生成AIの活用が企業活動の中枢へと広がる中、事実に基づかない情報を生成する「AIハルシネーション」や機微情報の混入リスクは、一般企業の経営判断支援や顧客対応、製造業の品質管理といったミスが許されないゼロトレランス分野、さらには研究開発など、あらゆる企業活動に影響を及ぼし得る重大な経営リスクへと拡大しています。IPAが発表した「情報セキュリティ10大脅威2026 組織編※2」 においても「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初登場で第3位 に挙げられるなど、その深刻度が明確に示され、企業における生成AIガバナンスの確立が急務となっています。
こうした中、学習済みAIモデルから特定のデータや不要な知識の影響を選択的に取り除く「マシンアンラーニング」は、プライバシー保護や機微情報対策の観点から、近年、研究・開発の両面で注目を集めている技術領域です。2023年以降は包括的なサーベイが相次いで公表され、2025年にはLLMに特化した体系的整理も登場するなど、生成AI時代の重要技術のひとつとして存在感を高めています。※3
従来の対策である再学習(フルリセット)やRAG/ガードレールは、出力制御や外部知識補完には有効ですが、Hirundoはそれらとは異なり、学習済みモデル内部に残る影響そのものに直接アプローチします。
Hirundoは、学習済みAIモデルの重みパラメータに直接作用し、特定の概念が及ぼす影響のみをピンポイントで除去する独自のテクノロジーを提供します。再学習を行うことなく、迅速かつ低コストでモデル内部リスクを低減できる点が最大の特長です。さらに、プロンプトインジェクション等のジェイルブレイク攻撃に対する生成AIの脆弱性低減や、出力におけるバイアス耐性の向上にも寄与します。現在、商用環境において実装・提供されているアンラーニング技術は現時点では極めて限定的でありHirundoは、当社調べで世界初※1となる商用マシンアンラーニングプラットフォームです。
また、本プラットフォームはOEM提供にも対応し、国産LLM/SLMや各種AIアプリケーションに組み込み可能なアンラーニング基盤として、日本のAI開発エコシステムの高度化を支援します。
今後は、生成AI環境における包括的セキュリティ基盤の拡張も予定しています。
【主な特長】
・高速・低コスト:再学習と比較し大幅な時間短縮とコスト削減
・性能維持:Hirundoの検証によると主要なベンチマークでの精度変化は、通常1%未満(改善を含む)
・透明性:修正前後のパフォーマンス指標を可視化
・根本リスク排除:外部制御ではなくモデル内部の結合を数学的に切断し、ジェイルブレイク耐性を向上
【主な活用分野】
・高信頼が求められる領域でのハルシネーション対策(医療・法務・金融など)
・経営判断支援AIの安全性向上(取締役会/経営会議向けAIなど)
・顧客対応AIの品質向上およびリスク低減
・製造業における品質管理・ゼロトレランス環境での活用
・国産LLM/SLM、AIアプリケーション開発事業者向けアンラーニング基盤ミドルウェア(OEM提供)
日本国内での提供は2026年5月中旬より開始。提供価格は2,280万円(税別)。1年間で30件の導入を目指します 。
※1. 当社調べ。2026年4月20日時点。公開情報に基づき、学習済みAIモデルに対して、再学習を前提とせず、不要または機微な学習シグナルの影響を除去する専用のマシンアンラーニングプラットフォームを商用提供する国内外ベンダーを対象に比較。
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