トムソン・ロイターは7月31日、自社開発のAIモデル「Thomson」が初期ベンチマークで世界最高水準のモデル群に並んだと発表した。最高技術責任者ジョエル・フロン氏とAIリサーチ責任者ジョナサン・シュワルツ氏は、Thomsonは同種初のモデルで、法務・一般能力を測る複数のベンチマークでClaude Opus 4.8と互角に戦い、GPT-5.5、Claude Sonnet 5、Gemini 3.1 Proを上回ったと述べている。
Thomsonは今夏後半にローンチ予定で、トムソン・ロイターのAI戦略の最上位レイヤーとなる。2024年に同社はAIリサーチ企業Safe Sign Technologiesを買収した。当時の市場は高性能な汎用モデルへのアクセスで十分とみていたが、トムソン・ロイターは専門業務の領域・基準・結果に特化したモデルが必要だと判断。Thomsonはその賭けの結晶だ。
Thomsonは強力なオープンソース基盤から始め、Westlaw、Practical Law、Checkpoint、Reutersの数十年分の権威あるコンテンツを中間トレーニング・ポストトレーニングの最新手法で学習。数百人の専門家が出力評価や失敗モード特定に関与し、法務専門家が実際に働く推論方法を検証した。顧客データがトレーニングに使われることはない。規模も学習・運用コストも最先端モデルの数分の一ながら、法務、コーディング、税務、会計、多言語、ジャーナリズム、エージェント業務、安全性、長文コンテキスト、推論、指示追従などで競争力を示している。
専有データソースをネイティブ統合するとその強みはさらに明確になる。社内専門家が作成した53件の法務リサーチクエリを用いた評価では、WestlawやPractical Lawに独自エージェント経由で接続したThomsonは、ウェブに自由にアクセスできる最先端モデルよりも完全性と事実性（正確な引用で主張を裏付けられる能力）で優れた。内部評価には数万件の実クエリ、エンドツーエンドのディープリサーチ訓練、人間と自動のレッドチーミングも含まれる。現在トレーニングに使われたトムソン・ロイターのコンテンツは10%未満で、今後の拡張余地は大きい。
Thomsonの最初の統合は8月にCoCounsel LegalのTabular Analysisで始まる。大量の構造化文書レビューを明確な精度基準で処理する機能で、専用モデルの利点が実証しやすい。Thomsonは同機能のデフォルトモデルとなり、今後1年で法務・税務の製品群全体に統合される予定。トムソン・ロイターは、コンテンツ、専門知識、ツールにモデルを加えた4つの要素で、専門家向けのFiduciary-Grade AIを実現するとしている。