NTT tsuzumiの評判は？引き合い2,000件と非公開料金の実像 (2026年版)

社内の資料は外に出せない。でも生成AIは使えと言われている——その板挟みでtsuzumiという名前にたどり着いた方が多いはずです。

そして検索してみると、出てくるのは「日本語が強い」「国産で安心」という褒め言葉ばかり。肝心の料金も、使い勝手の実感も、なかなか出てきません。

そこで、NTTが公表している情報だけを使って、評判の中身を分解しました。何が本当に評価されていて、どこが未知数のままなのか。判断に必要な材料だけを並べます。

tsuzumiとは？NTTが作った日本語特化の軽量LLM

tsuzumi（ツヅミ）とは、NTTが自社開発した日本語に強い大規模言語モデル（LLM）です。LLMは「大量の文章を学んで受け答えするAI」のこと。ChatGPTの中身と同じ種類のものだと考えて差し支えありません。

初代の提供開始は2024年3月。その進化版が「tsuzumi 2」で、2025年10月から提供が始まりました。

海外の巨大モデルと最大の違いは、設計思想です。パラメータ（AIの中にある調整つまみの数）をひたすら増やす方向ではなく、小さいまま日本語で勝つ方向に振り切っています。

tsuzumi 2は30B規模。数倍以上大きなモデルにも引けを取らない性能だと、NTTは公表しています。ここが評判の土台になっている部分です。

サイズが小さいと何が嬉しいのか。それは料金の話と直結するので、後半で詳しく見ます。

tsuzumiの評判を3行で

先に全体像を出しておきます。細かい根拠は次のセクション以降で1つずつ確認していきます。

評判は、はっきり3つに分かれます。

• 技術面: 日本語処理と軽さは高評価。ここに異論はほぼ見当たりません
• 需要面: 引き合い約2,000件。自治体・金融・医療という「外に出せない」領域が中心
• 情報面: 料金・トライアル条件が非公開。ここだけが正直イマイチです

つまり、モノとしての評価は固まっていて、買い方の情報が足りていない状態。この非対称さがtsuzumiの評判をわかりにくくしています。

まずは、いちばん褒められている日本語性能から検証します。

「日本語性能が世界トップクラス」という評判は本当？

NTTは、tsuzumi 2の日本語性能を「同サイズ帯のモデルでは世界トップクラス」と表現しています。この主張には、公表されているベンチマーク（性能を測る共通テスト）の裏付けがあります。

評価されている軸は4つです。

4軸すべてで、数倍大きなモデルと張り合う水準——というのがNTTの説明です。つまり「小さいのに賢い」が売り文句の中心にあります。

そして2026年5月19日の更新発表では、もう一段実務寄りの話が出ました。図表を含む日本語のビジネス文書を、1枚のGPUだけで処理できるという内容です。

これは地味に効きます。日本企業の資料は、表とグラフだらけ。文章だけ読めるAIでは、稟議書も月次レポートも歯が立ちません。

具体例としてNTTが挙げているのが契約書のチェックです。複雑な契約書案を、あらかじめ用意したチェックリストに沿って確認できるとしています。

法務や内部統制の文脈でAIをどう組み込むかは、監査・内部統制向けAIツールの選び方でも整理しています。tsuzumiを法務用途で検討するなら、先に読むと要件定義が早く終わります。

ただし、公開されているのは順位や相対評価が中心です。具体的なスコアの数値までは開示されていません。ここは「メーカー公称値」として受け取るのが妥当な距離感。

性能の話は以上です。では、実際に誰が買おうとしているのか。

引き合い約2,000件——誰が検討しているのか

評判を測るうえで、いちばん硬い数字がこれです。NTTの島田社長は2026年2月の決算会見で、2025年度第3四半期（4〜12月）時点の国内引き合いが約2,000件に達したと説明しました。

中心は3業種。地方自治体、金融機関、医療機関です。

この顔ぶれには意味があります。共通しているのは「扱うデータを国外はおろか社外にも出せない」という制約。閉じた環境で動くAIへの需要が、はっきり数字になって表れた形です。

つまり2,000件という数字は、tsuzumiが優れているという証明ではありません。クローズドなAIを求める企業が、日本にそれだけ存在していたという証明です。

この違いは大事です。tsuzumiを選ぶ理由が「性能」ではなく「置き場所」である企業は、かなり多いはず。

もう1つ、裾野の広がりを示す動きがあります。NTTデータ先端技術は2026年4月20日、自社のプライベートAI向けスタートパックでtsuzumi 2の対応検証を始めたと発表しました。中堅・中小企業がオンプレミス（自社内のサーバー）でAI環境を立ち上げるためのキットです。

