楽天、7000億パラメータの日本語LLMを発表｜2025-12-27 Daily Tech Briefing
（Surveyed by Gemini 3.0 Pro）
🧭 Executive Summary
- 楽天が7000億パラメータの日本語特化LLMを発表、オープン化も視野に。
- 仏昆虫食ユニコーンが巨額調達の末に破綻、ハードテックの課題浮き彫りに。
- 画像から3D生成するMicrosoftの新技術など、AIツールの進化が続く。
📰 Headline News
■ 楽天、7000億パラメータの日本語LLM「Rakuten AI 3.0」発表 🔗
Q. 海外勢が優勢な中、楽天のLLMは何が差別化要因か？
A. 日本語独自の文脈理解に特化した学習データと、計算効率を高める「MoE（Mixture of Experts）」構造の採用、そして来春にオープンウェイトモデルとしての公開を予定している点が最大の強みだ。
【Key Facts】
- 規模と構造: 7000億パラメータ規模のモデルを含み、MoEアーキテクチャを採用することで推論速度と精度のバランスを最適化している。
- 性能評価: 日本語性能を測るベンチマーク「MT-Bench」において高いスコアを記録し、日本語特化モデルとしての優位性を示した。
- 展開戦略: 自社サービスへの導入に加え、オープンウェイトとして公開することで、国内のAI開発基盤としての地位確立を狙う。
【Analyst Note】
- ソフトバンクやNTTなどが独自の日本語LLM開発を進める中、楽天は「オープン戦略」を明確に打ち出した点が注目される。
- 特にMoEの採用は、運用コスト（推論コスト）を抑えつつ大規模モデルの恩恵を受けるための現実的な解であり、商用利用における実効性が高い。
【Source】 [ITmedia エンタープライズ] 楽天、7000億パラメータの日本語LLM「Rakuten AI 3.0」を発表 各種サービスに展開予定
■ 6億ドル調達の仏昆虫食ユニコーン「Ÿnsect」が破産申請 🔗
Q. 有望視されたディープテック企業がなぜ破綻したのか？
A. 工場建設コストの高騰と生産立ち上げの技術的遅延により資金が枯渇したためだ。ソフトウェアと異なり、ハードウェア（工場）を伴うスタートアップのスケーリングがいかに困難であるかが露呈した。
【Key Facts】
- 資金調達と結末: 昆虫食（飼料・肥料向け）企業として欧州最大級の6億ドル以上を調達したが、裁判所による清算手続きに入った。
- 直接的な原因: 世界最大規模の垂直農場の建設を目指したが、技術的な予期せぬ問題とコスト超過により、商業生産の軌道に乗る前に資金が尽きた。
- 市場背景: 投資家の関心がAIなどの高収益・低資本集約的な分野へ移り、設備投資型のスタートアップへの追加出資が厳しくなっている。
【Analyst Note】
- 「アトム（物理世界）への投資」のリスクを再認識させる事例。気候テックやフードテックは、R&Dから社会実装（工場稼働）までの「死の谷」が深く長い。
- Ÿnsectの失敗は、技術自体の否定ではなく、スタートアップという形態と大規模設備投資のミスマッチを示唆している可能性がある。
【Source】 How reality crushed Ÿnsect, the French startup that had raised over $600M for insect farming
■ Microsoft、画像から高品質3Dモデルを生成する「TRELLIS.2」発表 🔗
Q. 3D生成AIの進化はクリエイティブ制作をどう変えるか？
A. 従来数時間から数日かかった3Dモデリング作業が、画像1枚から数秒で可能になり、ゲーム開発やメタバース構築におけるプロトタイピングのサイクルを劇的に短縮させる。
【Key Facts】
- TRELLIS.2: Microsoftが開発。1枚の画像から、幾何学的にもテクスチャ的にも整合性の取れた高品質な3Dモデルを生成する。
- Step-GUI: 中国のユニコーンStepFunが開発したAIエージェント。デスクトップ画面を認識し、人間のようにGUI操作（クリックや入力）を自動実行する。
- 技術トレンド: 生成AIは「テキスト/画像」の生成から、「3D空間の構築」や「PC操作の代行（エージェント）」へと応用範囲を広げている。
【Analyst Note】
- 画像to3D技術の民主化は、専門スキルを持たないクリエイターが3Dコンテンツ制作に参加する障壁を下げる。
- 一方、Step-GUIのような操作代行AIは、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を過去のものにする可能性があり、ホワイトカラーの業務自動化の次なる波となる。
【Source】 よりリアルになった画像 to 3Dモデル「TRELLIS.2」Microsoftが発表、動画をPOVに変換するAI「EgoX」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー）
