMo 3 Translate」も同じ条件で公開しています（PFN、翻訳AI「PLaMo 3 Translate」の重みを公開）。
事後学習では、指示や制約を正確に理解し、出力に反映する性能を強めるための指示追従学習を行いました。PFNグループの計算基盤PFCPで、自社開発のAI半導体「MN-Core 2」を使って実施しています。
PFNは、コーディングエージェントを中心にしたプログラム移植の手法を研究しています。この手法を使い、MN-Core 2に関する深い専門知識を持たない開発者が、指示追従学習用コードの移植を1週間以内に終えました。複数ボードによる分散学習への対応も含みます。
移植したコードでの学習速度は、GPUを使った環境と同等の実用的な水準だったとPFNは説明しています。AI開発でMN-Core 2がGPUと並ぶ選択肢になりうる、というのがPFNの見方です。
判断ガイド
状況ごとのおすすめと理由です。どれを選ぶかは、ご自身の状況で決めてください。
不安Q&A
直近事業年度の収入または売上が10億円未満の企業および個人は、PLaMoコミュニティライセンスのもとで無償利用できます。商用・非商用を問わず、プライベートクラウドやオンプレミス環境などで使えます。
出典・preferred.jp今できること直近事業年度の収入または売上が10億円未満かを確かめ、対象になるか判断する。
無償の対象は10億円未満の企業と個人と書かれています。10億円以上の企業が使うときの料金や契約条件は、まだ発表されていません。
出典・preferred.jp今できること導入や専用モデルの相談は、お問合せフォームから送って条件を確かめる。
API・Chat（β版）は無料プランがあり、利用量に上限があります。上限の具体的な数字は発表されていません。提供内容は予告なく変更・終了することがあり、稼働率の保証もありません。
出典・preferred.jp今できること本番の業務に組み込む前に、無料プランは試用にとどめ、上限や変更の可能性を考える。
クラウドの閉域環境やオンプレミス環境に導入でき、GPU1枚から運用できると説明されています。データの送り先など詳しい仕組みは、このページには書かれていません。
出典・preferred.jp今できること機密データを扱うなら、閉域環境やオンプレミスへの導入をお問合せフォームで相談する。
PFNの金融専門チームは、「各社専用モデル構築サービス」を提供しています。各金融機関の独自データや業務ノウハウを追加学習させるサービスで、2025年6月から始まりました。提供形態はセキュアなオンプレミス環境です。
「PLaMo 3.0 Fin」をベースにすると、専用モデルを作れます。自社知識の追加に加えて、業務フローに沿った推論や、自社システム・データベースの呼び出しに対応できます。
専用モデルの構築、クラウド閉域・オンプレミスへの導入、評価・検証の相談は、PFNの問い合わせフォームで受け付けています。
背景
金融機関には取引の事務処理やモニタリングなど大量に処理する業務が多く、すべてに大規模言語モデルを使うと利用コストがかさみ、費用対効果が見合わない場合がある。顧客情報を扱うため、閉域環境で効率よく動かすことも求められる。
出典・preferred.jpすぐにできること
直近事業年度の収入または売上が10億円未満かを確かめ、無償の対象になるか判断する
Hugging Faceの「plamo-3-8b-fin-instruct」を開き、ライセンスを確かめてから入手する
架空の入力データで、自社で試したい業務を1つ選び、出力を確かめる
公式窓口
SMSやメールに書かれた連絡先ではなく、ここにある公式の窓口を使ってください。
PFNのHugging Faceページ（plamo-3-8b-fin-instruct）
ライセンスはPLaMoコミュニティライセンス。入手前に、直近事業年度の収入または売上が10億円未満かを確かめる。
発表内容をもとにした一般的な情報です。導入や契約の判断は、公式情報を確かめたうえでご自身で行ってください。
売上10億円未満ならHugging Faceから入手でき、10億円以上の企業はPFNの問い合わせ窓口で条件を確かめるとよいでしょう。
11/9時点の判定。発表内容をもとにAIで判定しています。最新の提供状況は公式情報をご確認ください。
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本記事は公式発表の文章をもとにAIが要約・解説して自動生成したものです。誤りが含まれる可能性があるため、正確な仕様・料金は公式発表をご確認ください。元記事を読む制作方法と事実確認の手順は編集方針をご覧ください。誤りのご指摘はお問い合わせから受け付けています。