2025年4月、Meta社が発表したLlama 4シリーズは、オープンソースAI界に大きな衝撃を与えた。高効率なMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャとネイティブ・マルチモーダリティを武器に、商用モデルに匹敵する性能を実現したScoutとMaverickは、AI活用の民主化を加速させる革新的な存在となっている。一方で、フラッグシップモデルBehemothの開発遅延は、AI業界の転換点を示唆する重要な出来事でもある。
革新的な技術を実現したScoutとMaverick
Llama 4 Scoutは、170億のアクティブパラメータと16のエキスパートネットワークを持つ効率重視のモデルだ。最大1000万トークンという業界最長クラスのコンテキストウィンドウを誇り、単一のNVIDIA H100 GPUで動作する高い効率性を実現している。
上位モデルのMaverickは、同じく170億のアクティブパラメータを128のエキスパートに分散させ、合計4000億パラメータの巨大な知識量を持つ。人間評価ベンチマーク「Chatbot Arena」で世界2位を獲得し、GPT-4oやGemini 2.0といった商用モデルを上回る性能を大幅に低いコストで実現した。
両モデルの最大の特徴は、テキストと画像を統合的に処理する「ネイティブ・マルチモーダリティ」だ。従来の後付け的な統合ではなく、設計段階からマルチモーダル処理を前提とした「アーリーフュージョン」戦略により、より自然で高度な理解が可能になっている。
Behemoth遅延が示すAI開発の現実
当初4月に予定されていた超巨大モデル「Llama 4 Behemoth」の開発は深刻な困難に直面している。総パラメータ数2兆、アクティブパラメータ数2880億という圧倒的スケールを誇るはずだったBehemothは、技術的課題により2025年秋以降へと延期された。
遅延の背景には、メモリ効率化のために採用した「チャンク化アテンション」が長文脈での論理的推論を阻害する設計上の欠陥や、MoEのルーティング方式をトレーニング途中で変更したことによる不安定化といった根本的な問題があった。この失敗は、単純なスケーリングによる性能向上が限界に達しつつあることを示している。
Behemothの躓きを受け、MetaはAI戦略の大幅な見直しを迫られた。2025年7月、同社は新たに「スーパーインテリジェンス研究所」を設立し、外部からトップ人材を招聘する体制強化に乗り出している。これは、これまでのオープンソース戦略から、一部クローズドな次世代AGI開発へと軸足を移す可能性を示唆する重要な転換点だ。
オープンウェイトモデルの戦略的価値
Llama 4は厳密には「オープンソース」ではなく「オープンウェイト」モデルだ。オープンウェイトvsオープンソース ～企業のAI活用を左右するライセンス戦略の選択～で詳しく解説されているように、オープンウェイトは学習済みモデルの重みは公開するが、訓練データやコードの完全な公開は必須ではない。これにより、Metaはモデルへのアクセスを提供しつつ、知的財産を保護するバランスを取っている。
この戦略は、タイ企業にとって実用的な意味を持つ。完全なオープンソースの複雑さを避けながら、高性能なモデルを活用してカスタマイズや応用開発を進めることができる。
ソブリンAI戦略への追い風
タイにとって、Llama 4の登場は国家AI戦略を加速させる大きな機会となる。ソブリンAI（主権AI）とは何か ～国家のAI技術独立戦略とタイの挑戦～で示されているように、ソブリンAIは単なる技術的独立を超え、データ主権、文化的適応性、そして国家安全保障の観点から重要な戦略となっている。
高性能なオープンウェイトモデルであるLlama 4は、この戦略にとって理想的な基盤を提供する。ゼロからのモデル構築に比べて大幅なコストと時間の削減が可能になり、タイ語特化モデルの開発を加速させることができる。
実際、SCB 10Xが開発する「Typhoon」や国立電子コンピューター技術研究センター（NECTEC）の「Pathumma」といった国産LLMプロジェクトが進行中だ。これらの取り組みは、海外モデルへの過度な依存を避け、タイ独自の文化的コンテキストを理解するAIシステムの構築を目指している。
主要セクターでの活用可能性
Llama 4のマルチモーダル能力は、タイの重点産業での革新的な応用を可能にする。
ヘルスケア分野では、シリラート病院の胸部X線AI診断システムを拡張し、画像とタイ語カルテを統合分析する高度な診断支援システムの開発が期待できる。長大なコンテキストウィンドウにより、患者の長期病歴を参照した包括的な診断が可能になる。
観光業では、多言語対応とマルチモーダル能力を活かし、観光客がスマートフォンで撮影したランドマークの写真から、その歴史や文化的背景をタイ語や英語で詳しく解説するパーソナライズされた観光ガイドシステムの実現が見込まれる。
農業分野においても、ドローン撮影画像、土壌センサーデータ、気象予報を統合的に分析し、最適な農作業タイミングを提案するAIアドバイザーの構築により、生産性向上と持続可能な農業の推進が期待される。
企業が備えるべき戦略
Behemothの遅延とオープンソースAIエコシステムの変化は、タイ企業にとって重要な示唆を与えている。
第一に、特定のプロバイダーへの過度な依存を避けるマルチモデル戦略の重要性が浮き彫りになった。オープンソース、クローズドソース、国産モデルを適材適所で活用できる柔軟性が競争優位の源泉となる。
第二に、外国企業のAPIを単純に利用するだけでなく、自社データでのファインチューニング能力を社内に構築することが急務だ。これにより、競合他社には模倣できない独自の価値を持つAIサービスの開発が可能になる。
第三に、セクター横断的な連携による人材育成とデータ基盤の整備が重要である。特に、タイの文化的文脈を理解し、ローカルニーズに特化したAIソリューションを開発できる人材の確保が、長期的な競争力を左右する。
今後の展望
BKK IT Newsは、Llama 4の成功と挫折が示すAI業界の変化は、タイのAI戦略にとって転換点になると考えている。単純なスケーリングの時代の終焉は、技術的な独立性と専門性を重視する新たなパラダイムの始まりを意味する。
Metaの戦略転換により、今後のオープンソースAIエコシステムはより多様化し、複雑になるだろう。この環境変化は、タイ企業にとって挑戦であると同時に、国産AI技術の競争力を高める絶好の機会でもある。
重要なのは、この技術的転換期を見据えた戦略的な投資と人材育成だ。Llama 4が提供する技術基盤を活用しつつ、長期的な技術自立に向けた取り組みを加速させることが、タイのAI立国への道筋を確実なものにするだろう。
参考記事:
– The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively – Meta AI
– Meta Delays Its Next Big AI Launch – Again – TechRepublic
– Thailand’s National AI Strategy and Action Plan (2022-2027) | Digital Watch Observatory
– Thailand Invests in Developing Its Own AI Model – Thai Embassy Washington DC
– Llama 4 Scout / Maverick 完全ガイド：GPT-4oを超えるオープン
