編集部
生成AIが進化を遂げる中、オープンソースモデルの導入が活発化している。IBMやRed Hatなどの大手IT企業は、オープンソースの利便性を強調し、開発の透明性とコスト削減を推進している。とりわけIBMは、生成AIモデル「Granite」をApache 2.0ライセンスの下で公開し、柔軟な運用を可能にした。
しかし、オープンソースにはサポート不足やセキュリティリスクといった課題が存在する。また、Open Source Initiativeによる新しい定義に対する業界内の合意も得られていない。果たして、オープンソース生成AIが今後のスタンダードとなり得るか、企業はその利便性とリスクを見極めつつある。
生成AIにおけるオープンソースの可能性と限界
生成AI分野において、オープンソースは新たな可能性を切り拓いている。IBMが提供するGraniteなどのAIモデルが、Apache 2.0ライセンスに基づき公開されていることは、その代表例である。このライセンスの下では、企業は商用コードとの統合や自由な改変、無償配布が可能となり、特にカスタマイズ性や効率性が求められる現代の産業において有効である
。IBMとRed HatはInstructLabを立ち上げ、コミュニティにモデル改変の手段を提供しており、これが生成AIにおける協働的な開発促進に寄与している。だが、現状ではプロプライエタリなモデルに比べて、オープンソースモデルにはサポート体制や継続的なアップデートが不足する傾向にあり、セキュリティ面での課題も生じやすい。
こうした利点とリスクの併存は、企業にとって選択肢の多様化を意味するが、同時にセキュリティやメンテナンスの自己責任が問われる要因ともなる。外部からの監査が容易な分、透明性は向上するものの、サポートが途絶えた際には企業内部での対応が求められる点は考慮するべきである。Appledore Research GroupのPatrick Kellyが指摘するように、通信業界などでの採用にはコストやリソース確保が条件となるため、広範な導入には慎重な評価が必要だろう。
オープンソース生成AIの定義と新たな基準への期待
オープンソース生成AIの概念は明確化が求められている段階にある。最近、Open Source InitiativeがAIに特化した初のオープンソース定義を発表したことは、この方向性を模索する重要なステップである。IBMリサーチのDarío Gilは、Graniteモデルがこの定義にどの程度合致するかについて断言を避けているが、生成AI分野における透明性とオープンな議論の必要性を強調している。
このように、オープンソース生成AIが抱える課題を整理し、業界全体での共通理解を深める動きが進んでいる。
一方で、オープンソースを進める上で、完全な公開と商業上の秘密保持のバランスも課題である。プロプライエタリモデルと比較して透明性が利点であるオープンソースだが、その一方で競争上の理由から機密事項の保持も重要となる。
GartnerのArun Chandrasekaranが指摘するように、オープンソースの品質と開発スピードは向上しているが、クローズドソースモデルとの競争で生き残るかは不透明なままである。この動向は、企業が生成AI導入の方針を定める際に今後も注視するべき要素である。
オープンソースとプロプライエタリの併用による最適解の模索
現在、生成AIを導入する企業の多くが、商業ライセンスモデルとオープンソースモデルを併用する形で運用している。S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスの調査によれば、エンタープライズソフトウェアと同様に、プロプライエタリとオープンソースの両方のモデルが共存する傾向がある。
GitHubによると、オープンソースの生成AIモデルは特定アプリケーションに最適化される場合に精度が5～10%向上するとされ、クラウドプラットフォーム上での利用が進んでいる。企業にとっては、この両者を組み合わせることで柔軟性と安定性の両立が図れることになる。
しかし、オープンソースの柔軟性が企業ごとの技術力やリソースに依存する点も無視できない。セキュリティ更新の自己管理や、産業基準との適合を確保する責任が伴うため、導入企業はリスクに対して事前の対策を講じることが不可欠である。今後も生成AIの導入が広がる中、オープンソースとプロプライエタリの最適なバランスを追求することが、生成AIの持続的な発展に寄与する重要な課題といえよう。