■ 若手社員の6割が「生成AI使用」を報告せず、シャドーAIが常態化 🔗
Q. 企業にとっての「隠れAI利用」の真のリスクとは何か？
A. 情報漏洩などのセキュリティリスク以上に、組織として「効果的なプロンプトや成功事例」が共有されず、生産性向上のナレッジが属人化したまま埋没してしまうことだ。
【Key Facts】
- 調査結果: 業務で生成AIを利用している若手社員の約6割が、上司や会社にその事実を報告していない。
- 背景: 「禁止されるかもしれない」「説明が面倒」「自分のスキルとして見せたい」といった心理が働いていると推測される。
- 対策: 単なる禁止や監視ではなく、安全な利用ガイドラインを策定し、AI活用を推奨・称賛する文化作りが求められる。
【Analyst Note】
- BYOD（私物端末利用）の時代と同様、ツールが現場の利便性に先行して普及している。「使った者勝ち」の状況を放置せず、公式なサンドボックス環境を提供することが急務だ。
【Source】 [ITmedia ビジネスオンライン] 「生成AI使いました」言わない若手社員が6割 どんなリスクがある？
■ リコー「GR IV」レビュー：カルト的人気のコンデジが正統進化 🔗
Q. スマートフォン全盛の今、なぜ専用機GR IVを買うべきなのか？
A. スマホでは得られない物理的な操作体験と、「スナップシューター」としての圧倒的な速写性、そして大型センサーによる画質が強化されており、撮影プロセスそのものを楽しむ層に訴求するためだ。
【Key Facts】
- 主な改良点: オートフォーカス（AF）の精度と速度が大幅に向上し、GRシリーズの課題であった動体撮影や低照度下での使い勝手が改善された。
- 不変の価値: ポケットに入るAPS-Cサイズセンサー搭載機という独自の立ち位置を維持。スマホのコンピュテーショナル・フォトグラフィーとは異なる、自然で階調豊かな画質を提供。
- 市場の反応: 依然として入手困難な状況が予想され、ニッチながら熱狂的なファンベースに支えられている。
【Analyst Note】
- 「何でもできるスマホ」へのアンチテーゼとして、「撮ることに特化した単機能ガジェット」の価値が再評価されている象徴的な製品。Z世代における「デジカメブーム」の文脈とも合致する。
【Source】 Ricoh GR IV Review: Everyone’s Favorite Pocket Camera Gets Better
■ 猛暑対策の切り札、電力を消費しない「放射冷却」素材技術 🔗
Q. エアコンに頼らない冷却技術は実用段階にあるのか？
A. 実用段階に入りつつある。ナノ構造を用いた塗料やフィルムにより、電力を一切使わずに表面温度を外気温より下げることが可能で、空調負荷の大幅な削減が期待されている。
【Key Facts】
- 技術原理: 「放射冷却」現象を応用し、太陽光を反射しつつ、物体からの熱を赤外線として宇宙空間へ放出する特殊な素材を使用する。
- 社会的意義: 世界的な気温上昇によりエアコン需要が急増し、電力網を圧迫している中、エネルギーを消費しない受動的な冷却手段として注目されている。
- 応用: 建物の屋根用塗料だけでなく、衣類や屋外機器の筐体など、多様な分野への展開が進んでいる。
【Analyst Note】
- MIT Tech Reviewが選定する重要技術。単なる省エネ技術ではなく、エネルギーインフラへの負荷を物理的に下げる「適応策」として、気候変動ビジネスの中核になり得る。
【Source】 The paints, coatings, and chemicals making the world a cooler place
🔍 Trends & Signals
今日のニュース群からは、AI開発の「ローカル化・オープン化」と、ハードウェアビジネスの「明暗」が見て取れる。
- AIモデルの主権争い: 楽天の7000億パラメータモデルのように、各国の企業が自国言語・文化に最適化した「ソブリンAI（主権AI）」を構築する動きが加速している。これはOpenAI一強時代からの脱却を示唆する。
- 「隠れAI」から「公式AI」への過渡期: 現場レベルでの生成AI利用は完全に定着したが、企業ガバナンスが追いついていない。2026年に向けては、これを禁止するのではなく、いかにナレッジとして吸い上げるかが競争力の源泉となる。
- ハードウェア・スタートアップの選別: Ÿnsectの破綻は、設備投資型ビジネスの資金調達環境の厳しさを示した。一方で、Ricoh GR IVのような「明確な体験価値」を持つハードウェアや、冷却素材のような「物理的な課題解決」技術には依然として強い需要と注目がある。
※本記事は生成AI(Gemini 3.0 Pro)による要約を含みます。重要な判断は必ず参照元をご確認ください。