Qwenは日本語で使える？ビジネス・専門分野での実力や画像処理を徹底検証

AI技術の進化は目覚ましく、日々新しい大規模言語モデル（LLM）が登場しています。
その中でも、Alibaba Cloudが開発した「Qwen（クウェン）」は、多言語対応能力の高さで注目を集めています。
しかし、日本のユーザーにとって気になるのは、「日本語で使えるのか？」という点ではないでしょうか。

「日本語の指示を正しく理解できるのか？」

「ビジネスメールや報告書など、違和感のない自然な文章を作成できるのか？」

「専門用語や画像内の手書き文字の処理精度はどうなのか？」

このような疑問を持つビジネスパーソンや専門家の方も多いはずです。

そこで本記事では、Qwenの日本語処理能力について、テキストや画像処理を行い、その実力を明らかにしていきます。
ビジネスシーンでの活用を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

✍️Qwenの日本語処理能力を紹介

Qwenは多言語対応している生成AIですが、具体的にどの程度の「日本語能力」を持っているのか。
ここでは、ビジネスシーン、専門分野、そしてマルチモーダル（画像・音声）という3つの視点から、その実力を解説します。

1.ビジネスシーンにおける日本語生成

Qwenの最大の特徴の1つは、自然な日本語生成能力です。
初期の海外製LLMに見られたような、不自然な言い回しや翻訳調の文章はほとんど見られません。

特にビジネスシーンで重要となる「敬語」の使い分けや、文脈に応じた表現の調整に優れています。
「取引先にお礼のメールを送りたいから、丁寧な表現で作成して」といった抽象的な指示に対しても、意図を汲み取り、適切な尊敬語や謙譲語を用いたメール文面を生成します。
また、「少しカジュアルに」「堅苦しくなりすぎないように」といったニュアンスの指定にも柔軟に対応できるため、社内向けの報告書やチャットメッセージの作成にも役立ちます。

以前は、出力に中国語が混ざるといった課題もありましたが、継続的な事前学習によって実用上問題ないレベルまで改善されており、安心して実務に導入できます。

2.専門分野（法律・医療・エンジニア）での理解力

専門性の高い分野においても、Qwenは高い理解力を発揮します。

例えば医療分野では、日本医師国家試験のベンチマークにおいて、他の高性能モデル（GPT-4oなど）を上回るスコアを記録した派生モデル（Preferred-MedLLM-Qwenなど）も存在します。
これは、専門用語を単なる単語としてではなく、文脈の中で正しく理解し、論理的な推論を行えることを示しています。

また、エンジニアリングの分野でも高い精度で日本語を処理できます。
例えば、プログラミングコードの生成はもちろん、そのコードがどのような処理を行っているかを日本語で解説させるタスクでも、非常に分かりやすい説明を出力することが可能です。
小規模なモデルであっても高いコーディング性能を維持しているため、開発者の補助ツールとしても優秀と言えます。

3.マルチモーダル（画像・音声）の日本語対応

Qwenはテキストだけでなく、画像や音声を扱うマルチモーダルモデルとしても進化しています。

• 音声処理（Qwen-Audio/TTS）
  Qwen-Audio（音声理解）においては、日本語を含む多言語に対応しており、高い認識精度を誇ります。
  標準語だけでなく、方言や話し言葉特有の崩れた表現もある程度理解し、感情を含んだ音声のニュアンスも捉えることができます。
  また、Qwen-TTS（音声合成）においても、自然なアクセントやイントネーションでの発話が可能になりつつあり、対話型AIとしての活用が期待されています。
• 画像認識（Qwen-VL）
  画像認識モデルであるQwen-VLは、画像に写っている状況や物体の説明を得意としています。
  「この画像は何を表していますか？」といった質問に対して、詳細な日本語の説明を生成できます。
  また、画像内の日本語文字を読み取るOCR（光学文字認識）も可能です。
  ただしOCRの精度については、縦書きや手書き文字など、複雑なレイアウトの場合に認識精度が落ちることがあります。

なお、画像生成（文字入れなど）を行いたい場合は、Qwen-VLではなく「Qwen-Image」のような画像生成に特化したモデルを選択する必要がある点には注意が必要です。

✅Qwenを日本語環境で動かす方法と注意点

Qwenを実際に使ってみたい場合、主に「ブラウザ版」と「ローカル環境」の2つの方法があります。

• ブラウザ版（Qwen Chat）
  最も手軽な方法は、公式サイトや提携サービスが提供しているブラウザ版のチャットツールを利用することです。
  ハイスペックなPCを持っていなくても、インターネット環境さえあれば、最新の高性能モデルを試すことができます。
  まずはこの方法で、Qwenの日本語能力を体感してみるのがおすすめです。
• ローカル環境（Ollamaなど）
  セキュリティの観点から、社内データを外部に送信したくない場合は、自分のPC内に環境を構築して運用する『ローカル運用』が適しています。
  「Ollama」などのツールを使えば、比較的簡単に導入可能です。
  ただし、注意点としてPCのスペックが挙げられます。
  Qwenにはパラメータ数（モデルの大きさ）が異なる複数のバージョンがあり、72B（720億パラメータ）のような高精度なモデルを快適に動かすには、大容量のVRAMを搭載した高性能なGPUが必要です。量子化（軽量化）技術を用いれば、VRAM容量が限られたPCでも動作自体は可能ですが、72Bのような大規模モデルを実用的な速度で動かすには、24GB以上のVRAMを搭載したGPU（RTX 3090/4090等）や、大容量の統合メモリを備えたMac環境が推奨されます。8GB程度のVRAM環境であれば、7B〜14Bクラスのモデルを選択するのが、速度と精度のバランスが良く現実的です。

