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source_url: "https://www.preferred.jp/ja/news/pr20260622"
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ingested: 2026-06-30
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message_excerpt: "PFN PLaMo 3.0 Prime primary release, kept as context for municipal/government AI evaluation discussion in the Discord digest."
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score: 2
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株式会社 Preferred Networks （本社：東京都千代田区、代表取締役社長：岡野原 大輔、以下 PFN ）は、フルスクラッチで開発する国産生成 AI 基盤モデル PLaMo™ の最新フラッグシップモデル [PLaMo 3.0 Prime](https://plamo.preferredai.jp/) を本日正式に提供開始します。
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PLaMo 3.0 Prime は、 2026 年 3 月に発表した PLaMo 3.0 Prime β （以下、β版）をもとに、モニター利用や社内評価を通じて得られた知見を反映し、企業利用における実用性を高めたモデルです。 API 経由またはオンプレミスでの利用が可能で、論理的思考を要する複雑なタスクに対応する Reasoning モデルに加え、応答速度の速い Non-reasoning モデルも提供することで、企業の様々な用途に応じて使い分けることができます。またコンテキスト長を 256k に拡張し、これまでにない長文の処理やエージェントでの利用が可能になりました。
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### PLaMo 3.0 Primeの主な特長
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- 推論力・精度の高い Reasoning モデルと、応答速度の速い Non-reasoning モデルを API またはオンプレミスで提供。企業の用途に応じて選択が可能
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- 独自開発のトークナイザによりトークン効率を高め、コストパフォーマンスが向上
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- 複雑な指示への対応、段階的推論、数理・アルゴリズム問題への対応力を強化
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- コーディング性能、ツール利用性能を高め、対応コンテキスト長を 64k から 256k に拡張することで、 AI エージェントとしての実務利用に対応
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- 独自データセットに加え、日本語の業務文書や対話、専門領域での利用を想定した学習・評価を行い、日本語での自然な文脈理解、論理展開、業務利用に必要な指示追従性能を向上
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- 危険な情報やセンシティブな情報に対する安全性が向上
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- 国立研究開発法人情報通信研究機構（ NICT ）との共同研究で得られた事前学習モデルをベースに開発した、国産生成 AI 基盤モデル PLaMo の最新フラッグシップモデル
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Reasoning モデルは、複数の条件を整理しながら段階的に結論を導く能力に優れており、複雑な指示への対応、数理・アルゴリズム問題、専門性の高い質問応答、業務上の意思決定支援などに適しています。一方、 Non-reasoning モデルは、深い推論よりも応答速度が重視される用途に適しており、社内文書の要約、定型的な問い合わせ対応、情報抽出、分類、チャットボットなど、幅広い業務で効率的に活用できます。
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PLaMo 3.0 Prime は高い日本語性能とコストパフォーマンスを両立
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PFN が収集した複数の日本語ベンチマークの平均スコアとその評価にかかる推論・応答のコストで PLaMo 3.0 Prime と各モデルを比較 <sup>*1</sup> 。グラフの左上に行くほど、日本語力が高く、推論コストが低いことを示し、コストパフォーマンスに優れる。各点にはスコア / コスト / トークン数を記載しています。
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指示した特定の出力形式に PLaMo がよく追従している例。 形式を守っているだけでなく、日本語による説明が簡潔でわかりやすい点も大きな特徴。
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PLaMo 3.0 Prime は、β版で初めて導入された Reasoning 能力のさらなる強化に加え、日本語指示追従性の向上、外部ツールの呼び出し、複数ステップの処理、コード生成・修正、業務システムとの連携など、企業が生成 AI を実務に組み込む際に重要となる機能を強化しています。これにより、単発の質問応答にとどまらず、業務プロセスの一部を担う AI エージェントとしての応用が可能になります。
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PLaMo 3.0 Prime は様々な日本語・英語のベンチマーク評価で性能が向上 \*2
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PFN の社内評価では、 PLaMo 3.0 Prime は β 版および PLaMo 2.2 Prime と比較して、主要ベンチマークの大幅な性能向上が確認されています。また、 Qwen3.6-27B や gpt-oss-120b などの同性能帯のオープンモデルや、 GPT-5.4 mini 、 Claude Haiku 4.5 などの同価格帯のクローズドモデルとの比較においても、日本語での指示追従、コーディング、ツール利用などの領域で競争力のある結果を示しています。
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PLaMo 3.0 Prime は HELM Safety の各カテゴリにおいて海外モデルと同等以上の安全性を確認 \*3
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また、 NICT から提供を受けた安全性に関するデータを活用して PLaMo 3.0 Prime の安全性向上に取り組んだ結果、スタンフォード大学基盤モデル研究所が開発・運用する安全性評価ベンチマークスイート [HELM Safety](https://crfm.stanford.edu/helm/safety/latest/) において海外モデルと同程度以上の安全性能を達成しています。
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**PLaMo 3.0 Prime** **および評価指標等の詳細はブログをご覧ください：**[https://tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-3-0-prime-release/](https://tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-3-0-prime-release/)
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PFN は、今後も日本語性能に優れた国産生成 AI 基盤モデル PLaMo の開発と社会実装を進め、企業・自治体・研究機関における生成 AI 活用を支援するとともに、日本の産業競争力の強化に貢献していきます。
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\*1 ：日本語ベンチマークの詳細は [技術ブログ](https://tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-3-0-prime-release/) を参照。評価コストは、実際にベンチマーク評価にかかった入力文および推論と応答のトークン数に、 PLaMo については PLaMo API の standard プランの料金、それ以外のモデルは [OpenRouter](https://openrouter.ai/) の平均価格をそれぞれ乗じて算出しています。
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\*2 ：その他のベンチマーク評価結果および測定条件は [技術ブログ](https://tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-3-0-prime-release/) を参照。
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\*3 ： HELM Safety の測定条件は [技術ブログ](https://tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-3-0-prime-release/) を参照。
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**PLaMo** **について** [https://plamo.preferredai.jp/](https://plamo.preferredai.jp/)
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PLaMo （プラモ）は、 PFN が主導して国内でフルスクラッチで開発する国産生成 AI 基盤モデルです。商用版のフラッグシップモデル PLaMo Prime 、自動車や製造設備などのエッジデバイス向けに軽量化された小規模言語モデル PLaMo Lite 、日本の金融知識を追加学習した金融特化型 PLaMo 、日本語の翻訳に特化した PLaMo 翻訳など、用途に合わせて提供しています。 PLaMo Prime はクラウド型 API 、 Amazon Bedrock Marketplace 、オンプレミス、 Snowflake で提供しています。国産 AI 構築プラットフォーム miibo 、法人向け生成 AI サービス Tachyon 生成 AI 、約 800 の自治体が導入する QommonsAI などのサービスに標準搭載されています。また、ガバメント AI としてデジタル庁が整備する生成 AI 利用環境「源内」で試用される国内大規模言語モデルの 1 つとして選定されています。
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