金融市場の翻訳に特化したLLMを構築、三菱UFJ銀行に提供開始へ

[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/166343/7/166343-7-1541a2e8227dec3552756e9f2b90f034-1996x642.jpg?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]Japan Digital Design 株式会社（代表取締役CEO 岩田 廉平、以下JDD）は、金融市場関連文章の翻訳に特化した700億パラメータの大規模言語モデル（LLM）「Llama-3.3-fintranslate-JDD-70b」を開発し、実務データを用いた内部評価においてグローバルモデル（GPT-4oなど）を超える性能を達成しました。また、本モデルを利用した翻訳アプリを、株式会社三菱UFJ 銀行（取締役頭取執行役員 半沢 淳一 、以下三菱UFJ 銀行）に対し、近日中に提供を開始する予定です。[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/166343/7/166343-7-8f01649f7006b733a7e328ff859cafa9-1920x941.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ][画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/166343/7/166343-7-e72c9a8c0a054bb98fe40ee0bb7ff877-1920x941.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]導入の背景：金融市場特有の文章は既存ツールでの翻訳が難しいグローバルに連動する金融市場関連業務では世界各国の情報を収集すること、また日本の情報を世界に発信することが重要な仕事の一つになっています。マーケットレポート、ニュース、中央銀行のリリースなど日々作成される様々な金融市場関連文章を効率的に英訳・和訳することは従業員の業務効率化・情報発信力の強化という点で重要ですが、既存の翻訳ツールでは金融市場関連文章に特有な表現を上手く翻訳できないことが課題になっています。JDDの提供ソリューション：三菱UFJ銀行の市場レポートを学習した独自LLMの構築JDDは、これらの課題に対し三菱UFJ銀行がこれまで作成してきた日本語、英語の金融市場レポートから対訳データセットを構築し、米Meta Platforms社が提供する「Llama-3.3-70B-Instruct」の日本語性能を向上させた「Llama-3.3-Swallow-70B-v0.4」をベースモデルに継続事前学習と教師ありファインチューニングを実施することで、金融市場関連文章の翻訳に特化したモデルを構築しました。独自モデルで業務に利用できるレベルの翻訳を生成することで担当者の業務負荷を軽減することを狙います。性能検証 1三菱UFJ銀行の市場関連業務に従事している専門家による市場翻訳特化型JDDモデルの性能評価を実施。実際の業務で翻訳の対象となる複数の金融市場レポートから15パラグラフを抽出し、翻訳対象とした。内訳は英語の和訳が10問、日本語の英訳が5問、1問あたり4名の専門家による相対評価と絶対評価の両方を依頼、合計48個の有効回答を得た。相対評価では約60％の割合でJDDモデルの翻訳がGPT-4oより優れているという評価、また絶対評価では93％の割合でJDDモデルの翻訳が、人間が多少修正するまたは全く修正しないまま業務で使えるとの判定となった。[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/166343/7/166343-7-8c5bf2aeaab9ea1c09da9d1e7c7883c3-635x572.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]図1. 市場関連業務従事者によるJDDモデルとGPT-4oの相対評価 合計15問の問題につき1問当たり4名の評価者がJDDとGPT4oモデルの翻訳を比較評価し、より翻訳が優れているモデルを選択した結果。15問の設問の内訳は英語の和訳が10問、日本語の英訳が5問、いずれも三菱UFJ銀行で実際の業務に使われる金融市場関連文章を題材とした[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/166343/7/166343-7-abd3619b2d4613136ab73d83dcc52917-563x604.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]図2. 市場関連業務従事者によるJDDモデルの業務適用にかかる絶対評価 評価は４段階の選択肢制で、1.業務で使えるレベルの翻訳、2.人間が少し修正すれば業務適用可能、3.業務適用可能なレベルに達するには人間による修正が相当入るが、全て人間が翻訳するよりは効率的、4.全て人間が翻訳するほうが効率的相対評価と同じ15問を使用し、1問当たり4名の評価者が評価した結果性能検証2約4,500件の金融市場関連文章に対して、JDDモデルとGPT-4oそれぞれで翻訳文を作成。生成された翻訳文の各々に対して、GPT-4.1を利用して以下の５項目を4点満点でスコアリングさせた。評価項目は以下FLUENCY: 翻訳先言語としてどれだけ自然かADEQUACY: 原文の意味がどれだけ正しく伝わっているかMARKET_STYLE: 金融市場で使われる専門用語を正しく選択しているかCOVERAGE: 原文の内容を抜け漏れなく翻訳しているかOVERALL: 上記4項目の評価を踏まえた総合的な翻訳の品質FLUENCY、STYLE、ADEQUECYなどの項目でJDDモデルがGPT-4oモデルを上回りOVERALLでもJDDモデルが上回ることが確認できた。[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/166343/7/166343-7-8e89511ec1835d37adc0f13c316a81bc-612x316.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]図3 LLM（GPT-4.1）による評価約4,500個の翻訳結果について評価項目ごとにスコアの平均をとった導入プロセスと展望三菱UFJ銀行の資金証券部、デジタル戦略統括部と協働のもと、6ヶ月の期間をかけて独自LLMを開発した本プロジェクトは三菱UFJ銀行ならびにJDDにLLM利活用のノウハウを貯めるR&amp;Dとして始まりました。関係各位のご助力に恵まれ、開発した翻訳特化LLMの性能は業務適用可能な水準に達し、今後アプリケーションとして三菱UFJ銀行へ提供することを計画しております。本取り組みで得られた業務知見および技術資産を活かし、JDDの提供する生成AI技術を活用した業務支援ソリューションの一層の高度化を目指すとともに、引き続き金融業界における業務DXの加速に貢献していく所存です。Japan Digital Design 株式会社（JDD）についてJDDは「金融の新しいあたりまえを創造し人々の成長に貢献する」というミッションのもと、三菱UFJフィナンシャル・グループ（以下MUFG）の一員として、より良い金融体験を創造することをめざします。顧客視点の体験設計、高度なデータ分析やAI機械学習モデルの構築、最新技術を取り入れた柔軟なシステム設計・実装など、MUFGのDX活動に対するソリューションを提供します。また、MUFGとの協業・人材交流やR&amp;D機能を通じて、金融のイノベーションを先導し、お客さまにとっての金融体験や、MUFGの事業環境をアップデートし続けます。JDD 公式Note会社概要会社名：Japan Digital Design 株式会社設立：2017年10月2日代表者：代表取締役CEO 岩田 廉平本社所在地：〒103-0021 東京都中央区日本橋本石町3-3-5 日本橋トークビル （受付 9階）HP： https://japan-d2.com/採用情報お問い合わせ先E-mail： inquiry@japan-d2.com企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000166343.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp

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