AI2026/11/06 9:09 UTC·2 分で読めます

カカオ、判断特化AI「Kanana-2-v-Decide」を公開

カカオは、AIエージェント向けに定型形式で判断結果を出力するマルチモーダルモデル「Kanana-2-v-Decide」をHugging Faceで公開した。平均応答は0.04秒以内という。

Illustration of an AI model analyzing a product photo and a customer message to produce a structured decision result. — 画像: zdnet.co.kr

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カカオは6日、自社開発のマルチモーダルモデル「Kanana-2-v-Decide」をHugging Faceでオープンソースとして公開したと発表した。AIが業務をこなす過程で必要となる判断を素早く下せるよう開発したモデルだ。

一般的なAIが文章で回答を生成するのに対し、このモデルはあらかじめ決められた形式で判断結果を出力する点が特徴。先に開発した「Kanana-2-v-3b」を土台に、テキストと画像を同時に分析できるようにした。顧客相談の内容の振り分け、商品写真の判別、AIエージェントが使うツールの選択などに使える。

確率・選択・スコアの3形式

判断結果は「確率」「選択」「スコア」の3方式で示される。確率は特定の条件が成り立つ可能性を算出し、選択は候補ごとの確率を比べて適切な項目を提示する。スコアは評価の各段階で出した確率を反映し、数値で結果を表す。

例えば、購入者が破損した商品の写真を添えて交換を依頼した場合、AIは写真と文章から破損の有無、問い合わせの種類、顧客の感情を判断する。サービス側は事前に定めた基準に沿って交換方法を案内したり、オペレーターにつないだりできる。

高速化と性能

処理速度を高めるため、質問と選択肢を数値のベクトルに変換して比較するエンベディング方式を採用した。一度計算した選択肢のベクトルは保存して再利用でき、同じ要請が繰り返されても演算量を抑えられる。分類項目が多い業務にも適用できるという。

カカオによると、NVIDIA H200 GPU 1基の環境で平均応答時間は0.04秒以内で、GPT-6 Lunaより43倍速かった。自社構築の韓国語1万5909問「Kanana Decision Bench」と公開指標「Decision Index」では、比較対象の中で最高の結果を得たとしている。比較にはMicrosoftのDecision-1、Typesafe AIのZeb、Perplexityのpplx-decider-v1.1-27B、UpstageのSolar Decideなどが含まれる。

カカオはまず社内のウェブ検索と商品分類業務に導入し、将来は検索機能と意思決定機能の統合を目指す。ライセンスは研究に加え企業の商用利用も認める「Kanana Open License」で、国内外の開発者や企業がAIエージェントサービスの開発に使える。