# タイトルコール テクテクテック入門ラジオ この番組は、AI時代の気になるニュースやわからないを、ゆるっとテクテク、皆さんと一緒に学んでいくラジオです。 # オープニング 7月29日水曜日。皆さんおはようございます。 さて本日はですね、AIモデルの提供形態に関してご紹介していきたいなと思っております。 最近少し話題になっておりますオープンウェイトなんていう言葉を聞いたことがある方もいらっしゃるんじゃないかと思いますが、 そんなAIモデルの提供形態をいろいろどんなものがあるのかというところをご紹介していきたいなと思いますが、 その前にですね、マーラータンの話をですね、少しオープニングでさせていただきたいのですが、 皆さんマーラータン食べたことありますか? 最近流行ってますよね。都内でもですね、いろいろな専門店がどんどんと出てきておりますし、 YouTubeを開いてみればですね、芸能人の方とかがマーラータン食べに行きました、みたいな動画をですね、 これ見逃しにアップロードしていたりと。少しも前なのかな、マーラータンが流行ったのは。 はい、なところで私はですね、マーラータンを食べたことがなくてですね、 ただお店に行くにはちょっとハードルが高いですし、女性に人気っていうふうに聞いているので、 こうなんですかね、おじさん一人で入るのも少し気まずいので、 セブンイレブンにですね、ちょうどいいところに、アイスの横の冷凍食品コーナーにですね、マーラータンがありまして、 お値段が確か600円ぐらいだったかな、5、600円ぐらいで、鍋で温めて作るタイプの冷凍食品のマーラータンがあったんですね。 なので、これはちょうどいいなと思って、そのマーラータンもこの前食べてみたのですが、 マーラータンはですね、何ですか、独特なスパイスのスープの中に春雨なんですかね、春雨なのかこんにゃく、こんにゃく春雨なんですかね、ちょっと分からないですが、 春雨みたいな麺と、あと野菜とお肉、きのこが入ったスープ、ラーメンって言ったらいいんですか、みたいな食べ物で、ちょっと辛いんですよね。 これは食べれなくなるような辛さではなく、どちらかというと、辛しびれがあるようなタイプの辛さで美味しくいただいたのですが、 翌日ですね、お腹が本当に一日中痛くてですね、仕事にも集中できないぐらいお腹が痛くなってしまいまして、 私もともとお腹が強くはないというか、むしろ弱い方なのですが、時々辛いものをね、食べたくなってしまうというところで、今回マーラータンのターンだったわけなんですが、 マーラータンはですね、他の激辛ラーメンとか、激辛まではいかないですが、ちょい辛ラーメンぐらいですかね、中本のカップラーメンとか、 あのぐらいの辛さのものと比べてですね、また別のお腹の痛みが、その辛いラーメンでもお腹痛くなるんですが、また別のお腹の痛みがですね、きまして、これはなかなかすごいなと。 美味しかったんですけどね。美味しかったんですが、しばらくはマーラータンいいかなと思いました。 もしかしたらお店で食べたらもっとマイルドな味なのかもしれないですが、一旦コンビニで試した私の感想としては、しばらくはいいかなという感じでした。 もし美味しいお店知ってましたら教えてください。 すみません、ちょっと雑談が過ぎましたが、本題入っていきたいと思います。 # AIモデルの3つの提供形態 それでは早速ですね本日の本題ですね AIモデルの3つの提供形態に関してご紹介したいと思います。 世の中に今あふれておりますAI、AIモデル これにはですね情報の公開レベルによって大きく3つのグループに分けることができます。 それが1つ目クローズド、2つ目オープンウェイト、 3つ目フルオープンソースとなっております。 これを一つずつ順番に確認をしていきたいと思います。 まずクローズドモデルですね。 これは我々がですね普段一番よく使っているものです。 例えばオープンAIのGPT、アンソロピックのクロード、 Googleのジェミニなどがこれにあたります。 特徴はですねAIの頭脳にあたる計算データ、プログラムなどといったところが全て企業側に 否得されていることです。 私たちはインターネット経由APIやウェブ画面、 またはスマホのアプリなどですね、これらを通してAIを利用します。 完成されたものをそのまま利用していますので、中身がどうなっているのかは分かりませんが、 インフラ運用などの手間がなく、常に最高性能のAIを手軽に安全に使えるのが最大のメリットとなっております。 続いて2つ目です。オープンウェイトモデル。 2つ目が今回の一番のテーマと言ってもいいです。 オープンウェイトのモデルですね。 このウェイトというのはですね、AIが膨大なデータを学習して獲得した、 知識や判断の基準となる数値のことですね。 重みなんて言ったりしますね。 この形態ではAIの重みが一般に公開されています。 そのためユーザーはAIモデルを自分のパソコンや自社のサーバーにダウンロードして直接動かすことが可能です。 代表的なモデルとしては、メタのラマ、Googleのジェマ、アリババのクエン、 またディープシーク、オープンAIのGPT OSSなどがあります。 こちらは先ほどのクローズドのモデルとは違い、中身の一部が分かります。 そして自社の環境で動かせるので自由度が高く、ローカル環境などでの実行に向いています。 そして最後ですね、フルオープンソースAIですね。 先ほどのこのオープンウェイトと似ているんですが、フルオープンですね。 何が違うのと思った方いらっしゃると思いますが、まさにそこが混同されやすいポイントとなっておりまして、 今回ご紹介したいなと思ったところでもあります。 