近年、楽天は国内最大規模となる約7,000億パラメーターの大規模言語モデルの開発に着手し、経済産業省の支援を受けることが決定しました。これは政府主導のGENIACプロジェクトの一環であり、日本の生成AI技術の社会実装を加速する国家戦略の一翼を担っています。楽天の目標はGoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTに匹敵する高性能な基盤モデルの構築であり、単なる技術競争に留まらず、生活者と企業双方に革新的な体験をもたらすことを目指しています。
参考ニュース：楽天、政府のAI支援「GENIAC」に採択 より高効率な日本語LLM開発
楽天のAI戦略はパーソナライズ提案、動的プライシング、B2B向けAPI提供など多角的な展開を特徴とし、業界のレイヤー構造を踏まえた包括的なAI活用へと広がりを見せています。こうした取り組みは、国内AI産業の発展と企業の競争力強化に重要な示唆を与えています。
楽天の挑戦には大規模モデルの技術的課題や予算面の制約も存在しますが、これらを乗り越えるための技術的工夫や効率的なリソース活用が注目されています。特にMT-benchによる日本語評価やMOEアーキテクチャの活用が、性能と効率の両立を可能にしています。
1. 楽天のAI戦略 最新動向と注目ニュース
楽天は国内最大級の生成AI基盤モデル開発を目指し、経済産業省のGENIACプロジェクトの支援を受けることになりました。これまで小規模モデルで実績を重ねてきた楽天が、チャットGPTやGoogle Geminiと肩を並べるための大規模化に挑戦中と言うわけです。
日本はAIと言う点においては、アメリカ・中国に一歩遅れていた印象がありました。この動きが日本のAI開発を牽引し、生成AIの社会実装における重要な役割を果たすと期待されています。
1.1 経済産業省の楽天AI支援プロジェクト概要
経済産業省は「GENIACプロジェクト」を通じて生成AI開発を促進しており、楽天はこの枠組みで新たな基盤モデルの開発支援を受けることになります。2023年度補正予算で約290億円が確保され、楽天をはじめ計24社が対象です。
この体制は国内AIエコシステムの形成と技術底上げを狙い、生成AIの社会実装加速に資します。
1.2 楽天の次世代生成AI基盤モデルとは
楽天は2025年8月から約7,000億パラメーター規模の生成AI言語モデル開発に着手。パラメーター数はAIの性能や表現力を示す指標で、多いほど高度な処理が可能です。
従来の小規模モデルから一段上の基盤強化を図り、ECや広告、金融、物流など多分野でのAI活用を推進。分散学習や最適化技術の進化が鍵となり、技術的にも挑戦的なプロジェクトと言えそうです。
詳細は楽天のAI戦略取り組みを参照ください。
1.3 GENIACプロジェクトと国内AI開発の現状
GENIACプロジェクトは経済産業省主導で国内生成AI開発の強化を目指し、楽天含む多数企業と連携。約290億円の補正予算投入によりAI技術の底上げとDX推進が期待されています。
楽天はこのプロジェクトで独自のユーザーデータやノウハウを活かし、国内市場に適合したAIソリューションを展開する見込みで、海外依存の軽減や技術自主独立化にも寄与します。
2. 楽天のAI開発における課題と展望
7,000億パラメーター規模は国内最大級ながら、ChatGPT-4の1.5兆パラメーター規模には全く及びません。そのため、性能面での競争力には慎重な検証が必要と思われました。
加えて、約290億円の予算は国内では大規模ながら、グローバルの数千億〜兆円規模投資には差があり、資金面の持続性も課題となります。
2.1 7,000億パラメーター規模モデルの課題
パラメーター数は性能の指標の一つですが、活用効率や学習データ、最適化アルゴリズムによって性能は大きく変動すると考えられています。
楽天はMOE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用し、総47ビリオンのうち生成時に約13ビリオンを活性化させ、効率と性能の両立を図ろうとしています。
これにより単純なパラメーター数比較を超えた性能向上を目指しているのです。
2.2 競合モデルとの比較と予算面の制約
ChatGPT-4（約1.5兆パラメーター）、Google Gemini（1兆超）と比較し、楽天のモデルは約1/2〜1/3規模です。
OpenAIやGoogleは数千億〜数兆円規模の投資を行い、資本力の差は大きいものの、楽天は国内市場特有のニーズに適合する効率的な開発で差別化を図る戦略を取ろうとしています。
資金と技術スケールのバランスをどう取るかが今後の鍵ですし、個人的には大変期待が持てる取組でもあると思っています。
2.3 MT-bench評価指標とパラメーターの技術的解説
MT-benchは言語モデルの正確性や回答の高度さを定量評価するベンチマークで、日本語版も存在します。
楽天モデルはMT-benchスコアを踏まえ、MOEアーキテクチャのアクティブパラメーター制御で高品質な出力を実現。
従来型のデンスモデルと異なり、性能効率に優れた設計が技術力の証です。
3. 楽天のAI事業展開３大戦略の実践例
楽天のAI事業展開はパーソナライズ提案、動的プライシング、B2B SaaS化とAPI提供の三本柱で成り立っています。自社ECやデータ基盤を活かしつつ、企業向けサービスとしても展開しています。
