tsuzumi（NTT） — 連携ツールの基本情報
学習利用: 自テナント内に閉じ、他社には使われない ／ 課金の単位: 従量課金 ／ 料金: 公式ページに金額の記載はなく、要問合せ ／ データ保管: 自社環境で運用可。Azure 版は地域指定あり ／ API: Azure から購入し配備して API 連携。一方、MCP 対応は公開されていません（探して見つからなかった、という事実です）。掲載料・送客料は受け取っていません。全項目に出典URLと調査日。
この頁に載っているのは、ベンダー等が公開している一次資料を編集部が確認した事実だけです。確認できたものには出典 URL と調査日を併記し、確認できていない項目は空欄のままにしています（「できない」という意味ではありません）。
これは2 つの製品の間に入るサービスのページです。編集部は掲載料・送客料を一切受け取りません。 項目の並びはすべての連携ツールで同じなので、そのまま横に比べられます（連携ツールの一覧）。
基本情報
これは何で、誰が作っていて、何ができるのか。ベンダー自身の名乗りと編集部の平語の両方を置く。
| 項目・① タグ | ② 編集部より二次加工 |
|---|---|
| これは何か | NTT が自社で開発した国産の大規模言語モデルです 編集部まとめ 案内されている対象は企業・自治体で、自社のオンプレミスやプライベートクラウドで動かす形と、Microsoft Azure 上で使う形があります。料金は公式ページに金額が出ておらず、問い合わせ窓口とマーケットプレイスのカタログが案内されています。 |
| ベンダー | 日本電信電話株式会社が開発した国産の大規模言語モデル ベンダー公表 日本電信電話株式会社（NTT）が開発した国産の大規模言語モデル。商用提供は NTT グループ各社が行い、Microsoft Azure 上での提供元は株式会社NTTデータ。 |
| ベンダー提供元の国・準拠法 | 日本 ベンダー公表 開発元の日本電信電話株式会社、および Microsoft Azure 上での提供元である株式会社NTTデータは、いずれも日本の法人。 |
| できること | オンプレ・専用雲で動かせる軽量な生成 AI ベンダー公表 ニュースリリースは「オンプレミスやプライベートクラウドでの運用が可能」「機密情報を安全に取り扱いながら高度な推論を行える生成AI」と記載している。Microsoft Azure 上での提供では、推論機能とアダプタチューニング機能が提供され、外部アプリケーションとの API 連携手順が公式ユーザーガイドに用意されている。 |
| ★公式が明記している制限★ | Azure 版は日本のテナントに限定 ベンダー公表 Microsoft Azure 上での提供について、公式ユーザーガイドは次の制限を明記している。「利用可能地域は日本に限定してサービスを提供します。（Azureテナントの居住地に基づいて利用を制限します。）」「Azure CSPサブスクリプションでは、MaaSをご利用いただくことができません。EA契約のサブスクリプションをご利用ください。」「※フルファインチューニングはMaaSではサービス対象外となります。」また「大規模LLMとの汎用的な用途での精度比較・評価を行うことはお控えください。」とも記載されている。 出典は「tsuzumi on Azure MaaS ユーザーガイド v1.0」（© 2024 NTT DATA Japan Corporation）。 |
| 公式ページ | https://www.rd.ntt/research/LLM_tsuzumi.html （NTT R&D）／ https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/tsuzumi/ （株式会社NTTデータ 製品ページ） |
導入・利用しやすさ
入れるのに何が要り、何を数えて課金されるか。★金額より先に課金の軸を見る — 単位が違うものは金額を並べても比較にならない★。
| 項目・① タグ | ② 編集部より二次加工 |
|---|---|
| 利用形態 | 自社環境に置く形と Azure 上に置く形 ベンダー公表 企業の環境（オンプレミス／プライベートクラウド）に配置する形、または Microsoft Azure 上に配置して使う形が案内されている。NTTデータの製品ページは「モデル専用の計算リソースを確保して利用するマネージド コンピューティングを採用」と記載している。 |
| 利用形態業務への組み込み方 | 自社のシステムに組み込んで使う形 ベンダー公表 オンプレミスやプライベートクラウドに配置する方法と、Microsoft Azure 上にデプロイして API で連携する方法がある。公式ユーザーガイドには「外部連携手順（API連携）」の章が設けられている。 前提として、利用者側に実行環境（GPU を用意した自社環境、または Azure の EA 契約サブスクリプション）と実装が必要。 |
| 課金の軸（何を数えるか） | 従量課金 ベンダー公表 Microsoft Azure 上での提供について、NTTデータの発表は「従量課金で、迅速に利用することができます」と記載している。 |
