投稿者 global-ai-media 
Alibaba Cloudが最新のマルチモーダルモデル「Qwen 3.5」をリリースしました。専門家混合モデル（MoE）アーキテクチャを採用し、処理効率と高精度な推論を両立させたこのモデルは、グローバルな生成AI競争において重要な一手となります。本記事では、技術的な特徴を解説しつつ、日本のビジネス環境における活用可能性と、採用にあたって検討すべきリスク・ガバナンスの観点を整理します。
「専門家」を使い分けるMoEアーキテクチャの成熟
今回リリースされたQwen 3.5の最大の特徴は、マルチモーダル対応に加え、**MoE（Mixture of Experts：専門家混合）**アーキテクチャを高度に実装している点にあります。従来の巨大な単一モデル（Denseモデル）が、すべての質問に対して脳全体を使って答えようとするのに対し、MoEは質問の内容に応じて「その分野に詳しい専門家（エキスパート）」だけを呼び出して回答を生成します。
報道によると、今回のモデルは推論時に「10のニューラルネットワーク（エキスパート）」を選択的に使用するとされています。これは、入力されたプロンプトや画像に対し、最適な処理経路を動的に切り替える仕組みです。結果として、パラメータ総数が巨大であっても、実際に計算に使用されるパラメータ（アクティブパラメータ）は抑制されるため、推論コストの削減と応答速度の向上が期待できます。API利用料の高止まりや、自社GPUリソースの不足に悩む日本企業にとって、この「効率性」は極めて重要な評価軸となります。
日本語処理能力とマルチモーダルの融合
Qwenシリーズは従来より、Llama（Meta社）などの欧米発モデルと比較して、アジア圏の言語、特に日本語の処理能力が高いことで知られています。バージョン3.5となり、テキストだけでなく画像認識や視覚的推論能力が統合されたことで、製造業における図面解析や、小売業における商品画像の自動タグ付け、業務マニュアルのマルチモーダル検索（RAG）など、具体的なユースケースでの適用範囲が広がりました。
特に、日本特有の商習慣や文脈を含んだドキュメントを読み込ませる際、ベースモデルの日本語理解力が高いことは、ファインチューニングやプロンプトエンジニアリングの工数削減に直結します。
採用の壁となる「ガバナンス」と「地政学的リスク」の整理
一方で、日本企業、特にエンタープライズ領域の意思決定者が慎重になるべきは、AIガバナンスとサプライチェーンリスクの観点です。Alibaba発のモデルであることから、情報セキュリティや経済安全保障の観点で社内審査が厳しくなるケースが想定されます。
ここで重要なのは、「SaaS/APIとして利用するか」と「モデル（重み）を自社環境で動かすか」の峻別です。API経由でデータを送信することに抵抗がある場合でも、Qwenシリーズの多くはオープンウェイト（モデルの重みが公開されている状態）として提供される傾向にあります。もしQwen 3.5がローカル環境（オンプレミスや国内クラウド上のプライベート環境）で動作可能であれば、データが外部に流出するリスクを遮断した状態で、高性能なモデルの恩恵を受けることができます。
日本企業のAI活用への示唆
Qwen 3.5の登場は、日本企業に対して以下の実務的な示唆を与えています。
- 「軽量・高性能」へのシフト：巨大な汎用モデル一辺倒ではなく、MoEのような効率的なアーキテクチャを採用したモデルを適材適所で配置する「複合的なAI戦略」が求められています。
- ローカルLLMの実用化：機密性の高いデータを扱う金融・医療・製造開発などの領域では、高性能なオープンモデルを自社管理下の環境で運用する選択肢が現実的になっています。Qwen 3.5はその有力な候補となり得ます。
- ベンダーロックインの回避：特定の米国ベンダーのモデルのみに依存するのではなく、性能とコストが見合うならば、出自を問わず多様なモデルを評価・検証できるMLOps基盤を整えておくことが、中長期的な競争力につながります。
技術的な性能は申し分ないレベルに達しつつあります。あとは、それを自社のガバナンス基準の中でどう安全に使いこなすか、という「実装力」が問われるフェーズに入っています。