ニュースリリース リコー、マルチモーダル大規模言語モデル「Qwen3.6-Ricoh-27B-20260522」および「Qwen3.5-Ricoh-9B-20260522」を開発 軽量・オンプレミス環境での運用に対応、商用クラウドAIに迫る日本語リーズニング性能

株式会社リコー（社長執行役員：大山 晃）は、中国のアリババクラウドが開発・提供する大規模言語モデルファミリーの「Qwen3.6-27B」をベースに、日本語でのリーズニング性能^*1を大幅に向上させたマルチモーダル大規模言語モデル（LMM）「Qwen3.6-Ricoh-27B-20260522」を開発しました。独自ベンチマークによる評価の結果、本モデルは「Gemini 3 Pro Preview」などの大型商用モデルに近い性能水準に到達しました。6月下旬頃から、「RICOH オンプレLLMスターターキット」に搭載し、リコージャパン株式会社から提供予定です。また、より軽量なモデルとして「Qwen3.5-9B」をベースにした「Qwen3.5-Ricoh-9B-20260522」も同時に開発し、ベースモデルおよび前作「Qwen-3-VL-Ricoh-8B-20260227」を上回る日本語リーズニング性能を達成しました。

これらのモデルは、図表を含む多様なドキュメントを高精度に読み取り、推論することが可能です。オンプレミス環境で導入可能なLMMとして、日本企業の知の結晶ともいえるドキュメントの利活用を促進します。これにより、業務革新と高付加価値な働き方を支援し、企業価値の向上に貢献してまいります。

生成AIの急速な普及に伴い、日本企業では業務効率化や企業内ドキュメントの高度な活用を目的としたAI需要が高まっています。

LMM（Large Multimodal Model）は、テキスト・画像・音声・動画など複数のデータを同時に扱えるAI技術です。スクリーンショットの要約や図表を含む質問への応答など、多様なタスクに対応できます。企業内には、請求書や経営資料、マニュアルなど多様なドキュメントが蓄積されていますが、これらには図表や画像も含まれるため、従来のテキスト検索では十分に活用できないという課題があります。

リコーは、経済産業省と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）が実施する、国内における生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」^*2基盤モデル開発　第2期・第3期に参画し、日本企業で活用可能なLMMおよびベンチマークの開発に取り組んできました。

アリババクラウドが2026年4月に提供を開始した「Qwen3.6-27B」をベースモデルとして活用し、リコー独自の強化学習^*3技術を用いて開発しました。

本モデルは、独自の強化学習およびカリキュラム学習^*4により、図表を含む企業ドキュメントの読解性能を大幅に向上させました。ベースモデル「Qwen3.6-27B」および前作「Qwen3-VL-Ricoh-32B-20260227」を上回る性能を達成しています。評価は、リコーが2026年5月に無償公開したベンチマーク「JDocQA-Reasoning」および「JDocQA」で実施しました。

その結果、商用クラウドAIモデル「Gemini 3 Pro Preview」と同等レベルの性能が確認されています。

セキュリティやプライバシー、ガバナンスの観点から、オンプレミス環境や自社データセンターでAIを活用したいというニーズが高まっています。リコーは、こうした企業ニーズに応えるため、本モデルを「RICOH オンプレLLMスターターキット」に搭載する予定です。

本モデルは、量子化版を含めてベースモデルを上回るリーズニング性能およびLLM性能を維持しています。FP16版に加え、8bitおよび4bitの量子化版を用意しており、GPUリソースや業務要件に応じて柔軟に選択・運用が可能です。また、業種・業務に応じたファインチューニングも可能です。

さらに、より少ないGPUリソースでの運用を想定した9Bパラメータ規模の「Qwen3.5-Ricoh-9B-20260522」も併せて開発しました。本モデルにも同様の強化学習およびカリキュラム学習を適用し、リーズニング性能および日本語LLM性能を強化しています。

図表に対するリーズニング性能に加え、テキストベースの日本語性能も向上しています。自然言語処理能力をさらに強化し、多様な業務シーンでの活用を促進します。

本モデルでは、従来から取り組んできた強化学習およびカリキュラム学習を高度化し適用しました。

本モデルで得られた技術をもとに、業種特化型モデルの開発や、企業向けAIプラットフォーム「Hi.DEEN（ヒデン）」^*5への統合を進めていきます。今後も、日本企業のドキュメント利活用を促進し、業務革新と高付加価値な働き方を支援してまいります。

リコーは、1980年代にAI開発を開始し、2015年からは画像認識技術を活かした深層学習AIの開発を進め、外観検査や振動モニタリングなど、製造分野への適用を行ってきました。2021年からは自然言語処理技術を活用し、オフィス内の文書やコールセンターに寄せられた顧客の声（VOC）などを分析することで、業務効率化や顧客対応を支援する「仕事のAI」の提供を開始しました。

さらに、2022年からは大規模言語モデル（LLM）の研究・開発にもいち早く着手し、2023年3月にはリコー独自のLLMを発表。その後も、700億パラメータという大規模ながら、オンプレミス環境でも導入可能な日英中3言語対応のLLMを開発するなど、お客様のニーズに応じて提供可能なさまざまなAIの基盤開発を行っています。また、画像認識や自然言語処理に加え、音声認識AIの研究開発も推進し、音声対話機能を備えたAIエージェントの提供も開始しています。