投稿者 global-ai-media 
アリババクラウドが最新のAIモデル「Qwen 3.5」を発表し、コーディング支援機能や長時間の動画解析能力を低コストで提供する動きを加速させています。米国勢が先行する生成AI市場において、性能とコストパフォーマンスを両立させる「選択肢の多様化」が日本企業のAI戦略にどのような影響を与えるのか、技術的特徴とガバナンスの両面から解説します。
エンジニアリングと「目」を持つAIの進化
アリババが発表した「Qwen 3.5」は、単なるテキスト生成にとどまらず、コーディング支援と高度なマルチモーダル処理（テキスト、画像、動画の理解）に重点を置いたモデルです。特に注目すべきは、最大2時間におよぶ動画データを解析できる点です。これは、会議の録画データの要約や、製造現場における長時間作業の監視・分析といった、日本企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）において直面する「非構造化データの活用」という課題に直接アプローチする機能と言えます。
また、コーディング支援機能の強化は、IT人材不足が深刻な日本市場において、開発効率を底上げするツールとしての期待を高めます。AIエージェント（自律的にタスクを遂行するAI）としての能力も強化されており、単に質問に答えるだけでなく、複雑なワークフローを自律的に処理する方向へ進化していることが伺えます。
「モデルのコモディティ化」とコスト戦略
今回の発表で特筆すべきは「低コストでのアクセス」を強調している点です。OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeなどがハイエンドモデルとして市場を牽引する一方で、Qwenシリーズはオープンウェイト（重みの公開）や安価なAPI提供を通じて、圧倒的なコストパフォーマンスを提示しています。
円安傾向が続く日本企業にとって、ドル建てのAIサービス利用料は無視できないコスト要因です。社内FAQやログ解析など、膨大なトークンを消費するタスクにおいては、最高性能のモデルではなく「十分な性能を持ち、かつ安価なモデル」を選択する「適材適所」の戦略が、ROI（投資対効果）を最大化する鍵となります。Qwen 3.5の登場は、高価なモデル一択だった市場に価格競争と選択の自由をもたらしています。
地政学的リスクとガバナンスの壁
一方で、日本企業がQwenシリーズを採用する際には、技術面以外のリスク評価が不可欠です。特に中国系ベンダーのサービスを利用する場合、改正個人情報保護法や経済安全保障推進法、あるいは社内のセキュリティポリシーとの整合性を慎重に確認する必要があります。
機密性の高いソースコードや顧客データを外部API経由で処理させることには、慎重な議論が求められます。ただし、Qwenシリーズの多くはローカル環境（オンプレミスや自社契約のクラウドインスタンス）で動作させることが可能な形式でも提供されるケースが多く、この場合はデータが外部に流出するリスクを遮断できます。日本企業としては、「API利用」と「ローカル構築」を明確に使い分け、リスクをコントロールしながら技術的恩恵を享受する姿勢が重要です。
日本企業のAI活用への示唆
Qwen 3.5の登場は、AIモデル選びが「一強」から「適材適所」のフェーズに入ったことを示唆しています。日本企業の実務担当者は以下の点を意識すべきです。
1. マルチモデル戦略の策定
特定の一社（例えばOpenAIやMicrosoft）のみに依存するのではなく、コストや用途に応じて複数のモデル（商用API、オープンモデル含む）を使い分けるアーキテクチャを検討してください。特に動画解析や大量のバッチ処理など、コストが嵩む領域ではQwenのようなモデルが有力な選択肢になります。
2. 「エージェント」活用への準備
AIは「チャットボット」から、自律的にタスクをこなす「エージェント」へと進化しています。2時間の動画を見て内容を理解し、コードを書いて修正するといった一連のプロセスをAIに任せるための業務フローの見直し（BPR）が必要です。
3. データガバナンスの高度化
高性能な海外製モデルを利用する際、データの物理的な保存場所や学習への利用有無を把握することは経営責任です。特に中国系モデルの場合は、技術力への評価と、カントリーリスクへの対応を切り分けて判断する冷静なガバナンス体制が求められます。