アクロクエストテクノロジー（横浜市港北区）のデータサイエンスチーム「AcroYAMALEX」は、言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）内で開かれたチューニングコンペティションの数学タスク部門で第3位に入賞しました。参加は全24チームでした。
競技は第2回「大規模言語モデルのファインチューニング技術と評価」ワークショップの一環で、日本の中学校・高等学校レベルの数学問題に対する回答精度を評価しました。ファインチューニングは既存の大規模言語モデル（LLM）を追加学習で特定用途に最適化する手法です。
同チーム（佐々木峻、山本大輝、樋口慎、吉岡駿）は、最終システムをOSSライセンスで公開することが条件の「オープン枠」で参加し、オープンライセンスのモデルとデータセットのみを使用しました。加えてLLMで合成データを作成し学習データを拡張することで、精度向上につなげたとしています。
同社は今後、AI・機械学習やデータ分析の技術向上を進め、顧客課題の解決や新たなサービス創出に取り組む方針です。
【関連リンク】
詳細URL：https://llm-jp.github.io/tuning-competition/2026/workshop.html
NLP2026公式：https://anlp.jp/nlp2026
AcroYAMALEXとは：https://www.acroquest.co.jp/business/acro-yamalex
お問い合わせフォーム：https://www.acroquest.co.jp/company/contact-all
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PRTIMES
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言語処理学会 NLP2026 チューニングコンペティションでAcroYAMALEXチームが数学タスク部門 第3位を受賞