ABEJA Platformの五つのレイヤーとLLMへの機能開発投資

「ABEJAはNEDOの公募で採択を得て、データの秘匿性を重視したAI学習手法の開発プロジェクトに参画する。」

「加えて、小型LLMのさらなる高精度化やフィジカルAIへの適用等にも継続的に取り組んでおります。これらの取り組みにより当中間会計期間の研究開発費の総額は58,697千円となりました。」

「当事業年度の主な取り組みとして、経済産業省GENIACの枠組みにおける国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）プロジェクトとして、「特化型モデル開発のためのモデルの小型化」（2024年10月採択、2025年４月まで実施）及び「ロングコンテキスト対応基盤モデルとAIエージェント構築に関する研究開発」（2025年７月採択、2026年２月まで実施予定）を推進しました。」

「当中間会計期間は主に第２ 事業の状況 ２ 経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析 （３）経営成績の状況に記載の研究開発を進めた結果、研究開発費の総額は44,532千円となりました。」

「そのような中、当社は実用に必要な精度とコストを両立させ、LLMの社会実装を進めていくことを目的に、経済産業省のGENIACの元、NEDOのプロジェクトとして日本語LLMの構築と周辺技術の研究開発を進めるなど、LLMを注力領域としてリソースを投下してまいりました。」

「本件において、主にLLM構築に必要な計算リソースに係る費用については、NEDOから７億円規模の助成金の交付を受ける予定であります。また、NEDOのプロジェクトに係る助成対象費用は研究開発費として未払計上するとともに、助成金相当額を研究開発費のマイナスとして未収計上しているため、助成対象費用は当期の損益に影響を及ぼさない見通しです。…当第３四半期累計期間は主に生体ＡＩ・ディープラーニングや機械学習及び日本語LLM及び周辺開発に関する研究開発を行い、研究開発活動の金額は24,406千円となりました。」

「当社はこれまで培ってきた知見をもとに、LLMの社会実装に必要不可欠となる精度及び計算コストパフォーマンスの飛躍的な向上を目的に、日本語LLM及び周辺技術（RAG、Agent）の研究開発を行います。…当第２四半期累計期間は主に生体ＡＩ・ディープラーニングや機械学習及び日本語LLM及び周辺開発に関する研究開発を行い、研究開発活動の金額は15,319千円となりました。」

「当第１四半期累計期間は主に生体ＡＩ・ディープラーニングや機械学習に関する研究開発を行い、研究開発活動の金額は3,930千円となりました。」

「当社は、創業当初よりABEJA Platformへ継続的な投資を行っており、基礎的な機能面における投資はほぼ完了しております。」「当事業年度は、主に大規模言語モデル、ディープラーニングや機械学習に関する研究開発を行い、研究開発費の総額は10,424千円となりました。」

「当第３四半期累計期間においては、ABEJA Platformを構成する５つのレイヤー（必要なデータをインプットするコネクトレイヤー、インプットされたデータの計算処理機能を担うコンピューティングレイヤー、暗号化などセキュリティを保つための加工を施すセキュリティレイヤー、AIモデリングなどソフトウェアを生成するための技術を格納するコアレイア―、汎用的なAIモデルを準備するBaaSレイヤー）及びABEJA Platformに搭載するLLMを中心に機能面への投資を行いました。当第３四半期累計期間における研究開発活動の金額は、6,736千円であります。」