テーマソン・ロイターは2026年8月24日、独自開発の大規模言語モデル「Thomson」を発表した。同社は既存の最先端モデルに依存せず、自社が持つ長年の専門コンテンツを基に訓練を行うことで、低コストかつ高い制御力を備えたモデルを構築した。専門職向けAIの実装基盤が一新される。
テーマソン・ロイターは2026年8月24日、独自の大規模言語モデル「Thomson」を発表した。計算資源への大規模依存を避け、4000万ドルの投資でオープンソース基盤を強化した。訓練には同社コンテンツの10％未満を使用し、専門分野に特化した知能の構築に注力している。
同モデルの特徴は、複雑な専門指示への対応精度と、高密度なドメイン固有コンテンツの処理能力にある。WestlawやPractical Lawなどの既存ツールと連携可能だ。法務部門向けの文書分析機能に先行的に導入される予定だ。また、学術目的で利用可能な小規模版をHugging Faceで公開し、外部による検証を促進する方針を示している。
これにより、専門職が扱う機密情報の管理やモデルの制御を自社で完結できるようになる。顧客データの無断学習を避ける設計とし、信頼性を重視する法務・税務分野での実用化が期待される。専門職向けに信頼性の高いAI運用の標準確立を目指す。主権的なAI運用オプションの提供を計画している。データ管理の観点から従来型との違いが明確になる。詳細はリリース元を参照。