基盤モデル

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

従来のAIとの違い

主要な基盤モデル

言語モデル（LLM）

マルチモーダルモデル

画像生成モデル

基盤モデルの活用方法

1. プロンプトエンジニアリング

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（検索拡張生成）

外部知識との組み合わせ

4. エージェント化

ツールと組み合わせて自律行動

課題と議論

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

• マルチモーダル化の進展
• 推論コストの低下
• オープンモデルの発展
• 特化型モデルの台頭

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。