投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの中心地である米国が大規模言語モデル（LLM）の巨大化・汎用化に邁進する一方で、欧州では「LLM以外」のアプローチへの関心が高まっています。AI人材の確保や産業応用において独自路線を歩み始めた欧州の動向を紐解きながら、日本の実務者が今検討すべき「ポストLLM」の現実的な選択肢について解説します。
米国と欧州で分かれるAI開発の潮流
現在、OpenAIやGoogle、Metaなどを擁する米国（特にシリコンバレー）では、依然としてLLMのパラメータ数を増やし、より高度な推論能力を持たせる「スケーリング則」への信仰が根強く残っています。しかし、欧州のAIコミュニティやスタートアップの間では、これとは異なる潮流が生まれつつあります。
最新の現地レポートによると、欧州ではLLMだけに固執しない多様なAIアプローチが模索されており、結果として「米国よりもAI人材の採用が容易である」という声さえ聞かれます。米国のトップ層がLLMのアーキテクチャ開発に集中する中、欧州ではより実用的、あるいは専門特化したAI技術へと関心が分散しているのです。
なぜ「LLM以外」のアプローチが必要なのか
LLMは極めて強力ですが、万能ではありません。確率的に次の単語を予測するという仕組み上、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを完全には排除できず、また運用コストや消費電力の肥大化も課題となっています。
ビジネスの現場、特に金融、製造、医療といったミッションクリティカルな領域では、99%の精度ではなく「100%の論理的整合性」が求められる場面が多々あります。そのため、ニューラルネットワーク（深層学習）とシンボリックAI（記号論理・ルールベース）を組み合わせた「ニューロシンボリックAI」や、特定のタスクに特化させて計算リソースを抑えた「小規模言語モデル（SLM）」などへの再評価が進んでいます。欧州の動きは、LLMの限界を冷静に見極めた上での「揺り戻し」とも言えるでしょう。
日本企業との親和性が高い「堅実なAI活用」
この欧州の動向は、日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。日本の産業構造は製造業（ものづくり）や高度なインフラ管理に強みがあり、商習慣としても「信頼性」や「説明可能性」を重んじる傾向があります。
シリコンバレー流の「まずはリリースして、走りながら修正する」というアプローチよりも、特定の業務プロセスに対して確実に機能し、説明責任を果たせるAIモデルの方が、日本の組織文化やガバナンス基準には合致しやすい場合があります。LLMをチャットボットや要約ツールとして導入するフェーズが一巡した今、次は「現場の固有データ」に基づき、より低コストで確実性の高い専用モデルや、従来型AIとのハイブリッド活用を検討する段階に来ています。
日本企業のAI活用への示唆
欧州の事例と日本の現状を踏まえ、意思決定者や実務担当者は以下の点を考慮すべきです。
- 「LLM至上主義」からの脱却：すべての課題をLLMで解決しようとせず、ルールベースや従来の機械学習、最適化アルゴリズムの方がコスト対効果が高い領域がないか再点検すること。
- SLM（小規模言語モデル）の活用検討：社外にデータを出せない、あるいはオンプレミス環境やエッジデバイス（工場機器やスマホ）で動かしたい場合、巨大なLLMではなく、特定タスクに特化した軽量なモデルの採用を視野に入れること。
- 説明可能性（XAI）の重視：AIがなぜその結論に至ったかを説明できることは、コンプライアンス対応や現場の納得感を得るために不可欠です。ブラックボックスになりがちなLLMのリスクを補完する技術構成を設計すること。
- 人材戦略の転換：LLM自体の開発競争に参加するのではなく、既存のモデルを自社の業務フローにどう組み込むか（インテグレーション）や、AIガバナンスを設計できる人材の育成・確保に注力すること。