tsuzumi の使い方　導入の窓口と提供の形、仕事で頼める例

何ができるか

tsuzumi は、NTT の研究所が開発した大規模言語モデルだ。2025年10月20日に 次世代の tsuzumi 2 の提供が始まった。NTT の紹介ページと発表から、主にできることは次のとおりだ。

• 文書に対する質問応答と要約：紹介ページによると、tsuzumi 2 はユースケースの80％を占める、文書に対する質問応答（RAG 検索要約）と、文書からの情報抽出・要約を集中的に強化した。
• 出力の形の指定に従う：報告の様式に沿った要約や、文書から特定の情報を抜き出して JSON の形で出す使い方を想定し、指示に従う力を強めた。
• 図表入りの文書を読む：2026年5月19日の アップデートで、図表、グラフ、チャートを含む文書を画像として読み込み、意味を理解できるようにした。数値の計算や、API ドキュメントにある関数の解釈も強化した。
• 業界の知識：金融、自治体、医療の分野の知識を多く学ばせている。
• 会社や業界に合わせる：RAG（外部の情報を検索して、その情報をもとに答える技術）とファインチューニングで、会社や業界に特化したモデルを作りやすくした。
• 社内で動かす：1GPU で推論でき、40GB 以下のメモリの GPU での動作を想定して開発された。NTT の発表は、低コストでオンプレミスやプライベートクラウドで運用でき、機密性の高い情報を扱える点を特徴に挙げている。

NTT は他社のモデルを種にせず、完全に一から作ったモデルだとしている。日本の国内法に準じて開発した純国産のモデルだという。

料金と提供の形の選び方

tsuzumi 2 の料金は、NTTデータの Azure 版のほかは公開されておらず、要問い合わせだ（料金の確認日は2026年11月6日）。NTTグループ各社がそれぞれのソリューションやサービスとして個別に提供している。無料で使えるプランはなく、個人が申し込める料金表もない。

2026年11月6日に読んだ公式ページで確かめられた提供の形は、次のとおりだ。

NTTデータの Azure 版の料金は、Microsoft のマーケットプレイスの「Plans + Pricing」にある値で、米ドル建てだ。税込みか税抜きかの表記はない。マーケットプレイスはこの従量課金のサービスを Azure の CSP ライセンスでは使えないとしている。

日本語の扱いでは、tsuzumi 2 は日本語の処理性能を重視して開発された。NTT の発表は同じサイズ帯のモデルと比べて世界トップクラスの日本語性能だとしている。TRAIL の年表では、初代の tsuzumi は2023年11月の発表時に日本語と英語に対応するとしていた。

導入の流れ

Microsoft Azure で使う

NTTデータの tsuzumi 2 のページから、Azure 版にたどれる。利用料金とサービスの詳細は、Microsoft のマーケットプレイスのカタログと利用マニュアルを見るように案内している。

1. NTTデータの「tsuzumi 2」のページを開く。
2. 「NTTDATA tsuzumi 2 Instruct」のリンクから、Microsoft のマーケットプレイスのページを開く。
3. 「Plans + Pricing」で料金を確かめる。
4. NTTデータのページの「関連資料」にある「tsuzumi 2_on_Azure ユーザーガイド」を読む。
5. マーケットプレイスの「Get it now」から申し込む。

マーケットプレイスのページは使う前にユーザーガイドを読むように求めている。チューニング機能が付いたモデルが必要なら、NTTデータの窓口に問い合わせるように書いている。

NTTグループの窓口に相談する

Azure 版のほかはNTTグループ各社の営業窓口から相談する。2024年3月の 商用開始の記事は、問い合わせ先として次の4社を挙げていた。

tsuzumi 2 については NTTデータのページの「お問い合わせ」から依頼や相談を受け付けている。NTT西日本のオンプレミスのソリューションは、提案と契約の手続きを NTT西日本の営業窓口で扱う。

自社の業務に特化させる流れ

中国電力と NTTドコモビジネスは2026年1月26日に、tsuzumi 2 を電力の業務に特化させる取り組みを 発表した。発表にある進め方は次のとおりだ。

1. 中国電力が社内のマニュアルや手引、過去の行政機関への申請書類などのデータを集める。
2. NTTドコモビジネスがデータを tsuzumi 2 の学習に合う形に加工する。
3. NTTドコモビジネスが加工したデータやインターネットの公開情報などを tsuzumi 2 に学習させる。
4. 中国電力が QA 集を作り、学習の前と後の tsuzumi 2 がどれだけ正確に答えるかを比べる。
5. NTTドコモビジネスが評価をもとに tsuzumi 2 に再び学習させ、精度を改善する。

