Preferred NetworksのAI戦略通信・IT
国産LLM「PLaMo」を軸に、日本語に強いAIを提供しようとしています。最近は、日本語特化の新モデルを発表し、日本総研とライセンス契約を結びました。
Preferred NetworksのAIの取り組みについて、集めた報道と会社自身の発表を新しい順に積み上げたページです。報道と発表を分けて示し、同業の動きと並べて読めます。
最近の報道と発表から
このライブラリーが集めた報道と、会社自身の発表（有価証券報告書・決算説明などの資料と、発表・リリース）から、Preferred NetworksのAIの取り組みを新しい順に並べています。網羅しているわけではありません。報道は報道機関の記事で、会社が発表していない内容も含まれます。報道の行は、記事の本文からAIが取り出したその会社の動きです。日付は報道日・資料の日付です。
同業と並べる通信・IT・8社
同じ業界で、会社自身の資料にAIの取り組みが書かれている会社を並べ、テーマごとの数を比べています。
数は、各社が出した資料（有価証券報告書・統合報告書・決算説明資料など）の中で、AIの取り組みを書いた文の数です。並べた8社の資料は2024年11月〜2026年10月のもの（合わせて27本・628件）。
| 会社 | 製品・サービスへの組み込み | AI基盤・データ・計算資源 | 新規事業・収益化 | 投資・提携・買収 | 人材・組織・体制 | 研究開発・設計 | ガバナンス・リスク管理 | 社内業務の効率化 | 顧客接点・営業 | 製造・現場・物流 | 合計 | 最新 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HEROZ注視 | 45 | 2 | 39 | 7 | 4 | 6 | 2 | 1 | 5 | 111 | 7月23日 | |
| ソフトバンク国内 | 7 | 30 | 17 | 3 | 7 | 5 | 8 | 5 | 1 | 2 | 85 | 6月19日 |
| ソフトバンクグループ国内 | 9 | 27 | 6 | 29 | 7 | 4 | 2 | 84 | 6月30日 | |||
| Alphabet（Google）海外 | 24 | 25 | 7 | 9 | 5 | 5 | 1 | 2 | 1 | 79 | 10月29日 | |
| Microsoft海外 | 23 | 28 | 5 | 8 | 2 | 2 | 6 | 2 | 2 | 78 | 10月28日 | |
| ABEJA注視 | 16 | 16 | 5 | 1 | 8 | 12 | 2 | 4 | 2 | 2 | 68 | 11月25日 |
| Salesforce海外 | 30 | 7 | 2 | 5 | 1 | 1 | 2 | 6 | 8 | 62 | 3月2日 | |
| 富士通国内 | 12 | 4 | 7 | 4 | 9 | 5 | 9 | 10 | 1 | 61 | 10月30日 |
数は、会社自身の資料からAIに関わる文として取り出した数です（テーマ・段階は文からの判定）。資料の出し方・頻度は会社によって違います。
集めたニュースでの登場週ごと・2026年5月11日〜2026年11月7日
このライブラリーが毎朝集めているニュースのうち、社名が出た記事の数です。世の中の報道の総量ではありません。並べた会社は「同業と並べる」の表と同じ会社（7社）です。棒の高さは会社ごとの目盛りで、推移の形を比べられます（「同じ目盛り」に切り替えると、数の差が見えます）。
報道の要点新しい順・2件
集めた記事の本文から、Preferred Networks自身のAIに関わる動きを、AIが取り出したものです（人は確かめていません）。同じ動きを伝えた記事は1つにまとめ、日付は最初に伝えた記事の日です。括弧の中は、実際に動いた子会社です。札は発表の記録と同じく、本文からの判定です。
このライブラリーの読み解き3本
毎朝の読み解き（タブ「今日」）でPreferred Networksを取り上げた日です。
読み解きを読む
第4回のセッションで、何十回も回せる処理速度こそが業務に耐える仕組みを決めると捉え、性能の高さよりも速さと費用で道具を選ぶ軸を据えました。以前は概要にとどまっていたPFNの翻訳モデルですが、商用利用可能な重みが公開され、最小の0.8Bモデルはスマホ上でも素早く動きます。写真32枚を8秒で処理した実体験の通り、手元で待たずに動く軽量モデルの速さが、実用性をそのまま支えています。
読み解きを読む
セッションでは、他社にはできないものを作るには顧客からデータをいただける関係性や独自データが重要である一方、機密情報ゆえに扱いにくくなる側面も議論されました。今回のオンプレミス環境での自社データによる追加学習は、秘匿性の高い金融データを安全に囲い込みつつ競争優位を築く試みと言えます。汎用基盤と独自データの境界を自社でどう設計するかが問われています。
読み解きを読む
セッションでは、軽量モデルの速さやディテールこそが実際に使える肌触りを決めると語られていました。PFNによる日本語特化モデルの推論コスト削減は、モデルの性能競争から、実務への組み込みやすさや運用効率を競う段階への移行を示唆しています。自社の業務において、単なる精度の高さだけでなく、応答速度やコストといった実用的な手触りをどこまで重視できているかが問われています。
つながり
集めた記事で一緒に名前が出たものと、同じ業界の会社です。課題の種は、AIが書いた挑戦案です（実際の事例ではありません）。
道具の棚
- Preferred Networks
- PLaMo一緒に出た記事 5本
同じ業界の会社 33社
一緒に出る言葉
- LLM（大規模言語モデル）一緒に出た記事 3本
- 生成AI（Generative AI）一緒に出た記事 2本
このページについて
- 作り方
- 会社自身の資料（有価証券報告書・決算説明など）からAIに関わる文を自動で取り出し、毎朝集めるニュースの社名の出方と合わせて積んでいます。集めた範囲の記録で、会社の方針のすべてではありません。人は内容を確かめていません。
- 報道と発表
- 出典が会社自身（資料・ニュースリリース・公式サイト）なら「発表」、それ以外の媒体なら「報道」の札を付けています。報道には、会社が発表していない内容（取材による報道・観測記事）も含まれます。
- 報道の要点
- 集めた記事の本文から、その会社自身のAIに関わる動きをAIが取り出したものです。記事が別の会社の話と判定されたときは、この会社の記事（最近の記事・登場の推移・つながり）に数えていません。
- 札
- 「何を変えるか」「どこまで来たか」「テーマ」は、文からの判定です。
- 同業
- 同じ業界で、会社自身の資料にAIの取り組みが書かれている会社が3社以上あるときだけ並べます。3社に満たないときは、同じくくり（製造業・金融など）の会社を足して並べます。
- 日付と更新
- 日付は報道日・資料の日付。毎朝更新、最終更新 2026年11月7日。
- このライブラリー
- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの会社は戦略の棚から。