大企業と自治体だけの話ではなくなりつつある。そう読める材料です。

では、いくらかかるのか。ここで話が止まります。

料金はいくら？非公開が評判を二分する理由

はっきり書きます。tsuzumiの料金は、2026年7月時点で公開されていません。

月額いくら、100万トークンあたりいくら——そうした価格表が出てこない。トークンとは「AIが扱う文字のかたまり」のことで、海外LLMはこの単位で課金するのが普通です。

構成によって費用が変わるため、個別見積もりになります。オンプレミスなら、GPUを積んだサーバー代とその設置費用も別途。

この不透明さが、評判の分かれ目です。

正直、ここがtsuzumi最大の弱点です。ChatGPTなら公式サイトを見れば5秒で料金がわかる。tsuzumiは、まず問い合わせフォームを埋めるところから。試したい人と、稟議を通したい人の両方が最初の一歩でつまずきます。

一方で、擁護できる面もあります。オンプレミス導入は、そもそも「一式いくら」では表せません。既存システムとの接続、扱う文書の量、必要なGPUの枚数で総額が桁単位で動きます。

価格を出さないのではなく、出せない。B2Bのインフラ製品としては、珍しい話ではありません。

つまり、即日試して判断したい組織には向きません。逆に、半年かけて要件を固めるタイプの案件なら、この方式でも支障はないはずです。

料金が読めない代わりに、tsuzumiにはランニングコストの構造的な強みがあります。

1GPUで動く軽さは、現場の何を変える？

tsuzumi 2の「1枚のGPUで動く」という設計は、単なる技術自慢ではありません。導入企業の財布に直結します。

大きなモデルを自社に置こうとすると、GPUを何枚も並べたサーバーが要ります。調達も、電気代も、設置場所も重い。中堅企業には現実的でない金額になりがちです。

そこを1枚に収めると、話が変わります。

軽さがもたらす違いを、3点だけ挙げます。

• 調達のハードルが下がる: サーバー1台規模で検討できる
• 消費電力が下がる: 運用費が長期でじわじわ効きます
• 置き場所が選べる: 既存のデータセンターの空きラックに入る

つまり「オンプレミスAIは大企業のもの」という前提が崩れます。NTTデータ先端技術が中堅・中小向けのスタートキットを検証しているのも、この文脈でしょう。

ただし、1GPUで動くこと自体は他社モデルでも実現しています。軽量モデルはいま各社が力を入れている領域。tsuzumiの独自性は「軽さ」単体ではなく、軽さと日本語の組み合わせにあります。

ここまでで技術面の評価は出そろいました。tsuzumi 2になって何が積み上がったのかを、時系列で確認します。

tsuzumi 2で何が変わったのか

初代からtsuzumi 2への変化を、公表情報だけで並べると次のようになります。

流れとしては、性能の証明から実務適合、そして裾野の拡大へ——という順番です。日本語の研究モデルという段階は、すでに過ぎています。

tsuzumi 2で強化された専門領域も明確です。顧客からの要望が多かった金融・公共・医療の知識を重点的に学習させた、とNTTは説明しています。

そのうえで、企業や業界に合わせた専用AIをリーズナブルに開発できる点を打ち出しています。ベースモデルが軽いぶん、追加学習のコストも抑えやすいという理屈です。

NTTはこの先の展開として、サイバーセキュリティ分野への応用と、複数のAIが自律的に連携して議論する「AIコンステレーション」の開発を挙げています。単体モデルの競争から、AI同士を組み合わせる方向へ舵を切りつつある。

比較の話に移ります。まずは誰もが気になる海外勢との差から。

海外LLM（ChatGPT・Claude・Gemini）と比べてどうか

正面からぶつけると、評価が難しくなります。目的が違うからです。

ChatGPTやClaude、Geminiは、汎用の総合力で勝負しています。英語も日本語もコードも画像も、1つで面倒を見る設計。個人が今日から使えます。

tsuzumiは逆です。日本語の業務文書に絞り、置き場所を自社に固定する。個人向けの入り口はありません。

つまり、比較して選ぶものではありません。「データを外に出せるか」で最初に道が分かれ、出せない側の選択肢としてtsuzumiが出てくる構図です。

社内文書の検索や要約をクラウド側で完結させたいなら、Microsoft 365 CopilotやAzure AI Studioのほうが導入は早いはず。tsuzumi自身、Azure経由のMaaS（Models as a Service）構成でも提供されているので、この2つは競合というより地続きです。