| 価格 | 公式ページに金額の記載はなく、要問合せ ベンダー公表 NTTデータの製品ページは「利用料金やサービスの詳細情報はMicrosoftのマーケットプレイス上のカタログ情報および利用マニュアルをご覧ください」と案内し、あわせて「tsuzumi 2に関するご依頼やご相談は、こちらからお問い合わせください」と問い合わせ窓口を示している。 Microsoft Azure 上での提供について、NTTデータの発表は「従量課金で、迅速に利用することができます」と記載している。 |
情報セキュリティ
うちのデータはどこに置かれ、どう扱われるか。★AI では「学習に使われるか」が製品名でなく契約形態で決まる★ので、個人向けと法人向けを分けて置く。
| 項目・① タグ | ② 編集部より二次加工 |
|---|---|
| データの保管先 | 自社環境で運用可。Azure 版は地域指定あり ベンダー公表 自社のオンプレミスやプライベートクラウドで運用する形が可能とニュースリリースに記載されている。Microsoft Azure 上での提供については、公式ユーザーガイドが「MaaSにおけるtsuzumi提供リージョンはUS EAST2限定となります。本番ワークロードで利用する場合は、レイテンシー及び国外へのデータ通信について考慮いただけるようにお願い致します。」と記載している。 リージョンの記載は「tsuzumi on Azure MaaS ユーザーガイド v1.0」（© 2024 NTT DATA Japan Corporation）のもの。 |
| ★学習に使われるか（プライバシー）★ | 自テナント内に閉じ、他社には使われない ベンダー公表 Microsoft Azure 上での提供について、公式ユーザーガイドは、推論結果や学習データは自分のテナント内のモデルにだけ適用され、他のテナントのモデルには利用されないと明記している。チューニングに使ったデータセットと学習済みモデルは、利用者自身が Azure の管理画面から削除できるとも記載されている。 この記載は「tsuzumi on Azure MaaS ユーザーガイド v1.0」（© 2024 NTT DATA Japan Corporation）のもの。2025年10月に提供開始された版に対応する同種の記載、およびオンプレミス／プライベートクラウドでの運用時に学習利用の可否を定めた条項は、今回参照した公開資料では確認できなかった。個人向けプランの案内はなく、法人・自治体向けとして案内されている。 ベンダー公表tsuzumi on Azu…()
採取元: tsuzumi on Azure MaaS ユーザーガイド v1.0（tsuzumi on Azure MaaSの提供仕様・注意事項）・tsuzumi on Azure MaaS ユーザーガイド v1.0（提供仕様・注意事項）
調査日 |
業務安定性
壊れたらどうなるか。★止まるのか、間違えたまま進むのか★（RPA と AI エージェントの一番の違い）。気づける仕掛けと直す窓口が公開されているか。
| 項目・① タグ | ② 編集部より二次加工 |
|---|---|
| 稼働率・SLA | Azure Machine Learning の定めに準拠 ベンダー公表 旧版では調整機能は保証の対象外 ベンダー公表 サービス品質保証は Azure Machine Learning のものに準拠すると明記されている。数値そのものは Microsoft 側の定めを見る形になる。 前の世代のガイドでは、同じく Azure Machine Learning に準拠するとしたうえで、ファインチューニング機能はプレビュー版の位置づけのため保証の対象外だと書かれていた。 原文には「ファインチューイング」と書かれている（引用はそのまま）。 ベンダー公表公式「tsuzumi 2 o…()ほか 1 件
採取元: 公式「tsuzumi 2 on Azure ユーザーガイド v1.1」（2026 年 7 月 30 日改訂）・公式「tsuzumi on Azure MaaS ユーザーガイド v1.0」（2024 年 11 月 20 日・前世代の tsuzumi についての資料）
調査日 |
| 稼働率・SLA稼働状況の公開 記載なし |
編集部の確認した範囲（公式サイト等）に記載なし。（詳しくは【詳細・出典】） |
| 障害情報の公開障害履歴が読めるか 記載なし |
編集部の確認した範囲（公式サイト等）に記載なし。（詳しくは【詳細・出典】） |
| 壊れ方（止まるか・間違えて進むか） | 軽量ゆえ汎用の精度は期待できないと明記 ベンダー公表 未調整だと資料の外から答える恐れ ベンダー公表 ベンダー自身が、軽量なモデルであるため大規模なモデルと同じ広範囲・汎用的な精度は期待できないと明記し、チューニングをしない状態では汎用的な精度が劣ることを理解したうえで、用途に合わせて使うよう求めている。出力の品質を保つために、あらかじめ組み込まれたシステムプロンプトを使うことを勧め、不適切な表現の抑制には別途ガードレールの機能を持つサービスを組み合わせることを推奨している。 誤りを止める仕組みが内側にあるという説明ではなく、★使い方と外側の作りで抑える★という書き方になっている。 前の世代のガイドには、資料を参照して答えさせる使い方について、チューニングをしないと与えた資料の外から答えを返す可能性が高まると書かれていた。 これは前世代の tsuzumi についての記述で、そちらではアダプタチューニングが使えた。tsuzumi 2 on Azure ではチューニング機能が対象外のため、同じ対処は取れない（今後のバージョンでの追加を検討中と書かれている）。 ベンダー公表公式「tsuzumi 2 o…()ほか 1 件
