Appier Group, Inc.

東京証券取引所上場のAIネイティブ企業であるAppierは、エンタープライズ向けAgentic AIの信頼性を向上させることを目的とした2つの研究論文を発表しました。これらの研究は、大規模言語モデルに、取得した情報が不十分な場合を認識させ、各タスクに適した推論言語を選択させることを目指しています。1つの研究では、チームは28の主要なLLMをテストし、「上記のいずれでもない」が正解の場合、精度が30%から50%低下することを発見しましたが、Direct Preference Optimizationを適用することで、精度は約30ポイント向上しました。もう1つの論文では、モデルが他の言語でプロンプトされた場合でも、推論に英語などの高リソース言語をデフォルトで使用することが多く、ローカル言語での推論が文化的文脈や安全性の判断をよりよく捉えることが明らかになりました。CEOのChih Han Yu氏は、これらの機能によりAgentic AIが指示の実行から信頼性の高い自律的な意思決定へと進化するのに役立つと強調し、この研究はAppierのAd Cloud、Personalization Cloud、Data Cloudの各製品ラインに適用される予定です。