本記事では、各国がそれぞれの事情やニーズに基づいて独自に開発を進める大規模言語モデル（LLM）の世界的な状況について調査した研究を紹介します。近年、ChatGPTの登場によりLLM技術が広く知られるようになりましたが、その裏で多くの国々が自国向けモデルの開発に力を入れ始めています。本研究は、なぜ各国がそのような独自モデルを求めているのか、具体的にどのような戦略や取り組みを行っているのかを分析したものです。

背景

LLMの研究開発が世界中で急速に広がっています。その発端となったのは、ChatGPTのように自然な文章を生成できるモデルが一般にも利用可能となり、多くの人がその便利さを実感し始めたことでした。

しかし、この種のモデルの開発には膨大なテキストデータと高度な計算能力が求められるため、一部の国や大手企業だけが独占的に開発を進める状況が生じました。そこで多くの研究機関や企業は、公開されている既存モデルをベースに、自分たちのニーズに合わせてカスタマイズする方法を模索するようになりました。

特定のLLMの普及が進む中で、特定の国や地域の文化や言語に合った、独自のLLMを開発する重要性が認識されるようになりました。なぜなら、外国企業に依存しない国内のモデルを利用することにより、データ漏洩のリスクを軽減し、国家や地域の安全保障を強化できる可能性があるからです。
いくつかの国では、自国向けに最適化したモデルが行政業務の効率を高めるなど、実際に世界規模のモデルよりも優れた成果を出しています。

さらに、アメリカや中国などでは軍事目的でもLLMの活用が進められており、軍事的なコミュニケーションや公開情報分析などの分野で役立っています。国ごとに異なる規制や言語、文化に応じたモデル開発が必要とされるのは、こうした実際の利用場面が多様であり、一律の国際的なモデルだけでは十分な対応が難しいからでもあります。

同時に、多くの国々はAIに関する国家戦略を掲げ、自国内での技術開発を推進しています。これには、外国の技術への依存度を下げ、自国のデータ保護や技術競争力を維持する狙いがあります。さらに倫理面や法的課題への対応、スーパーコンピュータやデータセンターなどのインフラ整備、オープンなデータ環境の整備、そしてAI分野で活躍できる人材育成にも積極的に取り組んでいます。

このような背景から、今回研究者らは各国がどのように自国の状況を生かしたLLMの開発を進めているのか、その戦略や具体例、投資や規制の状況を調査し、分析しています。

以下に調査結果を詳しく紹介します。グローバルな視野で戦略を考察する際の参考になるかもしれません。また、企業における「独自LLM」を開発する理由を分析する目的でも役立つ可能性があります。