社内の調べもの用途を軽く試したい段階なら、Feloの使い方ガイドのようなリサーチ系ツールから入るほうが失敗しません。いきなりオンプレミスLLMの検討に入るのは、順番として重すぎます。

海外勢との住み分けは明確です。では、同じ国産勢とはどう違うのか。

国産LLM（ELYZA・KARAKURI・Stockmark）との住み分け

国内には、tsuzumi以外にも法人向けの日本語LLMがあります。競合として名前が挙がりやすいのが次の3つ。

ELYZAは日本語モデルの老舗格で、企業向けの個別開発に強みがあります。KARAKURIはカスタマーサポート領域に軸足を置いた設計。Stockmarkはビジネス情報の収集と分析に寄せています。

tsuzumiの立ち位置は、この中でも特殊です。

• 開発元の規模: NTTグループ各社が販売・実装まで担う体制
• 提供形態の幅: オンプレミスからAzure経由まで揃っている
• 想定業種: 金融・公共・医療を名指しで強化している
• モデルの軽さ: 1GPUで動く前提で設計されている

つまりtsuzumiは、モデル単体ではなくNTTグループの導入体制ごと買う選択肢です。ここが他の国産勢との最大の違い。

見方を変えれば、他社モデルを検討するときと同じ物差しでは測れません。「モデルの性能」ではなく「誰が入れて誰が面倒を見るか」で比較すべき相手です。

用途を絞って素早く入れたいなら、専門特化型のほうが速い場面もあります。tsuzumiの検討と並行して、tsuzumiの代替になるツール一覧も眺めておくと判断がぶれません。

ここまでの整理: 日本語性能と軽さは公表情報で裏付けがあり、需要も約2,000件という数字で見えています。未知数なのは料金と、実際の使い勝手だけ。ここから先は、その未知数の中身を具体的に見ていきます。

評判のイマイチな部分3つ

褒め言葉だけ並べても判断材料になりません。公開情報から読み取れる弱点を、正直に3つ挙げます。

1つめは、料金がわからないこと。 前述のとおりです。比較検討の初期段階で他社と並べられない不利は小さくありません。予算の当たりをつけるだけでも商談が要ります。

2つめは、試用の敷居が高いこと。 クレジットカード1枚で今日から触れる海外LLMと違い、まず問い合わせから。現場のエンジニアが週末に軽く検証する、という進め方ができません。

3つめは、汎用性を期待すると外すこと。 日本語の業務文書に最適化したモデルです。英語中心のグローバル業務や、画像・動画を絡めたクリエイティブ用途は守備範囲の外。

3つめについて補足します。画像まわりの用途を含めて検討しているなら、そこは完全に別系統のツールで組むべきです。AIイラストツールの比較や、自社サーバーで画像生成を動かす場合の勘所をまとめたComfyUIとStable Diffusionの違いのほうが、その領域では直接役に立ちます。

もう1点、公開情報の限界も書いておきます。セキュリティ認証の取得状況や、SLA（品質保証の取り決め）の詳細は公表されていません。閉域運用を前提とする製品である以上、この手の条件は契約時に個別確認するしかない。

弱点を踏まえたうえで、誰に向く製品なのかを整理します。

向いている企業・向かない企業

判断を早くするために、条件で切り分けます。

つまり、選定の分かれ目は業種でも予算でもありません。そのデータを社外のクラウドに置けるかどうか、この一点です。

置けるなら、料金が明示されている海外LLMのほうが早く安く済みます。置けないなら、tsuzumiは真っ先に候補に入る。

社内でAI利用のルール自体をまだ決めていない段階なら、まずAIチャットボット系ツールのカテゴリを眺めて、何を業務に載せるかの当たりをつけるほうが先です。制約の整理より前にモデル選定へ進むと、要件が固まらないまま見積もりだけが増えます。

導入形態も3通りあるので、最後に確認しておきます。オンプレミス、Azure経由のMaaS、パートナー各社のパッケージ。同じtsuzumiでも、この3つで費用構造も導入期間もまったく違います。