オープンソースの基準を決めるというところで、先ほどオープンウェイトとご紹介したんですが、 このウェイトですね、重みが公開されているだけではオープンソースAIとは呼びません。 本当のオープンソースと呼ぶためにはですね、重みだけではなく AIを動かすコード、プログラムですね。 プログラムとどんなデータで学習させたのかというデータの情報。 そして再現可能な学習レシピの3点セットですね。 これらがすべて公開されていて、誰でも自由に変更、再配布できる必要があります。 この基準を満たす完全なオープンソースのAIですね、オープンソースAIの代表例が AI2という研究所が開発しているオルモというモデルです。 ニュースなどではですね、ラマとかジェマこれらも含めてざっくりオープンソースAIです。 などと呼ばれてしまうことが多いのですが、クローズとかそうじゃないかみたいなところで 判断されることが多いのかなと思いますが、実際にはですね学習データなどが 非公開だったり、利用規約が付いていたりするため、 実務上はオープンウェイトモデルと呼んで区別するのが正しいといったところとなっております。 # なぜ今オープンウェイトなのか 続きまして、なぜ今オープンウェイトなのか? なぜオープンウェイトが選ばれるのか?といったようなところをお話ししたいのですが、 我々が普段使っておりますGemini、ChatGPT、Cloud、 とても便利なので、これで十分じゃないか。 なぜCloudのようなAPIを使っていれば十分なのに、わざわざオープンウェイトのモデルを 自社で使う企業が増えているのかといったようなところなのですが、 最近、NVIDIAがオープンなAIセキュリティを掲げる業界連合を 設立すると発表したりとか、その背景には中国のオープンウェイトのAIモデルの 活躍があったりといったようなところで、 この辺りの関係性に関してはバックステージの方で話したいなと思っておりますので、 一旦今回は割愛しますが、 企業がオープンウェイトモデルを選ぶのには大きく3つの理由があります。 まず1つ目がセキュリティの問題ですね。 機密データを自社の内側に留められるというところで、 例えば金融や医療などといったところでは、規制が厳しくて、 顧客のデータを外部のサーバに送信すること自体が禁止されている場合があります。 基本的にクローズドナーAPI、クローズドナーAIモデルでも、 送信されたデータを学習しませんといったような指定はできるのですが、 そもそも外部のサーバに送信すること自体が禁止されているので、使えないと。 そのため、自社のサーバの中でAIを動かせるこのセキュリティの高さ。 ここに魅力を感じて、使うところが使う企業が増えていると。 そして2つ目ですね。2つ目はコスト構造ですね。 コストを重量型の課金形態から固定費寄りに変えられるといったようなところと なっております。 クラウドのAPIを使ったトークン、これに応じた重量課金制です。 基本的に。 AIエージェントにより何度もAIに試行させる使い方をしますと、 毎月の費用が予測しづらくなります。 その一方ですね、オープンウェイト、このモデルを自社で動かせば、 主な費用はGPU、電気代、あとは人件費ですかね。 これらの固定費寄りになりますので、大規模に使う場合は長期的には お得になるのかなといったようなところのコストの問題です。 そして3つ目です。3つ目は自社専用の自由なカスタマイズというところで、 例えば特定の専門業界などには専門用語があると思います。 そういった専門用語はなかなかクローズドラのほうに学習をさせづらいといったようなところが あるかと思いますので、そういった自社の専門用語ですね。 これを覚え込ませる追加の学習を行ったり、 また軽量化して小さなデバイスで動かしたりといったようなところで、 モデルの中身に手を入れることができるというところで 選ばれているようです。 ただ、このオープンウェイト系のモデルも導入時に注意がありまして、 実務で使うにはライセンスの確認が絶対に必要となっております。 オープンといっても、商用フリーなものもあれば、 一定規模を超えると追加合意が必要になってくるといったようなライセンスもあったりします。 また、サイズによってライセンスが違うこともありますので、 モデル単位での確認も必須となっているので、 少し導入が難しいかなというようなところとなっております。 最近、新しいAIモデルの開発テスト中に、そのAIが勝手に外部サーバーへ 攻撃をしに行ってしまったなんてニュースにもなっておりましたので、 AIの技術はどんどん進んでおりますが、どこまでを公開して、 どうやって安全を守っていくのかといったような議論が、 今まさに世界中で活発になっているというようなところで、 今回はそんなAIモデルの提供形態に関して改めて確認をしてきました。 # エンディング エンディングです。 さて本日はですね、AIモデルの提供形態に関して 改めて確認をしてきましたが、 今後ですね、オープンソースのAIが などと聞こえてきたらですね、 お、それはフルオープンかな、それともオープンウェイトかな、 などといった少し見方をね、変えてみていただけると、 またですね、AIの世界が少し違って見えてくるのかなと 思いますので、ぜひその辺り確認してみてください。 それでは本日の配信は以上となります。 最後のお知らせです。 ITニュースを知るから理解するへ、 テクテクテク入門ラジオプレミアムプラン バックステージを開設しました。 毎日あふれるテックニュース、 結局自分にどう関係があるの? そんな疑問をですね、週1回約20分の深掘り放送で すっきり解消します。 ウェブからの登録で初月無料となっております。 まずは無料期間だけでもぜひ番組の 舞台裏を覗きに来てください。