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執行役員 (研究開発) @ELYZA_inc | Graduate of @Matsuo_Lab | ML, NLP

[ELYZA, Inc. @ELYZA_inc]

本日から仙台で開催されている言語処理学会若手シンポジウム #YANS2026 にブース出展しています！

最新のLLM・音声基盤・フィジカルAIの研究内容などを紹介していますので、お越しの際はぜひ弊社ブースにお立ち寄りください！
機械学習エンジニアの長期インターン生も募集しておりますので、ぜひ社員に気軽にお声掛けください！

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【お知らせ】技術ブログを公開しました。
本記事では、非同期処理を含むLLMサービスへOpenTelemetry（OTel）によるAPMを安全かつ段階的に導入したプロセスを解説しています。

■主な内容
・Next.js / Node.js / Python（ECS）混在環境でのトレース設計
・SQSを跨ぐ非同期推論処理のコンテキスト伝播
・安全なスモールスタートと初期運用での工夫

ぜひご一読ください。
https://t.co/5q5fY7Mq4l

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【就業型インターンシップ　機械学習エンジニア募集のお知らせ】
ELYZAでは、修士・博士学生を対象に、共同研究や社内プロジェクトを担う機械学習エンジニアのインターン生を募集しています。

👇詳細・ご応募はこちら
https://t.co/6YPkX8ggLr

📝業務内容
・共同研究、または社内プロジェクトにおける研究開発
・フィジカルAI、LLM、音声基盤に関する技術検証
・論文サーベイ、技術調査、実装方針の検討
・モデルやアルゴリズムの実装、評価、改善
���実験結果の分析とレポーティング
・プロジェクトメンバーとの議論を通じた課題設定や改善提案

作業だけではなく、プロジェクトメンバーとの議論を通じて課題設定や改善提案まで深くコミットしていただきます。
学会発表や論文執筆で培った皆さんの専門性を、研究開発・社会実装の最前線で活かしてみませんか？

#ELYZA #研究開発 #機械学習 #LLM #PhysicalAI #音声基盤 #インターンシップ

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本日から開催の人工知能学会全国大会 #JSAI2026 にブース出展しています！

最新の研究開発の内容などを紹介していますので、お越しのさいは、【E-63】に是非お立ち寄りください！

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【お知らせ】noteを公開しました！急成長するAIカンパニーのバックオフィスはどのようなミッションを持っているのか。そのスピード感とやりがいについて紹介しています。
バックオフィスに関わる方だけでなく、AIカンパニーに関心がある方も、ぜひご一読ください。

記事はこちら
https://t.co/0iZoqV2iGR

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【実践｜言葉1つでAIアプリが作れる】ELYZA Works

PIVOTにて、ELYZA Worksで業務AIアプリを作る様子が公開されました！

MC野嶋さんと入山教授の悩みを解決するアプリを、言葉一つで作成しています。

個人活用で終わらせず、企業/チーム全体の生産性向上に直結する生成AI活用のあり方についても紹介していますので、ぜ���ご覧ください。

📷 動画はこちらから📷
https://t.co/E2kuh04LdS

#ELYZAWorks #PIVOT #生成AI #KDDI

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【初の動画広告を配信開始 / ELYZA works】
本日より、「エライぞ！イライザ」篇と題した初の動画広告の配信を開始しました。
「ことばひとつで、業務AIアプリ作成」をキーフレーズに、自社専用の業務AIアプリが専門スキル不要で簡単に作成できる様子をコミカルに表現しています。

youtubeはこちら：
https://t.co/KmCGsD5lWo

[hirakawa @h__must__]

@saitotototo ありがとー！

[hirakawa @h__must__]

この度、ELYZAの執行役員 (研究開発) に就任いたしました。

ELYZAの研究開発と、その先の社会実装をさらに加速すべく、これまで以上に邁進してまいります。
引き続き、よろしくお願いいたします。

[ELYZA, Inc. @ELYZA_inc]

【新経営体制】
ELYZAはこの度4名の執行役員を任命し、経営体制を強化しました。

今後、社会からの高まる期待に応え、事業の拡大と組織の急成長を強力に牽引していくために、盤石な経営基盤の構築が不可欠となっておりました。

このような背景から���この度、「経営企画」「ソリューション事業」「プロダクト事業」「研究開発」の各部門に執行役員を任命し、新体制へと移行いたします。各活動における意思決定を迅速化し、さらなる飛躍と成長を実現してまいります。
https://t.co/GMaa6mQUb7