関連する比較・代替を見る

同じ検討フェーズでよく並べられる組み合わせをまとめました。気になる軸から見比べてみてください。

• tsuzumi vs ELYZA — 国産法人向けLLMの本命対決。開発体制の違いが出ます
• tsuzumi vs ChatGPT — 閉域運用と汎用性、どちらを取るかの整理に
• tsuzumi vs Claude — 長い日本語文書の読み込み精度を比べたい場合
• tsuzumi vs KARAKURI — 問い合わせ対応に絞るならこちら
• tsuzumi vs Gemini — 図表を含む資料処理での住み分け
• tsuzumiの製品ページ — 機能と提供形態の一覧

汎用AIの守備範囲を確認しておきたいなら、Meta AIの使い方ガイドも参考になります。無料で触れる汎用モデルの現在地がわかると、閉域LLMに払う費用の妥当性も判断しやすくなるはずです。

AI PICKS編集部の判定

tsuzumiは、日本語の業務文書を社内に閉じたまま処理したい組織にとって一択に近い選択肢です。ここは迷う余地がありません。

根拠は3つ。同サイズ帯で世界トップクラスという日本語性能、1枚のGPUで動く軽さ、そして金融・公共・医療という重点領域の一致です。2026年5月の更新で図表入り文書に対応した点も、日本企業の資料事情を考えると効きます。約2,000件の引き合いは、同じ悩みを抱えた組織がそれだけ多いことの証明でもある。

一方で、料金の非公開は正直イマイチです。比較表に並べられない、稟議の初期段階で総額が読めない——このハンデは軽くありません。「まず触ってから考える」進め方をする組織とは、そもそも相性が悪い。

判定を分けるのは1点だけ。データを社外に出せるなら、料金が明示された海外LLMのほうが速くて安く済みます。出せないなら、tsuzumiに問い合わせる価値は十分。

自社がどちらなのかを先に決めてください。そこが決まっていないうちに見積もりを取っても、比較すべき相手が定まりません。

よくある質問（FAQ）

Q. tsuzumiは個人でも使えますか？

使えません。法人・自治体向けの提供が前提で、一般公開の無料プランや個人契約の窓口は確認できていません（2026年7月時点）。個人で日本語AIを試したいなら、汎用の対話AIを使うほうが現実的です。

Q. tsuzumiと「tsuzumi 2」は別物ですか？

同じ系列の新旧です。初代は2024年3月、tsuzumi 2は2025年10月に提供が始まりました。導入を検討する場合、対象になるのは基本的にtsuzumi 2です。

Q. オンプレミスとAzure経由、どちらを選ぶべきですか？

データを絶対に社外へ出せないならオンプレミス、そこまでの制約がなければAzure経由のMaaS構成が身軽です。後者はサーバー調達が不要なぶん、立ち上げが速くなります。

Q. 中堅・中小企業でも導入できますか？

可能性は上がっています。NTTデータ先端技術が2026年4月20日、中堅・中小企業向けのプライベートAIスタートパックでtsuzumi 2の対応検証を始めたと発表しました。ただし提供時期や条件は各社への確認が必要です。

Q. 自社の業務に合わせて調整できますか？

できます。tsuzumi 2は企業や業界に特化したAIをリーズナブルに開発できる点を打ち出しています。ベースモデルが軽いため、追加学習の負担も抑えやすい設計です。

Q. 英語の資料も扱えますか？

扱えるかどうかより、向いていないと考えるべきです。設計思想が日本語特化なので、英語中心の業務なら海外の汎用モデルに任せるほうが結果は良くなります。

Q. 導入までどのくらいかかりますか？

公表されていません。構成と接続先次第で大きく変わるため、期間も見積もりの一部として確認することになります。即日利用を前提にした製品ではない点だけは確かです。

日本語LLMの選定と並行して、業務側の要件も詰めておくと商談が一気に短くなります。次に読むなら監査・内部統制向けAIツールの選び方へ。「どの文書を、誰の権限で、どこまでAIに読ませるか」が先に固まっていると、見積もりの精度がまるで変わります。

各ツールの公式サイト（一次情報）

料金・機能・対応範囲は各社公式が一次情報です。本記事は公開時点の検証に基づきますが、最新かつ正確な条件は必ず各公式ページで確認してください。

• tsuzumi（NTT） — 公式サイト（AI PICKSの詳細）
• ELYZA — 公式サイト（AI PICKSの詳細）
• KARAKURI chatbot — 公式サイト（AI PICKSの詳細）