存のガードレールモデルをそのまま日本語に適用し近年,大規模言語モデルは多様な分野で活用がた場合,日本語特有の敬語表現や婉曲的な差別表現,進む一方で,誤用により有害な出力を生成するリ日本国内の法規制や社会的文脈を十分に考慮できなスクが指摘されている.英語圏ではGoogleによるい可能性がある.その結果,危険な入力を検知できなShieldGemmaなど安全性評価用のガードレールモデい,あるいは安全な入力を過剰に拒否するといったルが提案されているものの,日本語用に開発された問題が生じ得る.オープンソースモデルは存在しなかった.本研究でこのような背景から,日本語に特化したガードは,日本語のデータセットを収集・作成し言語モデレールモデルの必要性が高まっている.企業におけルに学習させることで,危険な入力の回答可否を判るLLM活用では,不適切な出力がブランド価値の毀定するタスクにおいて,Gemini3ProやGPT-5.2のよ損や法的リスクに直結するため,安全性を担保するうな最先端モデルを上回り最高性能を達成した.さ仕組みは不可欠である.また,安全性評価の基準やモらに,安全な入力に対してはGPT-5.2などと同水準デルの挙動がブラックボックスである場合,誤検知の回答許可率を維持している.本モデルは商用可能や見落としの原因分析が困難になる.そのため,判なオープンソースとして公開されている[1].断基準を確認・改変可能なオープンソースのガードレールモデルが望ましいと考える.

一方,我々が今回提案するモデルの公開時点にお大規模言語モデル（LLM）の飛躍的な進化に伴い,いて,国内では日本語対応のクローズドなガードチャットボットや生成AIシステムが様々な領域でレールサービス[4,5]は存在していたものの,日本語実用化されている.しかし,LLMは確率的にテキスを主対象としたオープンソースのガードレールモデトを生成するため,不適切または危険な出力を完全ルは我々の調査の範囲では確認できなかった.本研に防ぐことは難しく,差別的発言や有害な指示が生究は,この状況を打開することを目的として,日本語成されるリスクが指摘されている[2].このような特化のガードレールモデルを開発し,国内で初めてリスクに対処するため,回答を生成するLLMとはオープンソースとして公開するものである.別に,入力や出力の安全性を評価・制御するガード本研究では,英語圏で提案されているガードレーレールモデルの導入が有効な手段として考えられルモデルShieldGemma[6]を参考にしつつ,日本語にる[3].特化したモデル構築を行う.具体的には,作成・収ガードレールモデルは,LLMへのユーザ入力や集した日本語のデータセットを用いて言語モデルLLMの出力を監視し,犯罪教唆,ヘイトスピーチ,ハを指示学習し,危険な入力に対しては高い拒否判定ラスメントなどの有害な内容を検知・抑制する役割性能を,安全な入力に対しては過剰に拒否判定しなを担う.例えば,爆発物の製造方法のような違法行為い挙動を実現する.結果的に危険な入力の回答可否の指南や,特定の個人・集団に対する差別的表現がを判定するタスクにおいて,Gemini3ProやGPT-5.2含まれる場合に,回答を拒否あるいは修正することのような最先端モデルを上回り,提案モデルであるで,実社会への悪影響を未然に防ぐことができる.ARISEJapaneseGuardrailは最高性能を達成した.本しかし,ガードレールの判断基準は言語や文化圏研究の貢献は,日本語初のオープンソース・ガードorg/licenses/by/4.0/).レールモデルを提示し,その有効性を実験的に示した点にある.本稿の構成は以下のとおりである.第2節では関連研究を紹介する.第3節ではARISEJapaneseGuardrailの開発手法について述べ,他のモデルとの比較評価結果を第4節に示す.最後に,第5節でまとめや結果の解釈,実適用可能性について述べる.