世界のAI競争はパラメータと資本の争奪戦として報道されがちですが、日本にとって現実的な勝ち筋は「巨大汎用モデルを追うこと」ではなく、「専門領域に徹底特化した実用LLM（医療・法律・金融・特許・企業DB）と、それを支える国産OSS＋インフラの整備」です。本稿では、PFN・NII・NTT・NEC・松尾研など国内主要プレーヤーの現状と、世界（OpenAI／Google／Meta／Baidu／Alibaba／DeepSeek 等）との比較マップを示し、政府と産業界が今すぐ実行できる具体策を挙げます。公的コーパスの構造化、RAG標準化、専門モデルのOSS共同チューニングを軸に短期〜中期のロードマップを提示します。
現状のプレーヤーマップ（概観）
世界のLLM勢力図は「米国の資本＋アルゴリズム」「中国の規模と国内市場」「日本の効率化・専門特化」に大別できます。OpenAI / Google が汎用性でリードし、中国勢は国内展開を急速に進める。日本はPFNやNIIが大規模研究を出しつつ、NEC / NTT が業務特化を進める。ここでは主要モデルを一覧表で整理します。
世界主要モデル一覧（表）
| 地域 | 開発主体 | モデル名（代表） | パラメータ（公表） | 公開状況 |
|---|---|---|---|---|
| 米国 | OpenAI | GPT-4 / GPT-4.1 | 非公開 | 商用API（設計非公開） |
| 米国 | Anthropic | Claude 3 系 | 非公開 | 商用／安全設計重視 |
| 米国 | Google / DeepMind | Gemini 系 | 非公開 | 内部仕様非公開 |
| 欧米 | Meta | LLaMA 2 / 3 | 7B / 13B / 70B | 一部公開モデルあり |
| 中国 | Baidu | ERNIE 3.0 Titan | 約260B（報告値） | 論文・発表あり |
| 中国 | Alibaba | Tongyi Qianwen 系 | 数十〜数百B（公開表現） | 商用化進行 |
| 中国 | DeepSeek | DeepSeek V3 系 | 非公開 | 急速展開・商用API |
| 日本 | Preferred Networks (PFN) | PLaMo-100B | 100B（公表） | 研究・実装報告あり |
| 日本 | NII (LLM-jp) | llm-jp-3 172B | 約172B（公表） | 学術公開（データ含む） |
| 日本 | 東京大（松尾研） | Weblab-10B 等 | 約10B | 研究公開 |
| 日本 | NEC | cotomi 系 | 非公開（中小〜中規模想定） | 業務特化型 |
| 日本 | NTT | tsuzumi 系 | 軽量〜中規模（数〜数十B） | 国内向け・オンプレ重視 |
日本勢の立ち位置（短評）
- PFN：ハード（MN-Core）とモデルの垂直統合で、大規模運用基盤を自前で整備。
- NII：研究の透明性を重視し学習データとモデルを公開、再現性と信頼性を担保。
- NEC / NTT：業務適用性と効率化（省電力・オンプレ）で差別化を図る。
マップから読み取る含意
- 日本は「量」より「効率×応用」で差別化するのが合理的。
- ソブリンAIを志向するなら国産OSS＋オンプレ推進＋公的データの整備が必須。
- PFNやNIIの公表は国内基盤の信頼性向上に寄与する。
専門領域別（医療・法律・金融・特許・企業DB）での実行可能施策
医療・法律・金融・特許・企業DBは「専門性×高付加価値×規制」という共通属性を持つのです。ここで示すのは、政府・業界・企業が短期的に実行できる具体策だ。ポイントは「公的コーパスの構造化」「RAGの業界共通仕様化」「OSS専門モデルの共同チューニング」。これらを同時に進めれば6〜18か月で実用的プロダクトが立ち上がります。
医療：即効性あるアクション
- 電子カルテの標準化API化（匿名化＋構造化スキーマ）
- 診療科別専門LLM（画像×テキストのマルチモーダル）をOSSで共同開発
- 臨床試験・倫理審査の迅速化とモデル検証プロセスの確立
法律・行政：差別化要素と実装
- 判例・法令の構造化コーパス（論点タグ付け・差分トラッキング）を政府が主導
- 自治体向けGov-LLM（申請・条例チェック）を試験導入
- 法的説明責任（RAGソースの明示）を導入基準化
金融・特許・企業DB（まとめ）
- 金融：AML・不正検知向けモデルの認定スキームを金融庁と構築
- 特許：公報の構造化→新規性判定LLMをOSS化
