開發背景：教育現場特有的課題

在各式生成式 AI 蓬勃發展的同時，大學等就業支援現場主要面臨兩大課題：

1. **安全風險：** 對於將學生敏感個人資料傳送到外部雲端的擔憂。 2. **對話品質的隔閡：** 通用 AI 難以重現新卒採用（應屆畢業生招聘）特有的複雜語境，以及諮詢師所需的對話語氣。

技術特點與評估：兼顧在地端運行與實踐品質

本模型透過從超過 1 萬件就職諮詢數據中嚴選優質對話進行學習，實現了結構化的履歷（ES）修改，以及符合實務需求的「親切陪伴式對話」。在與主要 LLM 的比較驗證中，雖然在綜合知識量方面遜於大規模雲端 AI，但在「履歷修改品質」與「對話語氣」方面已確認達到同等水準。這是一款既能保護機密資料、又能在本地環境運作，且能立即投入現場應用的實踐型模型。

於 Hugging Face 公開發佈，旨在推動產學官共創

為了提升日本就職支援基礎設施的水準，並加速產學官的「共創」，本模型將於「Hugging Face」平台公開。

* **存儲庫名稱：** careerbot/shukatsu-gemma4 * **導入簡易性：** 採用「Gated Access」方式，只需同意使用條款即可立即存取。透過活用 Ollama 或 LM Studio 等工具，即可在本地環境驗證並導入高精度的就職支援 AI。

*※本模型為 Google「Gemma 4」的微調版本，並非 Google 官方產品。*

於經濟產業省、NEDO 主辦之「GENIAC」進行體驗展示

本模型將在由經濟產業省與 NEDO 主導的生成式 AI 專案「GENIAC」成果發表巡迴活動中進行實機演示。您可以親自體驗實際的運行速度與回答品質。

* **福岡會場：** 2026年4月8日（三）13:00〜16:00 ＠RESOLA廳（天神站直通） * **東京會場：** 2026年4月14日（二）13:00〜17:00 ＠澀谷 Stream Hall（澀谷站直通） * **詳細網站：** https://geniac-prize.nedo.go.jp/#outreachEvent

未來展望：安全 AI 的社會實裝與創新產出

本公司至今已在大學進行多項 AI 活用的 PoC（概念驗證）與實踐性支援。今後，我們將以大學與行政機關「能安心利用 AI 的社會」為目標，透過本模型的社會實裝來推進創新。我們將透過支援建構整合各校數據的個人化 AI，以及結合智慧眼鏡等 XR 領域開發次世代服務，為國內外的就業與職涯支援領域提供全新價值。

關於 Careerbot 株式會社

* **公司名稱：** Careerbot 株式會社 * **Careerbot DX Labo：** 東京都千代田區麴町5-3-23 日テレ四谷大樓 2F (wework) * **代表者：** 岡崎 浩二（東京都立產業技術大學院大學 特任教授 / 放送大學 客員教授） * **事業內容：** 活用 AI/XR 之大學職涯中心數位轉型（DX）推進諮詢 * **設立日期：** 2021年3月23日 * **官方網站：** https://careerbot.tokyo/

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  • 來源：PR TIMES
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