投稿者 global-ai-media 
アリババクラウド（Alibaba Cloud）が新たなオープンソースAIモデル「Qwen-3.5」を公開しました。米国勢が主導する生成AI競争において、高性能なオープンモデルの存在感が増しています。本稿では、この新モデルの概要に加え、日本企業が非米国製モデルを採用する際のメリットとガバナンス上の留意点について解説します。
Qwenシリーズの進化とオープンソース戦略
SCMP（South China Morning Post）等の報道によると、アリババクラウドは同社の主力大規模言語モデル（LLM）の最新版となる「Qwen-3.5」を公開しました。Qwen（通義千問）シリーズは、Meta社のLlamaシリーズと並び、オープンソース（正確にはオープンウェイト）として提供される高性能モデルの代表格です。
これまでQwenシリーズは、ベンチマークテストにおいてGPT-4などのクローズドな商用モデルに肉薄、あるいは一部で凌駕する性能を示してきました。今回のアップデートでも、さらなる推論能力の向上や、より軽量で扱いやすいバージョンの提供が含まれていると考えられます。アリババがこれほど積極的に高性能モデルを公開する背景には、開発者コミュニティを囲い込み、自社のクラウドインフラ（Alibaba Cloud）の利用を促進するエコシステム戦略があります。
日本企業にとっての「Qwen」の技術的価値
日本のエンジニアやプロダクト担当者にとって、Qwenシリーズは無視できない存在となりつつあります。最大の理由は「日本語能力の高さ」です。欧米発のモデル（Llamaなど）と比較して、Qwenは学習データに漢字圏のテキストが多く含まれていると推測され、日本語の読み書きにおいて非常に自然で高い精度を発揮する傾向があります。
また、オープンモデルであるため、企業は自社のサーバやプライベートクラウド環境（オンプレミス等）にモデルを構築（ホスティング）できます。これにより、機密情報を外部のAPIに送信することなく、社内ネットワーク内で完結したセキュアなAI環境を構築できる点が大きなメリットです。
採用におけるガバナンスと地政学的リスク
一方で、日本企業が実務で採用する際には、米国製モデルとは異なるリスク管理が求められます。特に「地政学的リスク」と「ライセンス・透明性」の観点は重要です。
まず、開発元が中国企業であることから、将来的な規制変更やサポート継続性に関する不確実性が伴います。また、学習データセットの詳細が完全に透明ではない場合があり、モデルが生成する回答に特定のバイアス（偏り）が含まれる可能性も考慮する必要があります。企業統治（ガバナンス）の観点からは、API経由でデータを送信する利用形態は避け、ローカル環境でモデルを動かす「重み（Weights）の利用」に留めることが、情報漏洩リスクやデータ主権の観点から賢明な判断となるケースが多いでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のQwen-3.5の登場を含め、高性能なオープンモデルの選択肢は広がり続けています。日本企業は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
1. 「脱・画一化」のモデル選定
「とりあえずOpenAI」という思考停止を脱し、コストパフォーマンスや日本語性能、セキュリティ要件に応じて、QwenやLlama、あるいは国産モデル（Elyza等）を使い分ける「マルチモデル戦略」を検討するフェーズに来ています。
2. ローカルLLM活用の本格化
社外秘データや個人情報を扱う業務においては、Qwenのような高性能オープンモデルを自社管理下のインフラで稼働させるアプローチが有効です。これにより、コンプライアンスを遵守しつつ、生成AIの恩恵を享受できます。
3. リスク許容度の明確化
技術的な性能だけで採用を決めるのではなく、法務・セキュリティ部門と連携し、「どの業務なら非米国製モデルを使えるか」「どのレベルの検閲やバイアスなら許容できるか」というガイドラインを策定しておくことが推奨されます。