なぜPFNは「国産AI」をゼロから開発するのか　担当者に聞く“自家製ならではの利点”

解説

AIモデルの導入が進む中で、企業がどの外部モデルを利用するかという選択は重要な課題になっています。特にセキュリティやコンプライアンスの観点から、「どこで」「誰が」「どのようなデータを使って」AIを動かしているのかを明確にする必要があります。

従来型のAIモデルの多くは、ブラックボックスな部分が多く、不具合の原因究明やガバナンス設計を行うのが困難な場合があります。そのため、自己の内製化を目指し、最初から自社のニーズに合わせて開発を進める「フルスクラッチ」のアプローチが増えています。

ポイント

• PFNは、国産AIモデル『PLaMo』をゼロから設計するフルスクラッチ開発に注力し、「説明責任」と「信頼性」の確保を目指している。
• このアプローチにより、学習データセットの制御や原因究明の容易さを実現し、日本の言語特性に合わせた日本語処理性能（低トークン消費）も高めている。
• 国家安全保障上のリスクを意識しつつ、国内での計算基盤とノウハウ蓄積を通じて、自律的なAIモデルの開発サイクルを確立しようとしている。
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• PFNのフルスクラッチ開発アプローチに関する留意点
  この事例は、企業が外部の汎用オープンAIモデル（例：OpenAI, Anthropicなど）に依存するのではなく、自社独自のデータセットやアーキテクチャを組み込んだAIシステム構築を目指すケースを示しています。情シスとしては、単に最新の性能を追いかけるだけでなく、「誰が」「どのデータを」「どのように」使ってこのAIを動かしているのかというガバナンス設計が求められます。

具体的な懸念点として、著作権侵害やデータ漏洩のリスクについて高い「説明責任」を要求される場面が増えることです。フルスクラッチ開発であれば、学習用データセットの経緯とフィルタリングプロセスをすべて管理できるため、監査対応やコンプライアンス対応が容易になります。

導入検討時には、外部API連携型（SaaS/クラウド依存）か、オンプレミスでの全ライフサイクル管理が可能かという視点が必要です。後者の場合、計算資源の確保（国内クラスタの利用など）、および運用チームによる高度なAIモデル管理ノウハウが求められます。
– 計算リソースとインフラ戦略への影響
AIモデルの運用には膨大な計算資源が必要であり、その拠点が「自前でコントロールできる国内領域」に留まるかどうかが重要な判断材料となります。国外クラウドサービスを利用する場合、地政学的リスクや通信途絶によるシステム停止リスクが考慮に入れる必要があります。

国産化の流れを受け、データ生成からモデル開発、運用までを一貫して国内の計算基盤（オンプレミスまたは国内クラウド）で完結させようとする動きが増加しています。これはネットワーク管理者やインフラ担当者が、従来の仮想マシンやコンテナレベルではなく、「AIワークロード専用の物理/論理的な計算クラスタ」を設計・管理する必要があることを意味します。

情シスへの影響

PFNのフルスクラッチ開発アプローチに関する留意点

この事例は、企業が外部の汎用オープンAIモデル（例：OpenAI, Anthropicなど）に依存するのではなく、自社独自のデータセットやアーキテクチャを組み込んだAIシステム構築を目指すケースを示しています。情シスとしては、単に最新の性能を追いかけるだけでなく、「誰が」「どのデータを」「どのように」使ってこのAIを動かしているのかというガバナンス設計が求められます。

具体的な懸念点として、著作権侵害やデータ漏洩のリスクについて高い「説明責任」を要求される場面が増えることです。フルスクラッチ開発であれば、学習用データセットの経緯とフィルタリングプロセスをすべて管理できるため、監査対応やコンプライアンス対応が容易になります。

導入検討時には、外部API連携型（SaaS/クラウド依存）か、オンプレミスでの全ライフサイクル管理が可能かという視点が必要です。後者の場合、計算資源の確保（国内クラスタの利用など）、および運用チームによる高度なAIモデル管理ノウハウが求められます。

計算リソースとインフラ戦略への影響

AIモデルの運用には膨大な計算資源が必要であり、その拠点が「自前でコントロールできる国内領域」に留まるかどうかが重要な判断材料となります。国外クラウドサービスを利用する場合、地政学的リスクや通信途絶によるシステム停止リスクが考慮に入れる必要があります。

国産化の流れを受け、データ生成からモデル開発、運用までを一貫して国内の計算基盤（オンプレミスまたは国内クラウド）で完結させようとする動きが増加しています。これはネットワーク管理者やインフラ担当者が、従来の仮想マシンやコンテナレベルではなく、「AIワークロード専用の物理/論理的な計算クラスタ」を設計・管理する必要があることを意味します。

影響範囲

AIモデル運用環境全体（オンプレミス/国内クラウド）

対象システム：自社構築するカスタムLLMアプリケーション、独自トークナイザーを含むシステム。

影響を受ける領域：データガバナンス層（学習用データセットの取り扱い）、計算リソース基盤（高性能なGPUクラスタ等）、ID・アクセス制御（データへのアクセス権限管理）。

適用されるレイヤー：モデル推論プロセス全体（バックエンドAPI、アプリケーション連携部分）

重要度

★★★★★

対象者

• セキュリティ担当者
• M365管理者
• Entra管理者
• AD管理者
• Linux管理者
• ネットワーク管理者

優先度

計画的に対応

優先度の理由

本記事は特定の脆弱性への対処を促しているわけではありませんが、AIの利用が増える中で「自律的なコントロールと説明責任」を重視するガバナンスやアーキテクチャ設計の重要性を再認識させるため、「様子見」ではなく「計画的」な対応が必要です。特にデータセット管理（ガバナンス）と計算資源基盤の検討は喫緊の課題であり、単なる機能導入ではなく、長期的なインフラ戦略として組み込む必要があります。

確認手順

• 自社のAI利用における学習データセットの出所・著作権適格性、取り扱いポリシーを再確認する。
• 外部の汎用LLMサービスに依存した場合のリスク（国外情勢による停止リスクなど）と代替策を検討する。
• 計算資源の確保に関して、国内データセンターやクラウドへのリソース集中計画を立てる。
• AIモデルが生成した出力結果について、責任所在（どのアウトプットを自社システムとして信頼するか）を明確にするための運用手順書を作成・レビューする。