投稿者 global-ai-media 
韓国・西江大学の研究チームが、韓国国内のLLM（大規模言語モデル）とChatGPTを含む主要な海外モデルとの比較分析を行いました。この取り組みは、英語圏以外の国々が直面する「AIの主権」や「言語固有の精度」という課題を浮き彫りにしています。本記事では、このニュースを起点に、日本企業がグローバルモデルと国産モデルをどのように使い分け、評価すべきかについて解説します。
グローバルモデルの圧倒的な汎用性と、ローカルモデルの挑戦
韓国の西江大学（Sogang University）のKim Jong-rak教授率いる研究チームが、韓国独自のLLM開発を目指すチームのモデルと、ChatGPTをはじめとする5つの主要な海外製モデルを比較分析したことが報じられました。詳細なベンチマーク結果の全容はこの短い報道からは読み取れませんが、この動き自体が、非英語圏の国々が抱える共通の課題を示唆しています。
OpenAIのGPT-4やGoogleのGeminiといったグローバルモデルは、圧倒的なデータ量と計算リソースにより、汎用的なタスクにおいて非常に高い性能を発揮します。しかし、学習データの大部分は英語であり、韓国語や日本語といった「ローカル言語」においては、文脈理解の深さや文化的背景、あるいは商習慣に即した出力という点で、依然として課題が残る場合があります。韓国でのこの分析は、グローバルモデルの壁を国産モデルがいかに乗り越えるか、あるいはどの領域で差別化を図るかという戦略的な問いかけと言えます。
日本企業における「言語と文化の壁」への対応
この状況は、日本企業にとっても他人事ではありません。確かにChatGPTなどの日本語性能は飛躍的に向上していますが、実務レベルでは以下のような課題に直面することがあります。
- 敬語やビジネス文書の機微： 文法的には正しくても、日本の社内稟議や顧客対応としては違和感のある表現が出力される。
- ローカルな知識不足： 日本国内の法規制、独自の商習慣、あるいは社内用語に対する理解が浅く、ハルシネーション（もっともらしい嘘）が発生しやすい。
- データガバナンス： 海外サーバーへのデータ転送に対するコンプライアンス上の懸念。
日本では現在、NTT、ソフトバンク、NEC、あるいは新興のスタートアップ企業などが、パラメータ数を抑えつつ日本語能力を極限まで高めた「特化型LLM」や「国産LLM」の開発を急いでいます。韓国の研究事例と同様、日本でも「グローバルモデル一択」ではなく、用途に応じたモデル選定が重要になりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の報道および昨今のAI開発トレンドを踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 適材適所の「マルチモデル戦略」を採用する
「ChatGPTですべて解決する」という考え方を改め、タスクに応じてモデルを使い分ける視点が必要です。例えば、プログラミングや一般的なアイデア出しにはグローバルモデルを使い、社内規定の検索や顧客への回答作成には、日本語性能に特化し、かつ社内データでチューニング（微調整）された国産モデルや中規模モデルを採用するといった「オーケストレーション」が求められます。
2. 定量的な評価指標（ベンチマーク）を持つ
西江大学の研究チームが行ったように、自社のユースケースにおいて「どのモデルが最も適切か」を評価するプロセスを確立してください。汎用的なベンチマークスコアだけでなく、「自社の過去の問い合わせデータに対して正確に回答できるか」といった独自の評価セットを作成することが、実務実装への近道です。
3. ガバナンスと主権の確保
金融や医療、行政など機密性が高い領域では、データの保管場所や学習への利用有無が厳しく問われます。性能だけでなく、法規制対応やセキュリティの観点から、あえてオンプレミス（自社運用）に近い環境で動作する国産モデルを選択肢に入れることも、リスク管理として有効です。