投稿者 global-ai-media 
現在のAI開発競争は、モデルの巨大化を競うあまり、真の技術的ブレイクスルーを阻害しているのではないか——。「Attention Is All You Need」の共著者であり、東京を拠点とするSakana AIの創業者Llion Jones氏が投げかけたこの問いは、ビッグテックの動向に追随しがちな日本企業にとっても重要な視点を提供しています。本稿では、AI開発の世界的潮流の変化と、日本の実務者が意識すべき「規模にとらわれない」戦略について解説します。
「トランスフォーマー」の生みの親が語る、AI開発の現状への違和感
Googleの研究者として現代の生成AIの基礎となる「Transformer」アーキテクチャを共同開発したLlion Jones氏は、現在のAI業界が陥っている状況を「競争による同質化」と表現し、警鐘を鳴らしています。
現在、世界の主要なAIプレイヤーは、OpenAIのGPTシリーズに代表されるような「大規模言語モデル（LLM）」のパラメータ数を増やし、より多くのデータを学習させることにリソースを集中させています。いわゆる「スケーリング則（Scaling Law）」への信仰です。しかし、Jones氏の主張は、誰もが同じアーキテクチャで同じような巨大モデルを作ろうとすることで、かえってイノベーションの多様性が失われているというものです。
これは、ビジネスの現場においても重要な示唆を含んでいます。「他社よりも少しだけ性能が良いモデル」を作るために莫大な計算資源を投じる競争は、いずれ限界を迎えます。特に、計算資源（GPU）の確保が国際的な課題となっている今、単に「大きさ」を競うのではなく、異なるアプローチへの転換が求められています。
「巨大化」から「適正化」へ：日本企業にとっての好機
この「巨大化競争からの脱却」という視点は、実は日本企業にとって大きなチャンスとなり得ます。なぜなら、資本力と電力に物を言わせた「力技」のAI開発ではなく、特定の課題解決に特化した「賢さ」や「効率性」を追求するフェーズへの移行を意味するからです。
例えば、Llion Jones氏が東京で立ち上げたSakana AIは、既存のモデルを遺伝的アルゴリズムのように掛け合わせ、より小さな計算コストで高性能なモデルを生み出すアプローチ（Model Mergingなど）を取っています。これは、日本の製造業が得意としてきた「省エネ」「小型化」「すり合わせ」の思想と極めて親和性が高いものです。
実務的な観点では、汎用的な超巨大モデル（例：GPT-4など）をあらゆる業務に適用するのは、コストやレイテンシ（応答速度）の面で非効率な場合があります。社内文書の検索や、特定の定型業務の自動化であれば、数千億パラメータのモデルは不要であり、数億〜数十億パラメータの「小規模言語モデル（SLM）」を自社環境でチューニングする方が、セキュリティとコストのバランスに優れているケースが増えています。
日本独自の商習慣と「日本語特化」の重要性
グローバルな巨大モデルは確かに高性能ですが、日本の商習慣や独特の文脈、あるいは業界固有の規制（金融庁のガイドラインや医療情報の取り扱いなど）を完全に理解しているわけではありません。
ここで重要になるのが、グローバルモデルの単なるAPI利用にとどまらず、自社のデータ資産をいかに活用するかという点です。巨大なブラックボックスとしてのAIに依存しすぎると、ベンダーロックインのリスクが高まるだけでなく、自社の競争力の源泉である「独自のナレッジ」がAIに埋没してしまう恐れがあります。
日本企業は今、外部の汎用AIを使いこなす「プロンプトエンジニアリング」の段階から一歩進み、自社のガバナンス基準に適合した、より軽量で扱いやすいモデルを「所有」または「制御」する方向へ舵を切るべき時期に来ていると言えます。
日本企業のAI活用への示唆
Llion Jones氏の問題提起と現在の技術トレンドを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してプロジェクトを進めることを推奨します。
1. 「規模」ではなく「適合性」を指標にする
「最新で最大のモデルが最良である」という思い込みを捨てること。業務要件に対し、オーバースペックなAI導入はランニングコストを肥大化させます。エッジデバイスで動く軽量モデルや、特定タスクに特化した専用モデルの採用を積極的に検討してください。
2. 独自データの整備とガバナンスの徹底
AIの差別化要因は「モデルの性能」から「食わせるデータの質」に移行しています。日本語の質の高い業務データは、グローバル企業が持ち得ない資産です。これを安全に活用するためのデータ基盤整備と、著作権・個人情報保護法に即したガバナンス体制の構築が、技術選定以上に重要になります。
3. ベンダー依存からの脱却と内製化の検討
すべてをSaaSやAPIに頼るのではなく、オープンソースのモデル（Llama 3やMistral、国産のLLMなど）を活用し、オンプレミスやプライベートクラウド環境で運用する選択肢を持つこと。これはセキュリティリスクの低減だけでなく、将来的なAI規制の変化に対するレジリエンス（回復力）を高めることにも繋がります。