2026年1月から3月末までこの順で進め、精度を見て2026年度以降の実用化を目指すとしている。

仕事での使い方

tsuzumi 2 への頼み方は導入したソリューションの画面や API によって変わる。ここでは、公式の発表が挙げる用途に沿って、こう頼めるという例を示す。TRAIL は tsuzumi を操作して確かめておらず、出力の中身は約束しない。

社内の規程やマニュアルに質問する

規程やマニュアルが複数のファイルに分かれていて、答えを探すのに時間がかかる場面だ。RAG で社内文書とつないだ環境なら、次のように頼める。

社内の[経費精算規程]をもとに答えてください。
質問：[出張で前泊した場合の宿泊費の上限]はいくらですか。
答えのあとに、根拠にした規程の条番号を書いてください。
規程に書かれていない場合は「規程に記載なし」と答えてください。

根拠の箇所を書かせると、答えを原文で確かめやすい。茨木市と NTT西日本の実証でも、校務文書の検索と要約を用途にしている。

報告の様式に合わせて要約する

発表文や議事録を、社内で決まった報告の様式にまとめる場面だ。紹介ページは報告の様式に沿わせた要約を法人の利用の特徴に挙げている。

次の[報道発表文]を、下の様式で要約してください。
件名：1行
概要：3文以内
関係する部署：箇条書き
期日：日付があれば書く。なければ「記載なし」
---
[ここに本文を貼る]

項目の名前と、項目ごとの長さを先に示すと、様式に沿わせやすい。

文書から情報を抜き出して JSON にする

求人票や仕様書から決まった項目を抜き出し、システムに取り込む場面だ。紹介ページは、文書から特定の情報を抜き出して JSON の形で出す使い方を挙げ、情報抽出と形式の指定の例を載せている。

次の[採用情報のページ]から、募集職種ごとに次の項目を抜き出し、JSON の配列で出力してください。
キー：職種名、勤務地、応募資格、締切日
値が見つからない項目は null にしてください。
---
[ここに本文を貼る]

キーの名前と、値がないときの扱いを決めておくと、後の処理でそろえやすい。

帳票の画像から必要な項目を読み取る

与信審査のように、図表を含む帳票から必要な事項を拾う場面だ。2026年5月19日のアップデートは、帳票から必要事項を抜き出す例を挙げている。新しい tsuzumi 2 は NTTグループ各社を通じて順次提供するとしており、使えるかは導入先に確かめる。

添付した[決算書の画像]から、次の項目を読み取ってください。
売上高、営業利益、経常利益、総資産
表の値をそのまま書き、単位も添えてください。
読み取れない項目は「読み取れず」と書いてください。

計算させる前に、まず表の値をそのまま書き出させると、読み取りの誤りに気づきやすい。

フロー図をもとに問い合わせに答える

技術の問い合わせに、原因を判断するフロー図を見ながら答える場面だ。アップデートの発表は原因判断のフロー図を理解する例を載せている。

添付した[障害の切り分けフロー図]に沿って答えてください。
状況：[電源は入るが、画面に何も表示されない]
フロー図のどの分岐をたどったかを順に書き、最後に次に確かめることを1つ挙げてください。

たどった分岐を順に書かせると、図のどこで判断したかを人が追える。

応対記録を要約する

コンタクトセンターで、通話の応対記録から必要な情報を抜き出し要約する場面だ。NTTドコモビジネスは2024年3月の発表でこの用途のソリューションを挙げている。

次の[応対記録]を、オペレーターの引き継ぎ用に要約してください。
・お客さまの用件
・案内した内容
・未解決の点と次の対応
各項目は2文以内にしてください。
---
[ここに応対記録を貼る]

引き継ぐ相手に必要な項目だけを指定すると、要約が長くなりにくい。

定型の文書の下書きを作る

学校のお便りや社内の通知のように、型の決まった文書を作る場面だ。茨木市の実証は文書の作成の支援を用途に挙げている。

[保護者向けの授業参観の案内]の下書きを作ってください。
日時：[11月20日 午後1時から]
場所：[各教室]
持ち物：[上履き]
です・ます調で、300字程度にしてください。

日時や場所のような事実は、こちらから渡して書かせる。モデルに推し量らせない。

使いこなすための設定や機能

tsuzumi には、個人が開く設定の画面はない。会社に合わせる仕組みは導入するときに窓口と決める。

RAG は、社内の文書を検索して、その内容をもとに答えさせる仕組みだ。紹介ページは文書に対する質問応答を tsuzumi 2 の主な用途としている。

ファインチューニングでは、会社や業界のデータを追加で学ばせる。中国電力の例では、NTTドコモビジネスが学習と再学習を担った。NTTデータの Azure 版では、チューニング機能は使えない。

