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根拠に向き合う。
軽量なAIを、次の一歩へ。
SmartDesignerAI-1st
自社開発AIモデル、第一弾を発表。
Qwen3-4Bをベースに独自の追加学習を施し、日本語の根拠付き回答と幅広い推論タスクの両立を目指しました。
INTRODUCING OUR FIRST MODEL
自社の追加学習で育てた、新しいAIモデル。
SmartDesignerは、AIモデル「SmartDesignerAI-1st（モデル識別名：SD-Qwen3-4B-R26）」を発表しました。公開ベースモデルQwen/Qwen3-4Bに独自のReplay QLoRAによる追加学習を行い、根拠文書からの情報抽出、根拠が不足する質問への応答、日本語要約、算術・論理・コーディングの性能向上に取り組んでいます。
基盤モデルをゼロから開発したものではなく、既存の4Bパラメータモデルをベースに当社が追加学習・評価したモデルです。軽量な構成を活かし、業務に合わせたAI活用の可能性を広げます。
MODEL HIGHLIGHTS
回答の根拠と、運用のしやすさを大切に。
文書に基づいて答える
与えられた資料から事実を抽出し、根拠のない情報を補わない回答を目指して学習。資料に答えがない場合は、その不足を伝える動作も評価しています。
複数の能力を、バランスよく
根拠付きQA、算術・論理、コード、日本語の知識・要約などを組み合わせたReplay QLoRAで追加学習。特定タスクへの偏りや、既存能力の低下の抑制を目指しました。
4Bモデルを省メモリで
4-bit NF4量子化とLoRAアダプターを組み合わせた構成。資料記載のモデル動作時VRAM使用量は約3.2GBです。実際の必要メモリは入力長や実行環境で変わります。
INTERNAL EVALUATION
自社評価で確認した、開発の成果。
根拠付き文書QA
100.0%
23 / 23問 正解
Strict Exact Match（厳密完全一致）
Fresh Holdout
90.63%
87 / 96問 正解
算術・コード・知識・論理・日本語要約
評価結果について
出典：当社開発資料「SmartDesignerAI_1st_Overview」、Run26の自社評価。上記は限定された問題集合での正解率で、第三者による独立評価ではありません。Fresh Holdoutの90.63%は全96問に対する87問の正解率です。すべての質問に対する正確性、ハルシネーションの不発生、他社モデルとの同等性能を保証するものではありません。業務導入時は対象データでの追加検証と、人による確認を前提とします。
WATCH THE DEMO
文書QAから算術まで。実際の動作を動画で。
根拠文書からの情報抽出、文書に記載のない質問への応答、簡単な算術の3つの動作をご覧いただけます。録画サンプルであり、このページから推論環境への接続やデータ送信は行いません。
動画の内容をテキストで読む
- 根拠付き文書QA：サンプル資料に記載された問い合わせ先などを抽出して回答します。動画内のローカルアドレスはデモ用の記述で、公開サービスの接続先ではありません。
- 根拠がない質問：会議室Aの定員しか記載されていない資料に対し、会議室BのWi-Fiパスワードを質問。「資料には記載されていません」と回答し、推測で補いません。
- 算術：1箱18個の部品を7箱仕入れ、26個を使用した場合の残数を計算。「18×7＝126、126−26＝100」と回答します。
LET'S BUILD WHAT'S NEXT
業務に合わせたAI活用を、一緒に。
SmartDesignerAI-1stの商用利用、API連携、企業内環境への導入については個別にご相談ください。学習済み重みの一般配布や、無条件の商用利用を案内するものではありません。提供条件・ライセンス・導入可否は個別に確認します。
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