解説
さらに詳しく解説
基盤モデル（Foundation Model）は、大規模データで事前学習され、様々なタスクに転用可能な汎用AIモデルです。GPT、Claude、Geminiなどの大規模言語モデルや、画像生成モデルが該当します。
基盤モデルの定義
特徴
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 大規模学習 | 膨大なデータで事前学習 |
| 汎用性 | 多様なタスクに適用可能 |
| 転移学習 | 少量データでの適応 |
| 創発能力 | 学習していない能力の発現 |
従来の[AI](/glossary/ai)との違い
| 項目 | 従来のAI | 基盤モデル |
|---|---|---|
| 学習方式 | タスク特化 | 大規模事前学習 |
| 汎用性 | 低い | 高い |
| 必要データ | 大量のラベル付き | 少量で適応 |
| 開発コスト | 都度開発 | 微調整で利用 |
主要な基盤モデル
言語モデル（LLM）
[マルチモーダル](/glossary/multimodal)モデル
| モデル | 対応モダリティ |
|---|---|
| GPT-4o | テキスト、画像、音声 |
| Gemini | テキスト、画像、音声、動画 |
| Claude 3 | テキスト、画像 |
画像生成モデル
| モデル | 開発元 |
|---|---|
| DALL-E 3 | OpenAI |
| Stable Diffusion | Stability AI |
| Midjourney | Midjourney |
基盤モデルの活用方法
1. [プロンプトエンジニアリング](/glossary/prompt-engineering)
そのまま使用、プロンプトで制御
2. ファインチューニング
特定タスク向けに追加学習
3. [RAG](/glossary/rag)（検索拡張生成）
外部知識との組み合わせ
4. [エージェント](/glossary/agent)化
ツールと組み合わせて自律行動
課題と議論
| 課題 | 内容 |
|---|---|
| 計算コスト | 学習・推論に膨大なリソース |
| 環境負荷 | 電力消費、CO2排出 |
| 集中化 | 少数企業への集中 |
| 安全性 | 悪用、バイアス、幻覚 |
日本の取り組み
- 国産基盤モデルの開発
- GENIAC（経産省）
- 大学・研究機関の研究
今後の展望
基盤モデルは、AI技術の民主化と産業応用を加速させる重要なインフラとなっています。
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