Blackbaud、資金調達向けドメイン固有モデル「Lantern」を発表

Blackbaudは2026年9月29日、オハイオ州コロンバスで開催されたbbcon 2026顧客会議において、Lanternという、同社が資金調達インテリジェンス向けに初めて目的別に構築したと説明するドメイン固有言語モデルを発表した。Databricksとの戦略的協業により開発されたこのモデルは、2027年にBlackbaudの選択された製品機能に搭載される予定である。

Blackbaudは、社会インパクト分野におけるAIのリターンが均一でないことに対抗して本リリースを位置付けた。同社によると、社会インパクトの専門家の85％が日常業務でAIを使用していると報告している一方で、組織の約10％しかAI投資から大きな利益を得ていないという。Lanternは、同社が述べるところによれば、資金調達のワークフロー、意思決定、成果に関する40年以上の経験に基づいて構築されており、購買行動ではなく寄付行動を理解している。

「すべての組織が強力なAIにアクセスできるが、最先端モデルはインターネットから学習するのに対し、Lanternは慈善活動から学習する」と、Blackbaudの社長兼CEO兼副会長であるMike Gianoniは述べた。彼は、Blackbaudのプラットフォームを通じて毎年1,000億ドル以上が寄付、助成、または管理されており、Lanternは資金調達目標、ドナーのダイナミクス、非営利組織の優先事項を、汎用AIとは異なる方法で理解していると語った。

Databricksと共にセクターシグナルグラフ上でポストトレーニング

Databricksと協働し、BlackbaudはDatabricks Data + AI Platform上の最先端オープンウェイトモデルと40年以上にわたる社会インパクトインテリジェンスを組み合わせている。Lanternは、BlackbaudのSocial Impact Signal Graphを基にした合成シナリオでポストトレーニングされ、実際の資金調達パターンを反映している。このアプローチにより、基盤技術が進化するにつれてモデルも進化できるとBlackbaudは述べている。

「慈善界がAIから恩恵を受ける巨大な機会があるが、成果を得るには適切なデータ、コンテキスト、ガバナンスが必要だ」と、Databricksのグローバルフィールドオペレーション部門長であるAndy Kofoidは述べた。彼は、両社が非営利団体に資金調達を拡大するために必要なデータ基盤を提供していると語った。

Blackbaudは、Lanternが同社のResponsible AI原則に基づき、プライバシー、透明性、セクターに適したガバナンスを中核に置いて開発されたと述べた。

資金調達に特化し、顧客の意見を反映して設計

Blackbaudによれば、Lanternはリテンション、アップグレードパス、ライフタイムリレーションシップの重要性を反映しており、これらのダイナミクスは資金調達の中心であり、汎用AIモデルには備わっていないと同社は説明している。同社は、モデルが見落とされがちな機会を浮き彫りにし、組織が最大の効果を発揮できる領域に努力を集中できると述べている。

Blackbaudのチーフデータ＆AIオフィサーであるCarrie Cobbは、Lanternが資金調達を反映するよう目的別に構築され、何十年にもわたるセクターの専門知識とSocial Impact Signal Graphに組み込まれたインテリジェンスを活用していると述べた。彼女は、結果として得られるインテリジェンスは、顧客の成果を導く関係性や行動を理解しているため、より関連性が高く、透明で、実行可能であると説明した。

Lanternは、Boston University、Hesed House、YMCA of the NorthなどBlackbaudの顧客からの意見を取り入れて構築されている。Boston Universityのコンスティチュエント・リレーションシップ・マネジメント部門のアシスタントバイスプレジデントであるTim Ceratoは、AIにとって最大の解放要因の一つは業界固有のニュアンスを理解し、業務に従事する人々の効果を高める能力だと述べた。

採用数値の背後にある調査データ

Blackbaudの発表における採用統計は、Blackbaud InstituteのBridging the AI Effectiveness Gapレポートから得られたものであり、同レポートは同研究所とEdge Researchが2026年3月に米国で実施した二つの平行調査に基づいている。調査は、社会インパクト専門家1,389名と、社会インパクト組織を支援するドナー1,034名を対象とし、レポートではこれらの組織を非営利団体、医療機関、K–12学校、高等教育機関、財団と定義している。

レポートによれば、組織の約10％がAI-Adaptive（ガバナンス、データ準備、透明性に支えられた体系的なAI活用へと実験段階を超えた）と分類され、75％がAI-Emerging、12％がロックダウンまたは認識不足と分類された。また、組織の50％のみが有料またはエンタープライズ版のAIツールを使用しており、24％は無料版のみを使用していることが判明した。さらに、調査対象の専門家の約3分の1だけが自組織のAI活用が非常に効果的であると考えている。開示に関しては、ドナーの76％が組織がAIの使用時期と方法を明確に示すことが重要だと回答したのに対し、専門家の26％だけが自組織がそうしていると答えた。

Platform for Good を通じた利用可能性

LanternはBlackbaudのPlatform for Goodに組み込まれ、同社がbbconで同日に発表した統合オペレーティングシステムとなる。このシステムは三層構造で構成されている：Blackbaud Philanthropic Dataset、Blackbaud Instituteの研究・業界データセット、そしてBlackbaud Giving Searchを統合したデータコア；Social Impact Signal Graphにより駆動されるインテリジェンス層；そして人間の監視下で動作するAIアシスタント、エージェント、ワークフローからなるアクション層。Blackbaudは、Lanternがインテリジェンス層に位置し、顧客がすでに業務を行っている場所に直接カスタマイズされたインテリジェンスを提供すると述べた。

同日の発表には、未割り当て寄付者を特定しエンゲージする Development Agent の機能強化、新たにデータ問題を検出・対処するためにレビュー・承認ワークフローを通じて設計された Data Health Agent、そして Blackbaud が、製品を通じて追跡された 1 兆ドル以上の寄付履歴を活用すると述べた Strategy Assistant を備えた、再構築されたネイティブクラウド版 Raiser’s Edge NXT が含まれました。

Lantern は 2027 年に選択された Blackbaud Raiser’s Edge NXT と Agents for Good の機能に搭載される予定で、Platform for Good 全体でのより広範な提供も計画されています。