NTT、ソフトバンク、サカナAI――国産AI開発「成功組」の“ある共通点”

[荒岡瑛一郎，ITmedia]

　AIイノベーションによって「反転攻勢に出る」――政府は「AI基本計画」（2025年）でこう強調した。データ、基盤モデル、アプリなどの「AIエコシステム全体を俯瞰（ふかん）しつつ戦略的かつ統合的に日本国内で構築する」と明言。2026年7月の改訂版で、フィジカルAIと領域特化型AIによる「AX」（AIトランスフォーメーション）が「勝ち筋」だとした。

　AIブームや政府の後押しを受け、国内企業の動きが加速している。IT大手やスタートアップが“国産AI”の開発・商業化でしのぎを削る中、AI開発に成功した以下の企業と基盤モデルに「共通点」があることが分かった。

• ソフトバンク子会社、SB Intuitionsの基盤モデル「Sarashina」
• NTT子会社、NTTデータの基盤モデル「tsuzumi 2」
• 東京科学大学のオープン基盤モデル「Swallow」
• スタートアップ、Stockmarkの視覚言語モデル（VLM）
• ユニコーン企業、Sakana AIのエージェントシステム「Sakana Fugu」

　ソフトバンクやNTTは国内インフラ大手、Sakana AIは独自技術で世界から注目を集めるユニコーン企業だ。領域やアプローチが異なるように見える彼らの根幹で、共通するものとは何か。

ソフトバンク、NTTデータ、Sakana AIのロゴ（撮影：編集部）

NTT、ソフトバンク、サカナAI――国産AI開発「成功組」の共通点

　国内AI開発企業に共通するもの――それが、米NVIDIAの製品やオープンソースモデルを活用しているという点だ。

　同社に対しては「AI向け半導体を作る企業」というイメージが先行している。しかし実際は、AIエコシステムを包含する技術や製品を提供している。AI開発を支える専用インフラ「NVIDIA AI Factory」、AIの運用・活用に必要な要素を統合した「NVIDIA AI Enterprise」などがその筆頭だ。

　今回、国内企業が活用したのは、オープンモデルやデータセット、ライブラリ群などをそろえた技術セット「NVIDIA Nemotron」（ネモトロン）だ。AIモデルの開発やカスタマイズを効率化できるという。

国内企業がNVIDIA Nemotronを活用した（出所：NVIDIAのプレスリリース）

国内AI開発企業らが採用した「技術」とは？

　国内各社は、NVIDIA Nemotronをどのように活用したのか。NVIDIAが7月16日に発表した内容を基に整理する。

SB Intuitions

　SB Intuitionsは、Sarashinaシリーズの学習にNVIDIA Nemotronを利用した。事後学習用ライブラリ「NVIDIA NeMo RL」、大規模モデルを高速に学習できる「Megatron-LM ライブラリ」を中心に活用したという。

　また、ソフトバンクは、SarashinaとNVIDIA Nemotronを活用して、通信業界向けの基盤モデル「Large Telecom Model」（LTM）を開発したという。通信ネットワークの運用の自律化を目指す。

NTTデータ

　NTTデータは、日本の人口統計や文化的背景を反映したデータセット「NVIDIA Nemotron-Personas-Japan」を用いてtsuzumi 2の学習データを拡張した。質問に対する応答精度の向上などにつながっているという。

　また、AIエージェントの開発・運用向けに設計されたソフトウェアセット「NVIDIA Agent Toolkit」を活用し、効率的かつ拡張性の高いマルチエージェントシステムの展開を検討している。

Sakana AI

　Sakana AIは、2023年創業のスタートアップだ。ビッグテックが「巨大なAIモデルを開発する」という戦略を取る一方で、同社は「小さなAIモデルを組み合わせる」という戦略を選択。創業から約1年で、時価総額が10億ドルを超えるユニコーン企業に成長した。

　同社のSakana Fuguは、作業内容に応じて複数のAIモデルを組み合わせるマルチエージェントシステムだ。ここにNVIDIA Nemotronを統合し、各タスクに適したモデルの選択を可能にしたという。

東京科学大学、Stockmark

　東京科学大学は、日本語処理を得意とするオープンな基盤モデルのSwallowシリーズを開発・公開している。同モデルの事前学習と事後学習に、NVIDIA Nemotronのデータセットを活用した。

　2016年創業のStockmarkは、経済産業省などの基盤モデル開発支援事業「GENIAC」に採択されたスタートアップだ。同社は、NVIDIAのオープンモデル「NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni」をベースにして、日本語ビジネス文書の読解・構造化に長けた視覚言語モデル「Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader」を開発した。

NVIDIAトップも言及　「各国が自国のAIインフラを所有する必要」

　NVIDIAのジェンスン・フアン創業者CEOは、各国が「自国のAIインフラを所有し、管理する必要がある」と述べる。その上で、オープンモデルを活用することで、AIの検証や改善、導入が容易になると説明する。

　フアンCEOは、日本企業との連携について「NVIDIAは、日本のAIリーダーたちと共に、新たな発見を加速させ、国家の能力を強化し、あらゆる社会がAI革新に参加し、その恩恵を享受できるようにする、オープンなAIエコシステムの構築を推進する」とコメントを寄せた。

　AI活用を巡っては、オープンモデル、データセット、技術セットなどを用いることで開発の高速化、導入コストの抑制、運用の効率化などが期待できる。国内各社の取り組みは、そうした効果を示す好例といえそうだ。

NVIDIAのジェンスン・フアン創業者CEO（7月16日の都内イベントにて、編集部撮影）

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