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

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.