【生成AI/LLM】総合商社における社内文書活用PoC案件

総合商社の社内文書を起点に、生成AI（独自モデル）を適用するための実現性検証PoCを実施します。OpenAI APIを用いたFine-Tuningを通じて、学習・推論・評価・改善の一連のプロセスを検証し、次フェーズへの示唆を整理します。 作業内容: 学習用データおよび検証用データ作成方針の検討および技術観点でのレビュー OpenAI API（GPT-4o Mini想定）を用いたFine-Tuning（指示学習SFT、1〜2エポック想定） 学習・推論環境の整備、検証用データ出力および評価結果を踏まえた改善ループの推進 Fine-Tuningで効果が見込める要素と、FTのみでは難しい要素の切り分け 次フェーズ（DPO／GRPO、OSS、オンプレミス等）に向けた示唆整理

LLMのFine-Tuning実務経験（OpenAI APIによるFT、もしくは同等経験） SFTの設計・実行・評価経験（実験管理、再現性担保、簡易チューニング） データ品質が性能に与える影響を理解し、データチームと協働して改善を推進できること セキュリティおよびデータ取り扱いに関する基本理解（PII除外、アクセス制御、用途限定）

DPO／GRPO等の選好学習・強化学習に関する知見 OSS LLM（Llama等）を用いたFine-Tuning／推論経験 オンプレミス／閉域環境での検証経験

金融

2,3月（スポット）の参画者を募集しております。

OpenAI API（GPT-4o Mini想定）

2026/02

フルリモート

あり

なし

2026/02/06 10:10:55