Deel、人事特化AI発表、回答費最大98%減

二つの特化モデル

雇用知識モデルK1
給与特化モデルP1
専門資料による追加学習

速度と費用

K1評価70点
回答中央値7.7秒
回答費最大98%減

事業化と課題

Emetで訓練素材提供
法改正は検索で補完
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給与・人事ソフト会社Deelは2026年10月21日、雇用規則向け「Pangaea K1」と給与向け「Pangaea P1」の二つの特化型言語モデルを発表しました。自社サービス「Deel AI」で質問内容に応じて汎用モデルと使い分け、回答速度を高めるとともに、一部出力のコストを最大98%削減できると主張しています。同時に、専門家が訓練データと評価を提供する事業「Emet」も立ち上げました。

K1は既存の90億パラメータモデルを基に、雇用法務や人事、給与、規制の専門家2,000人超が管理する4万3,500ページ超の社内資料で追加学習しました。P1はNVIDIAのNemotron系モデルを土台とし、AI21 LabsがEmet製の給与事例で追加学習を担いました。

Deelの独自評価「EmBench Global Work」で、K1は75点の首位モデルに次ぐ水準の70点を記録し、回答時間の中央値は7.7秒でした。K1より高得点の4モデルは14.8〜28.4秒を要しましたが、企業自身が作成・実施した評価であり、VentureBeatは再現していません。

Deelによると、両モデルは個人を特定できる従業員情報や顧客の実際の給与記録を学習に使っていません。また、制度変更への対応や根拠の提示には文書検索を併用し、質問内容によっては汎用モデルも引き続き利用します。

Pangaeaは外部AIへの依存と推論費を抑え、AI機能の粗利益を改善する狙いです。DeelはK1の回答費を約49分の1にできるとしていますが、比較対象や訓練・運用費の範囲は明示しておらず、総保有コストの削減は未検証です。