3.1 パーソナライズ提案：楽天AIアシスタントの特徴
楽天AIアシスタントは過去の購買履歴や嗜好を基にチャット形式で商品を推薦。例えば「冬用ゴルフメンズ」など具体的な要望に最適提案を行い、CVR向上に貢献。
ユーザーとの対話でニーズを深掘りし、単なる商品紹介以上のパートナー感を生み出し、リピーター増加にも寄与できるのではないかと思います。
3.2 動的プライシングの導入と効果
動的プライシングは購買データ、需要予測、競合価格等を統合し、AI強化学習でリアルタイムに価格最適化。購買率向上と価格回復を両立し、ARPU向上を狙います。いわゆるダイナミックプライシングを実現することも可能と言えるのです。
EC市場特有の即時価格反映と楽天の膨大なデータ活用が強みですよね。
3.3 B2Bサース化とAPI提供の優位性
楽天はAI機能をAPI化し外部企業に提供しています。GPUや学習コストを楽天が負担し、ユーザーや企業は初期投資不要で楽天のAI環境を利用可能になります。
独自基盤モデルをバックエンドとして活用することで差別化し、国内外企業との連携も出来るわけです。これにより膨大なビックデータを活用することが出来るようになり、国内AI産業全体の活性化に貢献することも出来るようになるわけです。
4. AI業界のレイヤー構造と楽天の位置付け
AI業界は5つのレイヤーに分かれます。楽天はこれらを踏まえた多層戦略でAI活用を推進しています。
4.1 AIテック～インフラストラクチャーの基盤
最上層は半導体メーカーによるAIテック（例：NVIDIA）やクラウド環境を提供するインフラストラクチャー（AWS、Google Cloud）です。
楽天はこれらを活用し、自社のAI開発に必要な安定基盤を整備。大規模モデル訓練や推論処理に不可欠な土台となっています。
4.2 ファウンデーションモデル層の重要性
基盤となるファウンデーションモデル層は、ChatGPTやGoogle Geminiのような大規模言語モデルが該当します。
楽天のポジションはここで、国内最大級の7000億パラメーター規模モデル開発を目指し、世界最先端と競い合うポジションです。
良質な基盤モデルは多様タスク対応の汎用AIとして、多くのサービス開発を効率化することになります。
4.3 AI活用術としてのアプリケーションレイヤー
最下層はエンドユーザー向けの具体的サービスやツール群。チャットボットやレコメンド、ライティングツールなどが含まれます。弊社で提供しているサービス群は、ここになりますね。よろしければ弊社でも様々なAIツールを作成していますので、ご覧になってみてください。
参考リンク：AIを企業に導入するための第一歩となるツール一覧
企業は即効性重視ならこの層のツール活用が実務的で現実的な選択肢となります。楽天もAPI開放と自社アプリ充実など、多層での戦略を展開をしていくのでしょうね。
5. AI活用におけるマーケティングツールの比較と戦略的利用法
AIマーケティングツールは多様です。導入と選定が成功の鍵と言えるでしょう。ここでは導入意義、目的別ツール、AIをつかったSEOツールやサービスの活用法を解説します。
5.1 マーケティングツール導入の意義と種類
AIを使う最大のメリットはデータドリブンな意思決定と業務効率化。顧客予測や行動解析、効果測定が自動化され戦略立案が高精度に出来るようになることです。
主なツールはMA（マーケティングオートメーション）、SFA（営業支援）、CRM（顧客管理）に分類されるのではないでしょうか。AI活用が予測精度や顧客体験を向上します。
5.2 目的別おすすめマーケティングツールの概要
- MAツール：メール配信やリードスコアリングで見込み顧客育成
- SFAツール：営業進捗管理や案件共有で営業効率化
- CRMツール：顧客データ一元管理でパーソナライズとロイヤルティ向上
これらを組み合わせることで、戦略的活用することが現代マーケティング成功の鍵となるのです。
5.3 コンテンツSEOサービスの優位点と効果的な活用法
弊社の「コンテンツSEOサービス」はSEOに特化した記事を作成します。文章構成・内容充実度に配慮した高品質記事をAIが自動生成し、ファクトチェックや画像生成、サイトへのアップなどは人が行います。
1記事あたり4000～5000文字以上の充実した本文を生成し、検索エンジンに強いSEO向けの記事を作成することが可能になるのです。
マーケティング担当者や経営層の自社ノウハウを反映し、効率的にオリジナル記事作成をすることも可能です。
弊社ではAIを使ったSEOツールと人材のハイブリット運用でデジタルマーケティング全体のパフォーマンス向上に期待してもらうことも可能です。
6. まとめ：楽天AI戦略の今後の展望と企業活用のポイント
楽天は大規模言語モデル開発を軸にパーソナライズ提案をはじめ、動的プライシング、B2B SaaS展開を多層的に推進していくことでしょう。
楽天の事例は国内のAI発展におけるターニングポイントになる可能性も高い事例です。
しかし実際に市場に出てくるまでには、まだまだ時間がかると思いますので、気長に待ち見守っていく必要がありそうですね。
こうした大規模開発情報については、常にキャッチアップしつつ、中小企業や零細企業にとってもAIは目の離せない存在であることは確かです。まずは小規模でも自社のAI活用計画を練ることが重要になると思います。
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