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AIスタートアップのFundamentalは2026年2月、表形式データに特化した基盤モデル「NEXUS」を発表し、2億7500万ドルの資金を得てステルスを脱しました。同モデルは大規模表形式モデル（LTM）と呼ばれ、6月にはAWSがAmazon SageMakerへ組み込むなど採用が広がっています。表計算データを扱えなかった生成AIの弱点を埋める新技術として注目されます。
ChatGPTやClaude、Geminiの基盤であるLLMは、文章や画像の生成には長けるものの、行と列で構成される構造化データの分析を苦手としてきました。言語が語順という並びに意味を持つのに対し、表データは列や行の順序を入れ替えても意味が変わりません。この非連続な性質が、次の値を予測するLLMの仕組みと相性が悪いのです。
金融取引の不正判定などでは、入力がわずかに変わるたびに出力が揺れるLLMの特性が問題になります。Fundamentalのフレンケル最高経営責任者は、予測は常に決定論的であるべきだと指摘します。表データの世界では再現性が信頼の前提となるためです。
LTMは15年以上使われてきたXGBoostのような機械学習と異なり、多様なデータベースでの事前学習を生かして幅広い予測タスクに応用できます。各データの数値だけでなく、それが何を表し、他の項目とどう関係するかを同時に学ぶ点が特徴です。Fundamentalは数十億の表でNEXUSを学習させ、機密計算基盤により顧客データには一切触れない設計としました。
開発競争も熱を帯びています。3月には不正対策のFeedzaiとMastercardが金融特化モデルを、6月末にはGoogleが合成データで学習した「TabFM」を投入しました。研究者らもFlexTabやTabICLなど新モデルを相次ぎ発表しており、表データ分析の自動化が今後の主戦場になりそうです。