投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの中で、「Opal One」のようにあえて「LLMではない」ことを強調する技術が登場しています。確率的な文章生成ではなく、決定論的な処理と永続的な記憶に焦点を当てたこのアプローチは、日本企業が抱える「ハルシネーション（嘘）」や「ランニングコスト」の課題に対する、一つの解となる可能性があります。
「確率」から「決定」へ：LLMの限界と次の一手
現在、AI市場はChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）一色と言っても過言ではありません。しかし、実務でLLMを活用しようとした企業の多くが、いくつかの共通した壁に直面しています。それは、出力が確率的で毎回異なることによる「再現性の欠如」、事実とは異なる内容をもっともらしく語る「ハルシネーション」、そしてコンテキスト（文脈）を維持するために膨大な過去データを毎回入力しなければならない「コストとレイテンシ（遅延）」の問題です。
こうした中、海外で発表された「Opal One」という技術は、自らを「LLMではない（Opal One Is Not an LLM）」と定義し、「決定論的認知基盤（Deterministic Cognitive Substrate）」という概念を提唱しました。これは、単なる新製品のニュースという以上に、AIアーキテクチャの揺り戻し、あるいは進化の方向性を示唆しています。
「永続的メモリ」と「再推論の排除」が意味すること
Opal Oneが提唱する「Cognition as a Substrate（CaaS）」という概念は、従来のLLMの弱点を構造的に補完しようとするものです。最大の特徴は、状態（ステート）を永続的に保持し、毎回ゼロから計算（再推論）し直す必要がない点にあります。
一般的なLLMは「ステートレス（状態を持たない）」なシステムです。チャットボットが以前の会話を覚えているように見えるのは、過去のやり取りをすべてプロンプトに含めて毎回再送信し、再計算させているからです。これには膨大な計算リソースが必要で、入力トークン数が増えれば増えるほどコストと時間がかかります。
一方、Opal Oneのようなアプローチでは、システムが情報を「記憶」として保持し、必要な計算のみを行います。これにより、一貫性のある回答（決定論的な挙動）が可能になり、計算コストも劇的に削減できる可能性があります。これは、人間が一度覚えたことを毎回教科書を見直さずに思い出せるのと似ています。
日本企業のAI活用への示唆
この「非LLM」「決定論的AI」というトレンドは、日本のビジネス環境において極めて重要な意味を持ちます。以下の3点は、今後のAI戦略を考える上で無視できない視点です。
1. 「正確性」が求められる基幹業務への適用
日本の企業文化では、曖昧さや誤りが許されない業務領域（金融取引、医療事務、インフラ管理など）が多く存在します。確率的に答えが変わるLLMは、こうした領域への導入が困難でした。しかし、Opal Oneのような決定論的アプローチであれば、入力に対して常に同じ結果を返すことが保証されやすいため、既存の業務システムや厳格なワークフローへの組み込みが現実的になります。
2. コンプライアンスと説明責任の担保
AIガバナンスの観点からも、出力の根拠が不明瞭な「ブラックボックス」化しやすいLLMに対し、決定論的なシステムは動作の追跡や監査が容易になる傾向があります。説明責任（Accountability）を重視する日本企業にとって、なぜその回答に至ったかを論理的に説明できるAIは、リスク管理の観点から非常に魅力的です。
3. コストパフォーマンスの最適化
すべてのタスクに巨大なLLMを使うのは、計算資源の無駄遣いと言えます。創造性や流暢な文章生成が必要な場面ではLLMを、論理的整合性や記憶の維持が必要な場面では決定論的AI（Opal Oneのような技術や、シンボリックAIとのハイブリッドなど）を使い分ける「適材適所」のアーキテクチャ設計が、今後の主流になるでしょう。
「AI＝LLM」という固定観念を捨て、自社の課題解決に最適なのは「確率的な創造性」なのか、それとも「決定論的な正確性」なのかを見極めることが、これからのAI実務者には求められています。