投稿者 global-ai-media 
韓国のテック大手Kakaoが、エージェント機能に特化したオープンソースLLM「Kanana-2」を公開しました。この動きは、米国中心の汎用モデル一辺倒から、地域特化型かつ自律的なタスク遂行能力を持つ「エージェンティックAI」へのシフトを象徴しています。本記事では、このニュースを起点に、日本企業が直面するAIモデル選定の課題と、業務プロセス自動化の新たな潮流について解説します。
米国製モデルだけで十分か？ アジア圏独自モデルの台頭
生成AI市場においてOpenAIやGoogleなどの米国勢が圧倒的な存在感を示す中、アジア各国のテック企業も独自の大規模言語モデル（LLM）開発を加速させています。韓国のKakaoが公開した「Kanana-2」は、その最新の事例の一つです。このモデルはオープンソースとして提供され、特に「エージェンティックAI（自律的な行動が可能なAI）」としての性能を重視している点が特徴です。
日本企業にとっても、これは対岸の火事ではありません。英語圏の文化や論理で学習されたモデルは強力ですが、アジア特有の商習慣や言語のハイコンテクストなニュアンス（文脈依存性）を完全に汲み取れないケースが散見されます。NTTやソフトバンク、あるいはSakana AIなどが日本独自のモデルを開発しているのと同様に、地域や言語に特化したモデルは、国内業務への適用において高い親和性を持つ可能性があります。「世界最高性能のモデル」が必ずしも「自社の業務に最適なモデル」とは限らないという視点を持つことが重要です。
「対話」を超えて「行動」するAIへ
Kanana-2が「Agentic AI（エージェンティックAI）」を標榜している点は、2024年から2025年にかけてのAIトレンドの核心を突いています。これまでのLLMは主に、人間が入力したプロンプトに対してテキストで回答する「チャットボット」としての利用が中心でした。しかし、エージェンティックAIは、目標を与えられれば自ら推論し、計画を立て、ツールを操作してタスクを完遂することを目指しています。
例えば、日本のビジネス現場における「日程調整」「経費精算」「受発注処理」といった定型業務において、単にメールの文面案を作るだけでなく、カレンダーAPIを叩いて予定を確保し、経理システムにデータを投入するところまでをAIが自律的に行う未来が近づいています。これは、人手不足が深刻化する日本において、真の意味での業務効率化を実現する鍵となります。
実運用を見据えたインフラ最適化の重要性
今回の発表で実務的に見逃せないのが、NVIDIAの推論最適化ツールキット（TensorRT-LLMなど）やマイクロサービス（NIM）への対応を明言している点です。これは、モデルの性能だけでなく「実運用時のコストと速度」が競争の焦点になっていることを示しています。
日本企業がAIをプロダクトに組み込んだり、社内システムとして大規模展開したりする際、最大のボトルネックとなるのがGPUコストと応答速度（レイテンシ）です。特にオープンソースモデルを自社環境（オンプレミスやプライベートクラウド）で運用する場合、推論エンジンの最適化は必須要件となります。モデルを選ぶ際は、精度だけでなく、こうした周辺エコシステムとの適合性も評価基準に含める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Kakaoの事例は、日本企業が今後のAI戦略を策定する上でいくつかの重要な視唆を与えています。
1. マルチモデル戦略の検討
GPT-4などの汎用モデルに依存するだけでなく、用途に応じてオープンソースの軽量モデルや、日本語・アジア圏の文化に強いモデルを使い分ける「適材適所」の戦略が有効です。特に機密情報を扱う場合、Kanana-2のようなオープンモデルを自社管理下で動かす選択肢は、ガバナンスの観点から重要度を増しています。
2. 「エージェント化」への業務プロセスの見直し
AIに「何を答えさせるか」ではなく「何を代行させるか」という視点で業務を見直す必要があります。AIエージェントが自律的に動くことを前提としたワークフローの再設計は、従来のRPA（ロボットによる業務自動化）をはるかに超える生産性向上をもたらす可能性がありますが、同時にAIの誤作動を防ぐための「人間による監督（Human-in-the-loop）」の仕組みもセットで考える必要があります。
3. エンジニアリング体制の強化
オープンソースモデルの活用は、APIを叩くだけの利用と異なり、インフラ構築やチューニングの技術力が問われます。競争力のあるAIサービスを内製化したい企業にとっては、LLMそのものの知識に加え、推論環境の最適化やMLOps（機械学習基盤の運用）に精通したエンジニアの確保・育成が急務となるでしょう。