NTT の tsuzumi の説明は、追加で知識を学ばせるアダプタチューニングで、特定の業界や組織に特化できるとしている。ただし、tsuzumi 2 では一部対応していない要件や機能があるとも書いている。

2024年3月の商用開始に合わせて、tsuzumi を使ったサービスを作る会社向けのパートナープログラムが発表された。NTTドコモビジネス（当時は NTTコミュニケーションズ）は2024年5月から募集を始めるとし、検証環境の貸し出し、チューニングの支援、教育のコンテンツを提供するとしていた。

ほかのツールとの違い

会社で使う言語モデルとして、国産の PLaMo と Sakana AI、海外の ChatGPT と Claude の会社向けプランと比べた。値は TRAIL のファクトパックによる（料金確認日は tsuzumi が2026年11月6日、PLaMo が11月1日、Sakana AI が10月26日、ChatGPT が10月19日、Claude が10月31日）。性能は比べていない。

tsuzumi と PLaMo はどちらも会社の設備で動かす形を選べる。PLaMo は API を Free から試せ、料金も公開している。tsuzumi は Azure 版のほかは料金を公開しておらず、窓口に相談して決める。ChatGPT と Claude は会社向けのプランを公開の料金で契約できる。

国産の AI をもっと広く比べたいなら、日本の会社が作る AI の選び方にまとめている。同じカテゴリの比較表や、Notion AI と tsuzumi の比較もある。

困ったときは

料金が分からない

NTT の公式サイトに料金の掲載はない。Azure 版は Microsoft のマーケットプレイスの「Plans + Pricing」で従量課金の単価を確かめられる。そのほかの形は導入する窓口に見積もりを頼む。

Azure 版でチューニングしたい

NTTデータの Azure 版の「NTTDATA tsuzumi 2 Instruct」では、チューニング機能は使えない。マーケットプレイスのページはチューニング機能付きのモデルを望むなら NTTデータの窓口に問い合わせるよう案内している。

図表を読む新しい版を使いたい

2026年5月19日にアップデートした tsuzumi 2 は、NTTグループ各社を通じて順次提供するとしている。導入しているソリューションでアップデート後の tsuzumi 2 を使えるかは、契約している窓口に確かめる。

解約と返金

Azure 版について、マーケットプレイスのページは従量課金のサービスに返金はないとしている。マーケットプレイスの「License Agreement」にある tsuzumi ライセンス規約は、利用者が契約を解除するときは、解除したい日の30日前までに NTTデータにメールで知らせると定めている。そのほかの形の解約の条件は、読んだ公式ページに書かれていなかった。契約する窓口に確かめる。

気をつけること

回答が間違っていることがある

性能の数字はどれも NTT の評価による。中国電力の発表は、RAG のような汎用の技術では、電気事業の専門知識や社内の業務情報を正確に答えるのが難しく、実務に十分な精度が出ないことがあったとしている。業務で使う前に、自社の質問集で答えの正しさを確かめておく。生成AIがもっともらしい誤りを答えるハルシネーションにも注意する。

入力したデータの扱い

オンプレミスで使えば、データを社外に出さずに処理できる。NTT西日本の発表は研究データ、設計情報、顧客情報、生産データなども外部に出さずに処理できるとしている。2024年3月の記事もオンプレミスなら企業内のデータを外部に出さずに学習させられるとしていた。

Azure 版について、マーケットプレイスの「License Agreement」にある tsuzumi ライセンス規約は、tsuzumi が利用者ごとの専用の環境に置かれ、NTTデータは利用者の入力を取得せず、入力がほかの利用者の tsuzumi の学習に使われることもないとしている。そのほかのクラウドの形で入力が学習に使われるかは、読んだ公式ページに書かれていなかった。契約の前に窓口に確かめる。

生成物の権利

Azure 版の tsuzumi ライセンス規約は、利用者の入力と、それをもとに tsuzumi が生成した出力は、利用者と正当な権利者に属すると定めている。出力が正確であることは保証しないとも書いている。そのほかの形では、出力の扱いを契約する会社との条件で確かめる。紹介ページは学習のデータを NTT が管理することで、データの権利、品質、偏りを管理できるとしている。

会社で使うときのルール

使う人ごとに見られる文書を分けたいなら、その仕組みを導入の段階で決める。茨木市の実証は利用者の権限に応じたアクセスの制御と、ローカルの環境での運用を通じて、安全性と実用性を評価するとしている。NTT はAI を使うときの基本の方針として「NTTグループAI憲章」を定めている。

よくある質問

次に読む

• tsuzumi のツールのページ
• 日本の会社が作る AI の選び方
• 仕事の効率化の AI の比較表
• PLaMo の使い方
• Sakana AI の使い方
• tsuzumi の商用サービスの開始