横浜のデータサイエンスチームAcroYAMALEXが数学タスクで快挙！

横浜のAcroYAMALEXチーム、数学タスク部門で第3位！

2026年3月に開催された言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）。この大会のなかでも注目を集めたのが、アクロクエストテクノロジー株式会社のデータサイエンスチーム、AcroYAMALEX（以下YAMALEX）による成果です。彼らは、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」ワークショップで行われたチューニングコンペティションに参加し、数学タスク部門で見事第3位を獲得しました。

コンペティションの概要

このワークショップは、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニング技術に関心を持つ研究者たちが集まる場であり、さまざまな技術やその評価に関する議論が交わされました。特に、数学タスクでは日本の中学校・高等学校で扱われる数学問題を対象に、言語モデルを基にしたシステムの回答精度を競います。

参加したチームはオープンとクローズの2つの枠に分かれており、YAMALEXはオープン枠に参加。オープン枠では、最終的なシステムをオープンソースソフトウェア（OSS）ライセンスで公開することが求められます。

YAMALEXチームの成果

YAMALEXは全24チームが参加する中での快挙で、オープンライセンスのデータセットとモデルのみを使って数学問題に回答するための高精度なモデルを構築しました。彼らの試行錯誤の末に得られた結果は、まさに技術の集大成といえるものでした。

チームを代表して、メンバーの佐々木峻さんは「オープン枠では利用できるデータセットが制限されていたため、非常に工夫が必要でした。この経験を通じて、ライセンスの制約がモデル開発に与える影響の大きさを実感しました」と述べています。

今後の展望

アクロクエストテクノロジーは、AIや機械学習、データ分析・解析技術のさらなる向上を目指し、顧客の課題解決や高品質なサービスの提供に努めていくことを誓っています。今回の受賞は、その過程における重要なステップと言えるでしょう。

今後もYAMALEXチームから目が離せません。ぜひ、今後の彼らの活動に注目してください。成果の詳細や参加チームの情報は、公式サイトで確認できます。言語処理学会NLP2026、AcroYAMALEX公式ページもぜひご覧あれ。