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発表：株式会社enableX／原文：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000147732.html（2026年7月30日 10時00分 配信）／転載日：2026年7月31日
マルチモーダルアーキテクチャを採用した事前学習から構築した言語モデル。 ローカルGPU／オンプレ環境で完結し、ソブリン環境下で動くSLM/VLMによりオペレーションをセキュアに支援
株式会社enableXは、事前学習から構築した独自の小規模言語モデル「eX-Think 5B MoE」の開発に成功しました。本モデルはMixture of Experts（MoE）とマルチモーダルアーキテクチャを採用し、5B相当の知識量を約2B相当の計算量で実現。機密データを外部に送信せず、企業主権下のローカル／オンプレ環境でセキュアに動作するモデルとして、利用者の意図探索・因果整理・入力支援を担います。
本SLMの位置付け
社内にあらゆるAIアプリやツールが乱立するなか、利用者が本当に必要としているのは、依頼を的確に言語化し、探索の質を高める支援です。eX-Think 5B MoEは、メインとなるAgent／LLMの前段に軽量に介入し、利用者の意図に即して依頼入力や探索を強化。推論を要するエージェント依頼（資料作成・外部情報調査）やLLM依頼（レポーティング・特化型出力）の精度と生産性を底上げします。
| 5B MoE | <12 GB | 高セキュア | 0 ベースで開発 |
|---|---|---|---|
| 5Bの知識量を2B相当の計算量で実現するマルチモーダルMoE設計 | VRAM 12GB未満。 小規模環境でも活用可能 |
ローカル/オンプレ環境下で動作可能。機密情報を外部送信せずに | Finetuneでなく事前学習から独自構築 |
モデルの特長
現代ユースに即した形のセキュア運用を見越した設計です。
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MoEアーキテクチャ／マルチモーダル 軽量かつMixture of Expertsのマルチモーダルアーキテクチャを採用。複数のエキスパートから最適なものを選択的に起動し、待機・計算コストを抑えながら高品質・高スピードな出力を両立します。 |
ソブリンAI／セキュア動作 ローカルGPU・オンプレ環境で構築し、企業主権下でセキュアに動作。機密データを外部へ送信せず、ガバナンス・コンプライアンス要件に対応した安心の導入が可能です。 |
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ニーズ特化型学習 意図探索を支援し、因果や構造化に特化した設計。超軽量モデルのため、個別カスタマイズやユース特化型の開発がしやすく、業界・業務に合わせた最適化が容易です。 |
事前学習の高堅牢性 既存モデルへのFinetuneでなく、著作権侵害リスクのない安全なデータを用いて構築。エッジやローカル対応など、高セキュアな設計を実現しやすい基盤です。 |
ユースケース
意図探索・文脈理解・入力支援等の利用目的に沿って、経営から現場までの幅広い業務を支援します。
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経営判断サポート - 市場分析・事業評価の高度化 - リスク評価と意思決定の最適化 |
研究開発支援 - 先行研究の体系的分析 - 技術課題の整理と解決策探索 |
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戦略立案補助 - 戦略オプションの多角的検討 - シナリオ分析と戦略評価 |
技術調査分析 - 技術動向の調査・要約 - ベストプラクティスの抽出 |
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探索・レポーティング起点の活用 - ナレッジ・オントロジー・ワードマップ生成 - 対象解釈・因果整理・関連ケース適用 |
スコアリング／アンケート - マッチングスコアリング・理由抽出 - 複数ペルソナインタビュー・アンケート |
※ SLM単独でも、探索支援・ワークフロー作成・入力支援・レポート作成など、UI上に適宜介入する形での業務転用が可能です。
ローカルGPU/ソブリンAI対応
専用環境構築により企業・組織内で安全セキュアにAI利用や運用が可能です。
| 導入・稼働要件 | NPU/GPU(インフラ)選択肢 / 互換性 |
|---|---|
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動作環境 ... オンプレ／ローカル／エッジ互換VRAM消費 ... 12GB未満 通信 ... オフライン動作可能 構成 ... MoE API ... API化・ワークフロー適所介入に対応 |
ハイパースケーラー/ 新興GPUメーカー活用も含め、速度優先・コスト優先など幅広い選択肢を加味して構成可能。 ローカルGPUで安全・セキュアにLLM／VLMを利用できます。各種企業ワークフローへの適所介入や、Temperature・Top P・Max Tokens等の個別パラメータ調整といった互換性も持たせた活用が可能です。 |
実績を踏まえた提供ソリューション
eX-Think 5B MoEは、技術者による豊富な実践・蓄積ノウハウの上に開発しております。大規模言語モデル黎明期の2021年段階から、数十億〜数千億パラメータクラスの大規模言語モデルの事前学習、ファインチューニングを行い、JGLUE*で競争力の高いモデル開発を行ってきた専門家達が開発しております。その知見・ノウハウを活かしつつ、各種サービス展開が可能です。
*JGLUE（Japanese General Language Understanding Evaluation）は、日本語の自然言語処理能力を測るための指標となる共通テストベンチマーク
| サービス実績 01 インストラクションデータ適用 |
サービス実績 02 超速LLM（継続学習×専用GPU） |
サービス実績 03 VLM解析・入力オペレーション |
|---|---|---|
| モデル規模に応じた安全なインストラクションデータを制作・適用し、専用モデル化・強化を実現。 個社の用途・業界性に応じた調整実績が豊富です。 |
新興GPU業者と連携し、70Bクラスで300文字/秒・初期応答0.1秒未満を実証。 人間の反射応答レベル以上が求められるユースへ適用可能です。 |
癖の強い帳票や手書きを理解する独自VLMを転用し、ソブリン環境下で目視チェック・転記・入力を代替。 人による最終承認と組み合わせ品質を向上します。 |
開発責任者コメント
本モデルの開発背景と事業・技術的意義について、開発責任者2名のコメントを掲載します。
小村 淳己（こむら じゅんき）
SLM開発 プロジェクトマネジャー / enableX エグゼクティブ・ディレクター
「企業ごとに業務文脈や取り扱う情報の機密性、導入現場の運用制約は大きく異なります。だからこそ、機密データを外部に送信せず、企業主権下で運用できるSLMやVLMが重要です。eX-Think 5B MoEは、ローカルGPU／オンプレ環境での動作を前提に設計し、日本企業の現場で求められるセキュリティ、拡張性、運用柔軟性を備えております。今後も、経営判断を支える探索・分析から、現場の入力支援や業務オペレーション実装と事業展開を加速させます。」
Nguyen Tuan Duc（グェン トアン ドゥク）
SLM開発 R&Dリーダー / enableX 研究・技術顧問
「既存モデルのファインチューニングでなく、事前学習から構築した点に技術的意義があります。本SLMは、セキュアかつ安全に扱えるデータセットを適用させ、限られた計算資源でも実務に耐える応答品質と運用性の両立を目指しました。マルチモーダルMoEアーキテクチャの採用や、新興NPU利用などの技術チャレンジも行った開発資産です。技術者一同、今後は業界・業務ごとの要件に対して、実際の現場で継続的に使えるAI技術の社会実装を進めます。」
enableX会社概要
会社名：株式会社enableX
所在地：東京都千代田区麴町3-5-17 晴花ビル 7階
代表者：代表取締役CEO 釼持駿
事業内容：事業共創、クロスボーダー事業創出、AI-BPO事業、AIプロダクト開発・販売
※ここまでが「PR TIMES」で配信されたプレスリリースの原文です。以下は trends 編集部による情報です。
