勉強会「自社で育てるLLM/VLM/VLA：学習・活用の実践知」 実施報告
Sansan株式会社 技術本部 研究開発部の齋藤です。 2026年3月26日に勉強会「自社で育てるLLM/VLM/VLA：学習・活用の実践知」を、Sansan株式会社、株式会社ABEJA、株式会社松尾研究所の3社共同にて開催しました。 sansan.connpass.com 本ブログでは、勉強会の様子をご紹介します。 本勉強会の背景 本勉強会では、LLM、VLM、VLAなどのモデルを自社でファインチューニングし、活用している方、あるいは予定している方にご登壇いただき、それぞれの取り組み内容や、実践を通じて得られた知見を共有していただきました。 生成AIのAPIを活用する形とは異なり、LLM、VLM、VLAを自社でホストする場合には、さまざまな課題があります。そうした課題に対して各社がどのように向き合い、工夫しているのかを共有することで、日本企業におけるLLM、VLM、VLAの活用に少しでも貢献できればと考えています。 登壇内容 今回はSansan株式会社、株式会社ABEJA、株式会社松尾研究所からそれぞれ1名が次のタイトルにて登壇を行いました。 登壇タイトル 登壇者 VLAモデル間におけるピック＆プレース性能の比較評価 株式会社ABEJA DP開発本部 データサイエンス部 データサイエンス2G ロボティクス・基盤モデル強化T チームリーダー／瀧田浩平 メール検索に特化したエージェントの強化学習 株式会社松尾研究所 共同研究チーム シニアデータサイエンティスト／太田幹 契約書からの情報抽出を行うLLMのスループットを、バッチ処理を用いて最大40%改善した話 Sansan株式会社 研究開発部 シニアリサーチャー／齋藤慎一朗 VLAモデル間におけるピック＆プレース性能の比較評価（株式会社ABEJA DP開発本部 データサイエンス部 データサイエンス2G ロボティクス・基盤モデル強化T チームリーダー／瀧田浩平） LLMやVLMの技術を応用し、自然言語の指示理解やロボットの視覚認知、高度な運動制御を実現するVLA技術について、論文評価だけでは見えにくい実環境での精度や挙動の違いを調査されていました。さらに、ロボットアームの実際の動きを動画を用いて発表されていました。 普段の私の業務では触れることがないVLA技術に関する実体験を聞くことができ、将来性を強く感じました。また、学習したモデルを搭載したロボットアームを勉強会会場に持ってきていただき、場が盛り上がりました。 メール検索に特化したエージェントの強化学習（株式会社松尾研究所 共同研究チーム シニアデータサイエンティスト／太田幹） メール検索に特化したエージェントを自社で強化学習し、フロンティアモデルと同程度の軽量モデルを構築する方法を紹介されていました。またどのような学習ツールを用いたか、どのような試行錯誤を経て実験を進めたかについても語られていました。 詳細は松尾研究所さんの次のブログにて公開されています。 zenn.dev エージェントを自分で学習しようとしたことがなかったため、従来の機械学習モデルの学習方法と、エージェントの学習方法の違いが面白いと思いました。また、今回の検証の条件において、フロンティアモデルよりも精度、速度が上回るエージェントを構築されていたことに驚きました。 契約書からの情報抽出を行うLLMのスループットを、バッチ処理を用いて最大40%改善した話（Sansan株式会社 研究開発部 シニアリサーチャー／齋藤慎一朗） 私からは、ファインチューニングしたLLMをvLLMで運用する際に発生していたタイムアウトエラーを、バッチ処理を活用することで削減した事例を紹介しました。特に、バッチ処理を導入したことでスループットを最大40%改善できた点について共有しました。何を計測し、どのような判断のもとでバッチ処理を採用したかの思考の流れについて詳しく発表しました。 資料は以下です。 speakerdeck.com 懇親会 懇親会では軽食と飲み物を片手に、多くの参加者とお話ししました。特に、APIで運用しているモデルを自社での運用に切り替える際の進め方に困っている方が多かったと感じました。 最後に 本勉強会は定期開催を予定しており、次回は夏頃の開催を企画しております。実施の際には改めて告知します。 また、Sansan技術本部ではカジュアル面談を実施しています。 Sansan技術本部での働き方、仕事の魅力について、現役エンジニアの視点からお話しします。「実際に働く人の話を直接聞きたい」「どんな人が働いているのかを事前に知っておきたい」とお考えの方は、ぜひエントリーをご検討ください。
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