KDDI傘下ELYZA、AIの「再帰的自己改善（RSI）」研究組織「ELYZA RSI Research」を設立

　KDDI傘下のELYZAは2026年10月2日、AIが自身の能力や開発・改善プロセスを反復的に改善し、その成果を次の開発に生かす「再帰的自己改善（RSI）」に関連する研究開発を進める組織「ELYZA RSI Research」を設立すると発表した。これまで社内で進めてきた「AIによるAI開発」を、新組織を通じて加速するという。

　新組織では、人間のAIリサーチャーが担ってきた研究開発プロセスの一部をAIエージェントに任せる研究を進める。AIエージェントが基盤モデルや、エージェントの動作やツール利用を制御する「ハーネス」を開発・改善し、その成果を評価機構で検証して次の開発に反映する仕組みだ。ただし同社は、現時点ではRSIに至る前段階の要素技術の研究であり、RSIそのものを実現したわけではないとしている。


　最初の成果として、国立情報学研究所の大規模言語モデル研究開発センター（LLMC）が開発した国産オープンモデル「llm-jp-4」に、自社の学習基盤で追加学習を施した推論モデル2種を公開した。Dense型の「ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-33b」と、MoE型の「ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-32b-a3b」で、いずれも商用利用できる。人が介在する作業を1～2人日程度に抑えながら、中間学習や事後学習から評価までを実行したという。20種類のベンチマークによる総合スコアは33bモデルが61.7、32b-a3bモデルが58.5で、llm-jp-4系の既存の公開モデルを上回ったとしている。

　あわせて、日本語のカスタマーセンター業務を対象としたAIエージェント向けベンチマーク「ELYZA Agent Tasks: Customer Service」も公開した。自律改善エージェントにハーネスを改善させた実験では、改善に使っていないテストデータで問い合わせの完遂率が34.3％から52.9％に向上した。精度をほぼ維持したまま、推論コストを67％削減できたとも説明している。

　さらに研究成果を「自律研究基盤」として整備し、業界・業務に特化したバーティカルAI事業を始める。その第1弾が、音声対話AIエージェント「ELYZA Voice Agent」だ。ELYZAはこれまでも日本語特化の拡散言語モデルを公開するなど、国産LLMの開発を続けてきた。今後はフィジカルAI領域の研究にも取り組むとしている。