ARISEJapaneseGuardrail:日本語特化LLMガードレールモデルの開発と国内初のオープンソース化

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.