[ELYZA, Inc. @ELYZA_inc]

【コ���ポレートVIリニューアル！】
ELYZAのミッションである「未踏の領域で、あたりまえを創る」を元に、「仮説と実証を繰り返し、未踏を切り拓く」をコンセプトとしてデザインした、新たなコーポレートVIを採用します。

創業���に策定したVIとともに歩んだ7年半で100名規模へ拡大し、事業も「研究開発」「ソリューション」「プロダクト」と3本柱が確立して先端技術を社会実装する体制が整いました。影響範囲も大きくなってきた中で、自社の存在意義を再定義し、成長するミッションを体現すべくVIを刷新しました。

新たな旗印の元、社会に新しい豊かさを生み出し続けることに挑戦してまいります。
詳しくはこちら：https://t.co/7u9hX8v88B

[ではないです @shoetsu_sato]

ここ半年くらいがっつりAgentic RLやってました。組織としてAgentic RLを継続的に実施できる体制を作る、それを先行組織に追いつけるスピードでやるのは超大変で俺この半年でこの世の全て（過言）をやらなきゃいけないじゃん…みたいな状態になってました。興味のある方は是非一読・拡散して頂けると〜

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【お知らせ】LLMアプリの回帰テストで、文字列比較だけでは見逃してしまう要件違反を検知する仕組みについて、技術ブログを公開しました。属人化を避け、保守性を損なわないよう、Rubric（構造化された評価基準）をLLM-as-a-Judgeに渡して判定する設計と、PoCでの検証結果を紹介しています。ぜひご一読ください。

■ Rubric × LLM-as-a-Judge でLLMアプリの回帰テストを行う
https://t.co/SFa8d4Tv1x

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【お知らせ】

先立って公開したAgentic RLの成果発表に関連して、その学習基盤と訓練に関して得られた知見の記事を公開しました。本記事は先端技術開発における現実的な困難、面倒な所を取り上げた、泥臭い内容となりますので、Agentic RLに興味がある方には是非読んでいただきたいと思います。

■テックブログ
https://t.co/v7ahiJZ8lv

先の記事ではタスク内容やどういったモデルを訓練したか、性能・コストはどうか、という観点で報告を行いました���、本記事では主にAgentic LLMの基本動作や訓練の詳細、実装時のノウハウに焦点を当てた内容になっています。
盛んに研究開発が行われる領域ではしばしば訓練基盤が未整備であったり、既存フレームワークにバグが含まれていたりなど、モデルの訓練を安定的に・長期間に渡って続けられる体制を作ることそのものに難しさが生じる事があります。
特にAgentic RLでは「学習環境内でツール利用を行わせ、その結果を評価する必要がある」というLLMだけに留まらない多様な技術要素が絡んでくるため、その複雑性は一層大きくなります。例えば、
- 学習を行いたいタスクに必須な〇〇ツール・〇〇環境がフレームワークに存在しないがどう組み込む？
- 学習中に外部APIをツールとして使わせると、コストがかなり高くなってしまうのでは…？
- 報酬関数を色���設計してみたが、学習中にモデルが壊れてしまう
といった、Agentic RLをいざやろうとすると発生しそうな具体的な問題について、ELYZAは今回どうしたのか？という所を紹介しています。

Agentic RLに興味がある方にとって面白い内容となっているのではないかと思いますので、是非ご覧になってください。

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【お知らせ】

LLMのツール利用能力向上に向けたAgentic RLの取り組みの結果、ベースモデルから大幅な性能向上を達成しました。詳細な取り組み内容に関するテックブログを公開します。

■テックブログ
https://t.co/9VhyugvumZ

本取り組みでは、LLMに単にツールを呼ばせるのではなく、必要な根拠に到達するための探索を、適切な深さまで続け、適切なタイミングで打ち切る行動能力そのものをRL（強化学習）で改善することを目指しました。

