投稿者 global-ai-media 
Forbesによる「2025年のAI予測」の振り返りにおいて、Meta社のLLM「Llama」の有償化予測が外れたことは、世界のAI戦略に大きな意味を持ちます。高性能なオープンモデルが維持される現状が、日本のAI開発や企業導入にどのような影響を与え、どのような意思決定を促すべきか、実務的な観点から解説します。
予測は外れた：なぜMetaはLlamaを有償化しなかったのか
米国Forbes誌のRob Toews氏による「2025年のAI予測の採点」において、一つの興味深い事実が確認されました。それは、「MetaがLlamaモデルの使用料を徴収し始めるだろう」という予測が「間違い（Wrong）」であったことです。多くの業界関係者が、莫大な計算リソースを要するLLM（大規模言語モデル）の開発費を回収するために、Metaがいずれライセンス料の徴収に踏み切ると予想していました。
しかし、結果としてMetaはオープン戦略（正確にはOpen Weights戦略）を維持しています。ここから読み取れるのは、MetaにとってAIモデル自体は収益源ではなく、同社のプラットフォームやエコシステム全体を強化するための「コモディティ（汎用品）」であるという明確な意思表示です。モデル自体を無料開放することで、世界中の開発者を自社の技術スタックに引き込み、競合他社（特にクローズドなモデルを提供するOpenAIやGoogle）に対する牽制を行う戦略が、2025年時点でも機能していることを示唆しています。
「性能の民主化」と日本企業の選択肢
Llamaをはじめとする高性能なオープンモデルが商用利用可能な状態で維持されている事実は、日本企業にとって極めて重要です。なぜなら、ChatGPTやGeminiのようなAPI経由のサービス利用（SaaS型）だけでなく、自社環境（オンプレミスやプライベートクラウド）にLLMを構築する選択肢が、現実的なコスト感で維持されることを意味するからです。
特に、金融機関や医療機関、あるいは製造業の設計部門など、機密情報の取り扱いに厳格な日本の組織において、データが社外に出ない「ローカルLLM」の構築ニーズは根強いものがあります。Metaの戦略維持は、日本企業が「自社のガバナンス下で、世界最高水準のLLMを運用する」ことを可能にし、海外テックジャイアントへの過度な依存（ベンダーロックイン）を回避する「ソブリンAI（AI主権）」の観点からも追い風となります。
オープンモデル活用の隠れたコストとMLOpsの重要性
一方で、実務担当者は「モデルが無料であること」と「AI導入コストが安いこと」を混同してはなりません。オープンモデルを活用する場合、推論用インフラ（GPUサーバー等）の調達・運用費、モデルのメンテナンス、そして安全性（Guardrails）の確保はすべて自社の責任となります。
APIを利用すれば月額数ドルのコストで済む処理が、自前で構築しようとすると、MLOps（機械学習基盤の運用）チームの人件費やクラウドコストを含めて割高になるケースも少なくありません。2025年の現在、企業に求められるのは「なんとなく流行りのLLMを自社で動かす」ことではなく、「データ秘匿性」や「カスタマイズ性」がコストに見合うかを冷静に見極めるROI（投資対効果）の視点です。
日本企業のAI活用への示唆
Llamaの有償化回避という事実は、AI市場において「クローズドな最高性能モデル」と「オープンな高効率モデル」の共存が続くことを示しています。これを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
- ハイブリッド戦略の採用：社外秘情報の要約や検索（RAG）には自社運用のオープンモデルを、一般的な創造タスクには最新の商用APIを利用するなど、用途に応じた使い分けを設計する。
- 日本語性能の検証：Llamaなどのグローバルモデルは英語が主体です。日本企業が活用する際は、国内ベンダーがLlamaをベースに日本語チューニングを行った派生モデルや、最初から日本語に特化した国産モデルとの比較検証（PoC）が不可欠です。
- 出口戦略を持った開発：特定のモデルに依存しすぎないアーキテクチャを採用すること。モデルの進化は早いため、いつでも別のモデルに差し替え可能な「コンポーネントとしてのAI」を意識したシステム設計が、長期的な技術的負債を防ぎます。
- 法的リスクへの対応：オープンモデルであってもライセンス条項（商用利用の制限や禁止事項）は存在します。日本の著作権法と照らし合わせつつ、コンプライアンス部門と連携した導入プロセスを確立することが求められます。