- 企業DB：RAGパッケージ（オンプレ対応）で中小まで含めた商材化
政策・実装ロードマップ
政府と産業界が協調して「データの公共基盤化」「OSSモデル促進」「インフラ支援（計算資源）」を短期に実施することで、専門特化による実装力を高められる。ロードマップは短期（0–6か月）で基盤整備、中期（6–18か月）で認定と商用PoC、長期（18–36か月）で輸出と国際標準化へと展開するのです。
短期（0–6か月）
- 公的データ（医療・判例・特許）のLLM学習用構造化仕様を策定
- OSSモデルの共同ベースライン（PFN/NIIベース）で試験環境を整備
- 中小病院や市区町村でRAGテンプレを検証
中期（6–18か月）
- 専門モデルの臨床評価・法的検証を実施し認定を開始
- PFNや大学スパコン等の計算資源を共同利用して大規模微調整を支援
- 金融・特許向け商用PoCをローンチ（収益モデル構築）
長期（18–36か月）
- 国内で実績を作ったモデルを輸出向けにローカライズ
- ソブリンAI枠組みで国際標準（データ安全プロトコル等）を提案
- 産学連携で持続的な人材育成プログラムを整備
技術的実装の薦め方
専門領域で成果を出すには「基盤モデル（OSS）＋RAG（内部知識接続）＋検証プロセス（専門家評価）」の三要素を並行して回す。コストを下げるための量子化や蒸留、スパース化などの手法と、説明可能性を担保するログ・トレーサビリティ設計が不可欠である。
モデル設計の要点
- まずは効率化済みのOSS基盤（例：中型8–13Bクラス）を採用して段階的に拡張
- マルチモーダルは医療や製造で特に威力を発揮するため優先実装
- 量子化・蒸留・構造的プルーニングで推論コストを削減
RAGとガバナンス
- 内部DBはRAGで接続、常にソース参照を出力する設計を標準化
- データアクセスのログを残し、説明責任を果たせるアーキテクチャにする
- 法務・医療・金融の専門家を監査チームとして組み込む
検証と責任の設計
- 誤りが許されない分野では多段検証（AI→専門家→再学習）を義務化
- エラー時の責任プロセスと保険スキームを産業横断で設計
- ユーザーが説明や根拠を容易に確認できるインターフェースを提供
競争・協調の戦略
日本が直接的に米中のスケール争いに勝つのは難しいが、信頼性・説明性・産業適合性で差別化すれば国際的にも競争力を持てる。ソブリンAIの防衛的側面（重要データは国内管理）と協調的側面（OSSと国際共同研究）は両立させるべきである。
ソブリンAIに対する立場
- 重要インフラや公的データは国内で保有・管理し、国内ガバナンス下で運用する
- OSSと国際協調で透明性を高めつつ、安全版モデルの輸出を目指す
- 規制とイノベーションのバランスを維持する政策枠組みを提案
対中・対米戦略
- 対中：データ主導の直接競争領域は限定し、国際ルール作りで差別化
- 対米：APIやクラウドで協調しつつ、産業特化型ソリューションで独自性を出す
- 産学連携で実務型人材を育成し、技術の社会実装を加速
具体的な商機リスト
日本が短期で収益化しやすいサービス群。設計は「国内法準拠・オンプレ対応・OSSベース」が基本。
- 医療診断補助SaaS（病院向け・オンプレ版）
- 特許先行技術サーチ＋新規性判定ツール（弁理士向け）
- 金融リスク／不正検知エンジン（銀行内部DB接続）
- 自治体向け行政文章自動化（Gov-LLM SaaS）
- 中小企業向けRAGパッケージ（経理・人事テンプレ）
商機一覧（表）
| 商機 | ターゲット | 収益化の軸 |
|---|---|---|
| 医療診断補助SaaS | 病院・クリニック | 導入ライセンス＋保守（オンプレ/ハイブリッド） |
| 特許新規性判定ツール | 弁理士・R&D | サブスク＋成功報酬型（特許化支援） |
| 金融不正検知 | 銀行・証券 | 導入＋年次監査サービス |
| 自治体Gov-LLM | 市区町村・都道府県 | 導入支援＋運用委託 |
| 中小企業向けRAG | 中小企業群 | 廉価サブスク＋SLA |
参考資料（主な情報源：出典名のみ）
- Preferred Networks（PFN） 技術資料・arXiv 公表
- NII（LLM-jp / LLMC） リリース資料
- NTT / NEC 各社プレスリリース
- OpenAI, Google, Meta, Baidu, Alibaba の公式発表・報道
- 各種技術記事・産業報道のまとめ
〆最後に〆
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