投稿者 global-ai-media 
アブダビのAI企業G42が、ヒンディー語に特化した大規模言語モデル「Nanda 87B」を公開しました。この動きは、英語圏中心の汎用モデルから、各地域の言語・文化に最適化された「ソブリンAI（Sovereign AI）」へのシフトを象徴しています。日本企業がグローバル展開や国内活用を進める上で、この「地域特化型モデル」のトレンドをどう捉え、戦略に組み込むべきか解説します。
ヒンディー語特化の巨大モデル「Nanda 87B」の登場
アラブ首長国連邦（UAE）のアブダビを拠点とするAI企業G42（正確にはそのグループ企業であるInception）は、ヒンディー語と英語のバイリンガル大規模言語モデル（LLM）、「Nanda 87B」をリリースしました。これはMeta社のLlama 3をベースに構築されており、ヒンディー語を中心とした言語能力において世界最高峰の性能を謳っています。
このモデルの重要性は、単にパラメータ数（870億）の大きさだけではありません。これまでAI開発の主流は、OpenAIのGPTシリーズに代表される「英語を中心とした汎用モデル」でした。しかし、「Nanda」はインドという巨大な人口と言語圏にフォーカスし、その地域特有の文脈、ニュアンス、そして言語構造を深く学習させています。
なぜ「地域特化型モデル」が必要なのか
日本企業がAIを活用する際、しばしば「日本語の不自然さ」や「日本の商習慣に対する理解不足」が課題になります。これはインドを含む他の非英語圏でも同様です。
汎用的な英語中心のモデルには以下の構造的な課題があります。
- トークン効率の悪さ：非英語言語はトークン化（テキストをAIが処理できる単位に分割すること）の効率が悪く、推論コストが高くなり、応答速度も遅くなる傾向があります。
- 文化的バイアス：欧米の価値観やデータセットが優先され、現地の歴史的・文化的背景を無視した回答を生成するリスクがあります。
G42によるNandaの開発は、こうした課題に対し、地域や国が自国のデータとガバナンス下でAI基盤を持つべきだとする「ソブリンAI（主権AI）」の潮流に沿ったものです。日本国内でも、NTTやソフトバンク、NEC、そしてスタートアップ各社が「国産LLM」の開発を急いでいるのと全く同じ文脈と言えます。
インド市場へ展開する日本企業への示唆
インドは多くの日本企業にとって重要な製造拠点であり、かつ巨大な消費市場です。これまで、現地のカスタマーサポートやマーケティング、社内ナレッジ検索にAIを導入しようとした際、英語モデルでは現地の一般消費者が使うヒンディー語の機微に対応しきれないケースがありました。
Nandaのようなモデルが登場したことで、インド市場向けのサービス開発において、以下のような選択肢が現実的になります。
- 高精度な現地語対応：チャットボットや翻訳ツールにおいて、より自然で親しみやすいヒンディー語での対話が可能になる。
- コスト最適化：現地語に最適化されたモデルは、汎用モデルよりも少ない計算リソースで高品質な回答を出せる場合がある。
「適材適所」のマルチモデル戦略へ
ここから得られる教訓は、「一つの最強モデルですべてを解決する時代」から「用途や地域に合わせて最適なモデルを使い分ける時代」への移行です。
例えば、論理的推論やコーディングにはGPT-4やClaude 3.5のような超高性能な汎用モデルを使い、日本の法務文書作成には日本の法規制に強い国産モデルを、そしてインド支社の業務にはNandaのような現地特化モデルを採用する。こうした「モデルのオーケストレーション（組み合わせ管理）」が、今後の企業AI基盤の標準になっていくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアが考慮すべきポイントを整理します。
- グローバル戦略への組み込み：海外展開を行う際、その国や地域に特化した「ローカルLLM」が存在するか調査してください。現地の文化や言語に即したUXを提供することは、競争優位性につながります。
- 評価指標の確立：日本語やヒンディー語など、英語以外の言語能力を正しく評価するベンチマークが必要です。ベンダーの謳い文句だけでなく、自社の実データを用いたPOC（概念実証）で、ニュアンスの理解度を検証してください。
- ガバナンスとデータ主権：地域特化モデルを利用する場合、データの保存場所や学習への利用規約がモデルごとに異なります。各国の法規制（GDPRや現地のAI規制）に準拠しているか、法務・コンプライアンス部門と連携して確認する必要があります。
AIモデルは「どれだけ賢いか」という単一の軸だけでなく、「どれだけ自分たちの文化やビジネスを知っているか」という軸で評価されるフェーズに入っています。Nandaの登場は、そのトレンドを明確に示す事例の一つです。