⭐YoomはQwenを使った業務を自動化できます

👉Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！

Yoomは、様々なアプリケーションを連携させ、業務を自動化するノーコードプラットフォームです。
Qwenのような高性能なAIモデルと、普段使っているビジネスツールを組み合わせることで、複雑な業務フローもスムーズに自動化できます。

例えば、顧客からのお問い合わせメールをAIが自動で要約し、担当者へ通知するといったフローも簡単に作成可能です。
AIが内容を理解して振り分けることで、対応スピードの向上に繋がります。
興味のある方は、ぜひ以下のテンプレートをチェックしてみてください。

メールの内容をAIで要約して、Slackに通知する

試してみる

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■概要

日々多くのメールを受信し、重要な情報のキャッチアップやチームへの共有に時間がかかっていませんか。特に、見逃せない重要な連絡を手動で確認し、要点をまとめて Slack などで共有する作業は、手間がかかるものです。このワークフローを活用すれば、Gmailで受信した特定のメール内容をAIが自動で要約し、Slackの指定チャンネルに通知するため、情報共有の迅速化と工数削減を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• Gmailに届く大量のメールから、重要な情報を効率的に収集したいと考えている方
• メール内容の確認とSlackへの共有作業に、日々手間を感じているチームリーダーの方
• AIを活用して定型的な情報共有業務を自動化し、チームの生産性を高めたい方

■このテンプレートを使うメリット

• 特定のメール受信から内容の要約、Slackへの通知までが自動化され、情報共有にかかる時間を短縮することができます。
• 手作業による重要メールの見落としや、関係者への共有漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、確実な情報連携を実現します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、GmailとSlackをYoomと連携します
2. 次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」というアクションを設定します
3. 次に、オペレーションでAI機能の「要約する」アクションを設定し、トリガーで取得したメールの本文を要約します
4. 最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、AIによって要約された内容を指定のチャンネルに通知します

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• AI機能の要約オペレーションでは、要約で抽出したい項目や文字数などを任意でカスタムすることが可能です。
• Slackにメッセージを送るオペレーションでは、通知先のチャンネルを任意で設定できるほか、メッセージ内容にメールの件名など前段で取得した値を組み込むといったカスタムが可能です。

■注意事項

• Gmail、SlackのそれぞれととYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る 試してみる

Googleフォームの回答内容をもとにAIで競合調査をして、Notionに追加する

試してみる

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■概要

Googleフォームで収集したアンケート回答やお問合せ内容を元に、競合企業や市場の動向を調査する際、手作業での情報収集や分析、そしてその結果をNotionなどのツールへ転記する作業は手間がかかるのではないでしょうか。このワークフローを活用すれば、Googleフォームへの回答送信をトリガーとして、AIが自動で競合調査を行い、その結果をNotionへ追加するため、これらの課題をスムーズに解消できます。

■このテンプレートをおすすめする方

• GoogleフォームとNotionを利用し、手作業での競合調査や情報転記に課題を感じている方
• AIを活用して競合調査を効率化し、その結果をNotionで一元管理したいマーケティング担当者
• 情報収集や入力作業の時間を削減し、より戦略的な業務に集中したい事業企画担当者

■このテンプレートを使うメリット

• Googleフォームに回答が送信されると、AIによる競合調査からNotionへの情報追加までが自動化されるため、手作業にかかっていた時間を削減できます。
• 手動での情報収集やNotionへのデータ転記の際に発生しがちな、入力ミスや情報抜けといったヒューマンエラーを防ぎ、業務の正確性向上に貢献します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、GoogleフォームとNotionをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定し、対象のフォームを指定します。
3. 続いて、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストを生成する」アクションを設定し、Googleフォームの回答内容を元に競合調査を行うようプロンプトを記述します。
4. 最後に、オペレーションでNotionを選択し、「レコードを追加する」アクションを設定し、AIが生成した競合調査の結果を指定のデータベースに追加します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、プロンプトに固定の指示（例：特定の業界の競合を3社リストアップし、それぞれの強みと弱みを記述）を入力したり、Googleフォームの回答から特定の項目（例：関心のあるサービス名）を変数として埋め込むことで、調査の視点や内容をより具体的にカスタマイズできます。
• Notionの「レコードを追加する」オペレーションでは、対象となるデータベースIDやページIDを指定するだけでなく、Googleフォームの回答内容やAI機能が生成したテキストを、Notionの各プロパティ（タイトル、テキスト、セレクトなど）に変数として割り当てることで、情報を整理された形で自動入力することが可能です。

■注意事項

• Googleフォーム、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
  ご利用プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は下記を参照ください。
  https://intercom.help/yoom/ja/articles/6807133

詳細を見る 試してみる

🤔【実演】Qwenの日本語力を実際にテストしてみた

ここでは実際にQwenを使用して、いくつかのタスクを行い、日本語の処理性能を検証してみました。
検証では、入力に対する理解度と、出力される日本語の自然さに注目しています。
なお、検証はQwenチャットの無料版で行っています。

検証1：曖昧な日本語指示からのメール作成

日本語で曖昧な指示を出したときに、文脈から内容を理解して回答を生成できるか検証してみました。

【検証プロンプト】

昨日の打ち合わせのお礼と、次回の日程調整のために先方へ送るメール文をいい感じに作って

検証結果

上記の指示で生成された結果は、以下の通りです。