投稿者 global-ai-media 
Meta社が開発中とされる新AIモデル「Avocado」において、従来のオープン戦略を見直す可能性があると報じられています。これまでLlamaシリーズを通じてAI開発の民主化を主導してきた同社の動向は、生成AIのエコシステム全体に波紋を広げる可能性があります。本記事では、この報道の背景と、日本企業が留意すべきAIモデル選定のリスク管理について解説します。
Metaのオープン戦略に変化の兆しか
米国メディアのQuartzなどが報じたところによると、Meta社は「Avocado」というコードネームで呼ばれる新しいAIモデルの開発を進めており、このモデルに関しては従来のオープンソース（オープンウェイト）での公開方針を変更し、非公開（クローズド）にする可能性があるとされています。
これまでMetaは、大規模言語モデル（LLM）である「Llama」シリーズを商用利用可能なライセンスで公開することで、GoogleやOpenAIといった競合他社に対抗してきました。世界中の開発者や企業がLlamaをベースに独自のアプリケーションやチューニングモデルを開発し、現在の生成AIエコシステムの拡大に大きく貢献しています。もし報道通り、次期モデルの一部でもクローズド化されるとなれば、同社のAI戦略における大きな転換点となります。
なぜ「クローズド化」が検討されるのか
現時点でMetaから公式な発表はありませんが、一般的にAIモデルを非公開にする動機としては、以下の要因が考えられます。
- 競争優位性の確保：より高度な推論能力や独自のアーキテクチャを持つモデルの場合、技術的な優位性を競合から守るためにブラックボックス化を選択するケースです。
- 収益化への圧力：莫大な計算リソースを投じて開発したモデルに対し、投資回収のためにAPI提供や自社サービス内での独占利用を図る可能性があります。
- 安全性とガバナンス：モデルが強力になるほど、悪用された際のリスクも高まります。AIの安全性（AI Safety）の観点から、配布を制限するという判断もあり得ます。
Llamaシリーズの成功は「オープンであること」による開発者コミュニティの支持に支えられていました。そのため、完全な方針転換というよりは、最先端のモデルは自社サービスに留め、汎用的なモデルは引き続き公開するという「ハイブリッド戦略」へ移行する可能性も考えられます。
日本企業への影響：ローカルLLM活用の見直し
日本国内では、金融機関や製造業、自治体などを中心に、データの機密性を保持するために「Llama」等のオープンモデルを自社のプライベート環境（オンプレミスや閉域網クラウド）で運用するケースが増えています。これを「ローカルLLM」活用と呼びますが、Metaの動向はこの戦略の前提に影響を与える可能性があります。
もし業界標準となっているLlamaの最新版が利用できなくなった場合、日本企業は自社専用AIのベースモデルとして、他のオープンモデル（Mistral AIや、日本国内ベンダーが開発した国産LLMなど）への乗り換えや併用を検討する必要が出てきます。特定のモデルファミリーに過度に依存することは、将来的な技術的負債やロードマップの修正コストにつながるリスクがあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の報道を踏まえ、AI活用を進める日本企業のリーダーやエンジニアは以下の点に留意すべきです。
- モデル依存リスクの分散：特定のベンダーやモデル（今回の場合はMetaのLlama）のみに依存したシステム設計は避けるべきです。モデルの差し替えが可能な「LLM Ops（LLM運用の基盤）」を構築し、柔軟性を確保してください。
- オープンとクローズドの使い分け：機密性が極めて高い業務には引き続きローカルで動作するオープンモデル（または国産モデル）を採用し、一般的な業務効率化には性能の高いクラウドベースの商用モデル（GPT-4やGeminiなど）を利用するなど、適材適所のポートフォリオを組むことが重要です。
- 代替案の継続的な調査：Metaの方針転換に備え、フランスのMistral AIや、日本のサイバーエージェント、ソフトバンクなどが開発する日本語性能に優れたモデルの動向を常にウォッチし、検証環境で性能評価を続けておくことが推奨されます。