2026年1月26日、中国電力とNTTドコモビジネスは、NTTの国産LLM「tsuzumi 2」を活用した電力業務特化型LLMの構築・検証を開始したと発表した。
電力会社の資料作成・確認業務の効率化と品質向上を念頭に、電力業務に特化したLLMの実用化を目指すとしている。
電力業務に特化したLLM構築を共同で開始
26日、中国電力とNTTドコモビジネスは、NTTが開発した大規模言語モデル「tsuzumi 2（※1）」を基盤に、電力業務に特化したLLMの構築と検証を開始した。
対象は、法令や官公庁規制への対応が求められる資料作成や確認業務である。
両社はこれまで生成AIアプリを共同開発し、業務効率化を進めてきたが、汎用的なRAG技術では、電気事業特有の専門知識や中国電力固有の業務ルールを正確に反映できない場面があり、実務利用には精度面で課題が残っていたという。
こうした課題を踏まえ、両社は日本語に強みを持つ純国産LLM「tsuzumi 2」に、社内マニュアルや手引、過去の行政機関への申請書類などを学習させることで、独自の業務ルールに基づいた判断を支援する電力業務特化型LLMの実用化を目指すとしている。
検証は2026年1月から3月末まで実施され、データ収集・加工、学習、精度評価を段階的に行う。
中国電力がQA集を用いて学習前後の回答精度を比較し、その結果をもとにNTTドコモビジネスが再学習を行う流れだ。
NTTドコモビジネスは、LLMの学習などの過程で得られた知見を生かし、電力業界特有の知識やルールに対応したアプリケーション開発を進め、将来的にIOWN（※2）などの先進技術との連携も目指すとしている。
※1 tsuzumi 2：NTTが開発した大規模言語モデル「tsuzumi」の次世代モデルで、日本語に強みを持つ純国産の大規模言語モデルとして開発されている。
※2 IOWN：NTTが提唱する次世代情報通信基盤「Innovative Optical and Wireless Network」構想。「IOWN®」は日本電信電話株式会社の商標または登録商標。
業界特化LLMがもたらす効率化と制約、今後の可能性
本取り組みのメリットは、電力業界特有の法令解釈や申請実務を前提とした判断支援が可能になる点だろう。
汎用LLMでは拾いきれなかった社内ルールや過去事例を踏まえた応答が実現すれば、属人化しやすい資料作成や確認業務の効率化が進み、業務品質の均質化にも寄与するとみられる。
とりわけ規制対応分野では、判断根拠を再確認する工数削減の効果が期待できる。
一方で、学習データの偏りや更新遅延が判断精度に直結する点は課題となり得る。
制度改正や運用通達の影響を受けやすい電力業務において、モデルを継続的に最新化できなければ、実務での信頼性が低下する可能性がある。
また、特定企業の業務データを前提とする以上、他部門や他社への展開には追加設計が求められるだろう。
今後は資料作成支援にとどまらず、「どの規程や判断基準に基づく結論か」を説明できる補助的な意思決定支援ツールへ進化する可能性がある。
検証期間を通じて精度や再現性が確認されれば、中国電力内での本格運用が視野に入り、監査対応や人材育成分野への応用も検討されていくと考えられる。
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