採取元: 公式「tsuzumi 2 on Azure ユーザーガイド v1.1」（2026 年 7 月 30 日改訂）・公式「tsuzumi on Azure MaaS ユーザーガイド v1.0」（2024 年 11 月 20 日・前世代の tsuzumi についての資料）
調査日 |
| 壊れ方（止まるか・間違えて進むか）失敗したときの扱い 記載なし |
編集部の確認した範囲（公式サイト等）に記載なし。（詳しくは【詳細・出典】） 編集部確認公式「tsuzumi 2 o…()
公式「tsuzumi 2 on Azure ユーザーガイド v1.1」（2026 年 7 月 30 日改訂） 確認したもの: 公式のユーザーガイド 2 冊（tsuzumi 2 on Azure v1.1 の全 39 ページ、前世代 tsuzumi on Azure MaaS v1.0 の全 63 ページ）と製品ページを通して読んだが、呼び出しが失敗したときの再実行・通知・途中からの再開についての記述は無い。ガイドが扱うのは、割り当ての申請、モデルの配置、動作確認、外部アプリからの接続、問い合わせ先まで。動かす基盤は Azure のマネージドコンピューティングなので、この層の扱いは Azure 側の仕組みに寄る形になっている。 調査日 |
| サポート窓口 | モデルについての問い合わせは専用のメールアドレスで受け付ける ベンダー公表 モデルについての問い合わせは専用のメールアドレス（support_tsuzumi_maas@hml.nttdata.co.jp）で受け付ける。モデル以外の内容は Azure のサポートリクエストを起票するよう案内している。構築やチューニングの支援は法人・団体向けの有償サービスとして別の窓口（nttd_tsuzumi@hml.nttdata.co.jp）で相談できる。製品ページからは問い合わせフォームも用意されている。 対応時間や返答までの目安は示されていない。 |
| サポート終了の方針 記載なし |
編集部の確認した範囲（公式サイト等）に記載なし。（詳しくは【詳細・出典】） 編集部確認公式「tsuzumi 2 o…()
公式「tsuzumi 2 on Azure ユーザーガイド v1.1」（2026 年 7 月 30 日改訂） 確認したもの: ユーザーガイドの「提供仕様」の表（提供機能・利用可能地域・料金仕様など）を読んだが、書かれているのは機能更新に合わせて新しい版を随時出すということまでで、提供終了とその予告期間についての定めは無い。前世代のガイドにも同じく無い。 調査日 |
| 情シ・IT支援者向け実行ログの保持 記載なし |
編集部の確認した範囲（公式サイト等）に記載なし。（詳しくは【詳細・出典】） 編集部確認公式「tsuzumi 2 o…()
公式「tsuzumi 2 on Azure ユーザーガイド v1.1」（2026 年 7 月 30 日改訂） 確認したもの: ユーザーガイド 2 冊と製品ページを通して読んだが、推論の実行記録を誰がどれだけの期間持つかについての記述は無い。書かれているのは、推論の結果は自分のテナント内のモデルにのみ適用され、他のテナントのモデルには使われないという点まで。 調査日 |
| 情シ・IT支援者向け検証環境 | 開発・検証用の見本プログラムを配布 ベンダー公表 外部アプリと繋ぐためのサンプルプログラム（Python の OSS である Chainlit を使ったチャット画面）が配布されており、開発・検証の用途向けと明記されている。ただし公式なサポートや品質保証は無いとも書かれている。 本番と分けた検証用の環境が用意されているわけではない。モデルを動かすには GPU の割り当てを事前に申請する必要があり、起動している時間に対して課金される（発生した料金の返金はできないと明記）。無料で試せる枠についての記述は無かった。 |
業務ワークフロー円滑度
RenkeiMap の中心。ほかと繋がるか — 相手に口があるか、既製のコネクタで足りるか、繋いだ後に何を変換できるか。
| 項目・① タグ | ② 編集部より二次加工 |
|---|---|
| API/MCP | Azure から購入し配備して API 連携 ベンダー公表 Microsoft Azure のマーケットプレイスから購入し、Azure 上にデプロイしたうえで API 連携する形が公式ユーザーガイドに案内されている。Azure の EA 契約サブスクリプションが必要と明記されている。 |
| API/MCPMCP 対応 公開されていない |
編集部が公式資料を確認した範囲では、公開されていません。（詳しくは【詳細・出典】） |
| 調査日 | 2026-08-26 |
出典リンクは各行の文字リンク（新しいタブで開きます）。②列は編集部の要約（二次加工）で、一次事実ではありません — 一次資料は③④列にあります。
タグの色: 緑 = 安心できる要素（確認済み・公表済み）
黄 = ご契約前の注意点
灰 = 未確認・該当なし — ★色は優劣ではありません★（編集部は製品を評価しません）。
繋ぎ先はまだ一次確認できていません。
編集部はベンダーからの掲載料・送客料・成果報酬を一切受け取りません。判定は当社調査台帳の一次事実から機械的に生成しています。
相談内容はその場で回答に使うだけで、保存しません。
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