2026/03/18 6:04
ミストラルAI、Forgeをリリースしました。
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要約▶
Japanese Translation:
Forge は、企業が独自のプロプライエタリデータを用いてフロンティアレベルの AI モデルを構築・トレーニングし、継続的に洗練させることができるプラットフォームです。ガバナンス、コンプライアンス、知的財産権を完全に管理したままで運用できます。モデルの全ライフサイクル（大規模内部データセットでのプレトレーニングから特定タスクへのファインチューニング、組織方針に合わせた強化学習）をサポートし、密集型および Mixture‑of‑Experts (MoE) アーキテクチャとマルチモーダル入力の両方を利用します。
Mistral AI は、ASML、DSO National Laboratories Singapore、Ericsson、ESA、HTX Singapore、Reply などの主要組織と提携し、内部用語を理解し、ワークフロー制約に従い、ツールを正確に選択し、多段階プロセスを信頼性高く実行し、ポリシーに沿った意思決定を行うカスタムドメインモデルを作成します。Mistral Vibe のようなエージェントは、トレーニングジョブの調整、合成データの生成、タスクスケジューリング、およびパフォーマンス監視を簡潔な英語で行います。継続的改善は、強化学習パイプラインと評価フレームワークに組み込まれており、内部ベンチマーク、コンプライアンス規則、ドメインタスクに対してモデルをテストし、デプロイ前に検証します。
事例は政府の政策分析、金融コンプライアンス報告、ソフトウェアエンジニアリングコード理解、製造診断、大規模企業ワークフロー支援など多岐にわたります。自社インフラでモデルを構築・改良することで、組織は AI を戦略資産として扱い、自社の知識やプロセス、専門性とともに進化させることができます。Forge がどのように AI 戦略へ統合できるかを知りたい企業は登録してご相談ください。
*オリジナルの表現をご希望の場合は、上記要約ブロックを既存のものと置き換えてください。
本文
本日は、企業が自社の独自知識に基づいた最先端AIモデルを構築できる「Forge」システムをご紹介します。
現在ほとんどのAIモデルは公開データで訓練され、多様なタスクで高い汎用性能を発揮するよう設計されています。しかし、企業はエンジニアリング規格やコンプライアンスポリシー、コードベース、運用プロセス、そして長年にわたる組織的意思決定という内部知識で動いています。Forgeは、一般的なAIと企業固有の要件とのギャップを埋め、システム・ワークフロー・ポリシー内に埋め込まれた内部コンテキストを理解できるモデルを訓練することを可能にします。これにより、AIは企業独自の業務と完全に調和したものになります。
Mistral AIはすでにASML、DSO National Laboratories Singapore、Ericsson、European Space Agency、Home Team Science and Technology Agency (HTX) Singapore、Replyなど世界をリードする組織と提携し、彼らの最も複雑なシステムや将来を定義する技術を支える専有データでモデルを訓練しています。
組織知識に基づくモデルの訓練
Forgeは企業がドメイン知識を内在化したモデルを構築できるようにします。組織は大量の内部文書、コードベース、構造化データ、運用記録などで訓練できます。訓練中にモデルはその環境を定義する語彙、推論パターン、制約を学び、チームは内部用語を使って推論し、企業ワークフローを理解できるエージェントを開発できます。
Forgeはモデルライフサイクルの各段階で最新の訓練手法をサポートします：
- プリトレーニング – 大規模内部データセットからドメイン知識に根ざしたモデルを構築
- ポストトレーニング – 特定タスクや環境向けにモデルの振る舞いを微調整
- 強化学習 – 内部ポリシー、評価基準、運用目標と連携しつつ、複雑なオーケストレーション・ツール使用・意思決定など実環境で性能を向上
これらの機能により、企業は汎用AIではなく組織固有のインテリジェンスを反映したモデルを開発できます。
コントロールと戦略的自律性
