Thomson Reutersは24, 2026,、プロフェッショナルレベルの業務における特定の要求に応えるために開発された独自の大規模言語モデル（LLM）「Thomson」のリリースを発表しました。この取り組みは、汎用AIでは組織データが提供されていても、専門的なタスクを効果的に実行できないことが多いという制限に対処するものです。
Qwen 3.6-35B-A3Bアーキテクチャに基づいて構築された「Thomson」は、複雑でプロフェッショナルレベルの情報 existing workflows へ統合するように設計されています。このモデルは、Westlaw、Practical Law、Checkpoint、Reuters を含む一連のサービスを強化することを目的としています。
Thomson Reutersは、このモデルが「受託者責任レベル（fiduciary-grade）」の信頼性を実現することを目指しており、極めて重要な環境において専門的なユーザーが求める正確性と専門知識を保証すると述べています。
出典
- AIを導入しても“組織的には使われない”のはなぜ？ 「個人利用」にとどまる理由と脱却策 （ITmedia AI+, 2026-09-24）
- 「汎用AIにデータを渡すだけ」では専門業務をこなせない？ トムソン・ロイターが独自LLM「Thomson」を構築した理由 （ITmedia AI+, 2026-09-24）