投稿者 global-ai-media 
AlibabaがDeepSeekのリリースに先駆けて主力AIモデルの大規模アップグレードを発表しました。中国勢による激しい開発競争は、高性能なオープンモデルの供給を加速させています。本稿では、この競争がグローバルなエコシステムに与える影響を解説しつつ、日本企業がこれらのモデルを実務で活用する際に考慮すべきリスク管理と選定基準について考察します。
激化する「ポストGPT-4」時代の開発競争
Alibaba Group（アリババ）が、同社の主力AIモデル（通称：Qwen / Tongyi Qianwenシリーズ）の大規模なアップグレードを発表しました。この動きは、中国のAIスタートアップであるDeepSeekによる新モデルリリースを意識したものであり、生成AI分野における覇権争いが新たなフェーズに入ったことを示唆しています。
昨今、DeepSeekが推論能力の高いモデルを極めて低コストで公開したことは、世界のAI業界に衝撃を与えました。これに対抗するため、Alibabaのような巨大テック企業（Big Tech）も、資金力と計算資源を背景にモデル性能の底上げを急いでいます。この競争は、単なる企業のメンツをかけた戦いにとどまらず、グローバルなAIモデルの「性能向上」と「低コスト化」を一気に加速させる要因となっています。
日本企業にとっての「Qwen」と「DeepSeek」の実用価値
日本国内のエンジニアやデータサイエンティストの間で、Alibabaの「Qwen」シリーズや「DeepSeek」への注目度は極めて高い状態にあります。その最大の理由は、これらのモデルの多くが「オープンウェイト（Open Weights）」として公開されている点にあります。
オープンウェイトとは、モデルのパラメータ（重み）が公開されており、自社のサーバーやプライベートクラウド環境にダウンロードして動作させることが可能なモデルを指します。特にQwenシリーズは、多言語対応能力が高く、日本語の処理能力においてもしばしば欧米製のモデルを凌駕するパフォーマンスを見せています。
機密情報を扱う金融機関や製造業、あるいは個人情報を厳格に管理する必要がある自治体などにおいて、データを外部（特に海外のAPIサーバー）に送信せずに済む「ローカルLLM（大規模言語モデル）」の構築は、セキュリティとガバナンスの観点から非常に魅力的です。今回のAlibabaのアップグレードにより、オンプレミス環境でGPT-4クラスに匹敵、あるいは特定タスクで上回る性能を持つモデルが利用可能になることが期待されます。
地政学的リスクとAIガバナンスのバランス
一方で、中国発のモデルを活用する際には、技術的な性能だけでなく、地政学的リスクやコンプライアンス面での慎重な検討が不可欠です。
第一に、経済安全保障推進法や各社のセキュリティポリシーとの整合性です。モデル自体を自社環境で動かす場合、データが外部に漏洩するリスクはAPI利用に比べて大幅に低減できます。しかし、モデルの開発元が将来的にライセンスを変更したり、特定地域の利用を制限したりする「サプライチェーンリスク」はゼロではありません。
第二に、モデルの透明性です。オープンモデルであっても、学習データにどのようなバイアスが含まれているか、意図しない挙動（検閲や特定の政治的信条への誘導など）が含まれていないかの検証（Red Teaming）は、日本企業が商用利用する際には必須のプロセスとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAlibabaの発表とDeepSeekとの競争激化を踏まえ、日本企業は以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. マルチモデル戦略の採用
OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiだけに依存するのではなく、コストパフォーマンスや処理速度の観点から、QwenやDeepSeek、あるいは国産モデル（Llama 3ベースの派生含む）を適材適所で使い分ける「モデルの多様化」を進めるべきです。
2. 「ローカルLLM」の実用化検討
今回のアップグレードにより、オープンモデルの性能は実務レベルに達しています。社外秘データを扱う社内ナレッジ検索（RAG）や、高速なレスポンスが求められる組み込み機器への実装において、自社管理下で動かせる高機能モデルの採用は有力な選択肢となります。
3. リスク許容度の明確化
「中国製モデルだから一律禁止」とするのではなく、技術的な検証（自社環境で通信が発生しないか等の確認）を行った上で、どの業務範囲であれば利用可能かというガイドラインを策定することが、競争力を維持する上で重要です。技術の進化を享受しつつ、ガバナンスを効かせるバランス感覚が求められています。