多くの組織にとって、AI導入はモデル・データ・長期知的財産権への制御という課題を伴います。Forgeは企業が完全にコントロールできるモデル構築を可能にします：
- 専有データで訓練
- 内部ポリシー、評価基準、運用要件に沿ってガバナンス
規制環境では特に重要で、コンプライアンス要件や運用制約、ガバナンス枠組みを反映したモデルが実現できます。自社の知識とインフラに根ざすことで、AIをコアシステムに統合する際に戦略的な自律性を高めることが可能です。
カスタムモデルで信頼できるエンタープライズエージェント
企業エージェントは単なる回答生成以上の機能を求められます。内部システムをナビゲートし、ツールを正しく使用し、組織制約内で意思決定する必要があります。カスタムモデルは以下を提供します：
- 運用環境への深い理解
- 内部用語と手順の解釈
- 異なるシステム・データソース間の関係性認識
結果として、ツール選択が精密になり、多段階ワークフローの信頼性が向上し、内部ポリシーに沿った意思決定が可能になります。エージェントはタスク実行、ツール連携、複雑プロセス支援をより正確かつ迅速に行える運用コンポーネントとして機能します。
複数モデルアーキテクチャのサポート
Forgeは柔軟性を提供します：
- 密結合モデル – 幅広いエンタープライズタスクで高い汎用性能
- Mixture‑of‑Experts (MoE) – 大規模ながら効率的に実行でき、同等の密結合モデルより低レイテンシと計算コストで同等の能力を提供
必要に応じてマルチモーダル入力（テキスト・画像・その他データ形式）もサポートし、複数の情報源から学習できます。
エージェントファースト設計
コードエージェントが開発者ツールの主な利用者となる中で、Forgeはまず彼ら向けに構築しました。Mistral Vibe のような自律型エージェントは：
- モデルを微調整
- 最適ハイパーパラメータ探索
- ジョブスケジューリング
- 合成データ生成で評価向上
プロセス全体を通じてForgeは重要指標を監視し、関心のあるベンチマークへの後退がないことを保証します。インフラ管理とMistral AI の検証済みデータパイプライン・訓練手法により、エージェントも含め誰でも英語で記述するだけでモデルをカスタマイズできます。
強化学習と評価による継続的改善
企業環境は常に進化します：規制の変更、新システム導入、新データ取得。Forge は一度きりの訓練ではなく継続的適応を前提としています：
- 強化学習パイプラインが内部評価・運用フローからのフィードバックで振る舞いを洗練
- 評価フレームワークにより、内部ベンチマーク、コンプライアンスルール、ドメイン固有タスクでモデルを事前テスト
結果として、静的なデプロイではなく継続的改善をサポートするモデルライフサイクルが実現します。
エンタープライズ応用例
| ドメイン | アプリケーション |
|---|---|
| 政府機関 | 異なる言語・方言、政策枠組み、規制文書、行政手続きに対応。AIエージェントはポリシー分析、公務サービス提供、運用計画で信頼性を発揮し、制度的指令を反映 |
| 金融機関 | コンプライアンス枠組み、リスク手順、規制文書に基づき内部ガバナンスポリシーと整合したアウトプットを生成 |
| ソフトウェアチーム | 独自コードベース・開発標準で訓練。実装・デバッグ・移行・レビュー・設計支援などエンジニアリングタスクで文脈依存かつ内部整合性の高い出力を提供 |
| 製造業 | 工程仕様、運用データ、保守記録に基づき診断・設計分析・運用意思決定を支援 |
| 大規模企業 | 内部知識システムで訓練したモデルをベースにエージェントを展開。社内文書・運用記録・過去の意思決定を活用し、複雑ワークフローで従業員を支援 |
各ケースで共通する目的は、組織固有のドメインコンテキスト内でモデルとエージェントが動作できるようにすることです。
Forge で自社専用最先端モデルを構築
AIモデルは企業基盤レイヤーとして急速に拡大しています。組織がAIエージェントをコア業務へ統合するにつれ、内部知識をモデル挙動に埋め込む重要性が増します。
Forge は自社データで訓練し、運用コンテキストと整合したモデルを構築・継続的改善できるよう支援します。これらのモデルは組織独自の語彙・プロセス・制約を使用して動作する AI システムやエージェントに力を与え、外部ツールから戦略資産へと変貌させます。
もし貴社が自身の知識を基盤とした AI を構築することに興味があるなら、Forge の詳細情報を学ぶためにご登録ください。