題材として、法令文章を用いたマルチホップ・マルチドキュメントQAを設計し、検索ツールで複数の文章を参照することで解くことを想定した高難易度のタスクを構築しました。これは、モデル自身の内部知識を問うというよりも、有限の文章プールから必要な根拠を探し出して回答するという、企業内や閉域環境で重要となる設定を意識したものです。

学習にはDAPOを使い、Qwen3-32B/8Bのベースモデルに対して、検索クエリの生成・文書の取得・探索停止判断まで含めたLLM Agentの行動を最適化しました。モデルの規模感については、検証段階での学習しやすさを意識したものですが、コストをはじめとした実運用面でも有利となります。

結果として、構築した評価セット上でベースモデルからの明確な改善を確認し、Qwen3-32BベースのモデルではGPT-5.2に匹敵する性能を達成しました。加えて、平均ツール利用回数や根拠文章への到達率の観点でも改善が見られ、「検索して読む」過程そのものが改善されました。

また、out-of-domainの評価でもベースモデルからの性能向上が見られ、単なる法令知識の記憶による性能向上ではなく、より一般的なツール利用行動の改善に繋がっている可能性が示されました。

学習・評価に用いたELYZA-MuLQ (ELYZA Multi-document Legal QA) の評価データ、及び法令文章の文章プールについては近日公開予定です。

小型〜中規模モデルで、高性能かつ実用的なLLM Agentを作ることに関心のある方に、ぜひ読んでいただきたい内容です。

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【お知らせ】GRPO学習において、LLM-as-a-judgeベースの主観的な判定を取り入れる手順を紹介した技術ブログを公開しました。vLLMを用いて高速に報酬計算をするための構成や、5段階評価などよりも精緻で解釈性の高いルーブリックに基づく報酬関数の設計などを解説��ています。また学習対象と報酬計算用のモデルにはいずれもVLM (Vision-Language Model) を用いるなど、実務においても参考になる部分が多いかと思いますので是非ご覧ください。

■ ルーブリックに基づく主観的な判定を取り入れたGRPO学習
https://t.co/hUtewj3TM4

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【お知らせ】カスタムした報酬関数を用いてGRPO学習を回すまでの具体的な方法を紹介した技術ブログを公開しました。フレームワークとして我々がverlを選定した背景や、トイタスクを題材とした実験の結果などを紹介しています。

■ verlによるカスタムした報酬関数を用いたGRPO学習
https://t.co/HSRznrA9ML

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【お知らせ】技術ブログを更新しました。NLP（言語処理学会年次大会）2026に参加してきたメンバーによる参加報告です。気になった研究発表やELYZAブースの様子などを速報でレポートします。
https://t.co/VtF7MdCQGD

[ELYZA, Inc. @ELYZA_inc]

【お知らせ】ELYZA Worksにおいて、外部サービス連携機能の提供を開始しました

法人向け生成AI活用ツール「ELYZA Works」に、クラウドストレージなどの外部サービスと連携し、その最新情報を業務AIアプリに自動反映する新機能が搭載されました。

これにより、企業が日常的に利用している外部サービス上のファイルの最新情報に基づいた業務AIアプリの運用が実現します。
まずはMicrosoft SharePointに対応し、今後GoogleドライブやBoxなど対応サービスを拡張するとともに、全てのELYZA Worksユーザーへ提供をしていく予定です。

詳細は以下URLからご覧ください。
https://t.co/NQ3cwqOHdN

[Soneoka / ELYZA @sone_oak]

KDDIのAI向けデータセンターの稼働が開始されました！
ELYZAも活用させていただき、今までより大規模なGPUリソースで研究開発を推進してまいります。

大規模な研究に興味がある方はぜひ！
https://t.co/7jNxiBiG4R

[ELYZA, Inc. @ELYZA_inc]

「ELYZA-LLM-Diffusion」シ��ーズは、資本業務提携しているKDDI株式会社のGPU基盤を利用して開発されています。ELYZAでは、今後も大規模な計算資源を活用した研究開発と、生成AIの社会実装を加速してまいります。生成AIの研究開発や実用化（プロダクト開発）にご興味がある方はぜひカジュアル面談にお越しください。機械学習エンジニア、ソフトウェアエンジニア、事業開発など多方面で採用募集中です。
https://t.co/NDJRzTx6r1