EQUESがIJCNLP-AACL 2025に論文を発表、製薬特化のAI言語モデルを紹介

EQUESがIJCNLP-AACL 2025に論文を発表

東京大学発のスタートアップ、株式会社EQUESは、2025年12月にインド・ムンバイで開催される国際会議「IJCNLP-AACL 2025」において、自社が開発した製薬業務特化型の大規模言語モデル「JPharmatron」に関する論文が見事に採択されたことを発表しました。

JPharmatronとは何か？

「JPharmatron」は、経済産業省とNEDOが推進するプロジェクト「GENIAC」のもと、製薬分野に特化した自然言語処理（NLP）の大規模言語モデルです。具体的には、日本語の製薬や薬学に関連する約20億トークンと、英語の生物医学関連文書の80億トークンを活用して構築されました。この研究では、特に不足している日本語の製薬関連の評価指標に関する新しいベンチマークも提案されています。

研究の概要と評価

今回の研究では、次の3つの新しいベンチマークタスクが開発されました:
1. YakugakuQA: 薬剤師国家試験に基づく問答形式のタスク。
2. NayoseQA: 多言語の同義語認識能力を評価するタスク。
3. SogoCheck: 複数文書間の矛盾を見つけるための推論タスク。

「JPharmatron」は、オープンソースの医療分野モデルや商用モデルであるGPT-4oとも比較され、その性能の高さが実証されました。特に「SogoCheck」タスクにおいては、GPT-4oが示すパフォーマンスが著しく低下し、文間の一貫性を保つことがいかに難しいかが明らかになりました。

将来的な展望

今後の展開として、EQUESはこのモデルを製薬業界向けのAIソリューション「QAI」へと導入することを計画しています。また、他の研究機関との共同研究による活用も視野に入れており、製薬・薬学分野のNLP研究をさらに前進させることを目指しています。

論文情報

EQUESの論文、"A Japanese Language Model and Three New Evaluation Benchmarks for Pharmaceutical NLP"は、以下の情報で発表予定です:

- 著者: Shinnosuke Ono, Issey Sukeda, Takuro Fujii, Kosei Buma, Shunsuke Sasaki
- 発表予定学会: IJCNLP-AACL2025 Main Conference
- 学会URL: IJCNLP-AACL2025
- プレプリントURL: arXiv

企業について

株式会社EQUESは、次世代の機械学習技術を利用して社会の発展に寄与することを使命にしています。特にGenerative AIや数理最適化分野を重点的に研究しており、東京大学院生が中心となって設立されたスタートアップです。東京に本社を置き、AIソリューションの開発を通じて企業の課題解決に取り組んでいます。