楽天が日本のAI開発を加速！「Rakuten AI 3.0」で新たな時代へ
楽天グループ株式会社は、日本の生成AI開発力強化を目指す国家プロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）プロジェクト」の一環として、新たな高性能AIモデル「Rakuten AI 3.0」を開発したことを発表しました。このモデルは、日本語に特化した大規模言語モデル（LLM）として国内最大規模を誇り、日本語の深い理解と、楽天グループのサービスにおける最大90%ものコスト削減を実現するなど、その性能に注目が集まっています。
AI技術が急速に進展する現代において、各国が生成AIの開発競争を繰り広げています。そのような中で、日本独自の言語や文化、慣習を理解するAIモデルの重要性は増しており、「Rakuten AI 3.0」は日本のAI産業における重要な一歩となるでしょう。
Rakuten AI 3.0とは？その驚くべき特徴
「Rakuten AI 3.0」は、Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャという先進的な技術を採用した日本語大規模言語モデルです。このモデルは、楽天がこれまで開発してきたAIモデルの中でも最大規模となる、約7,000億個ものパラメータを持っています。パラメータとは、AIが学習を通じて調整する「知識の量」のようなもので、数が多いほど多くの情報を処理し、複雑なタスクに対応できる可能性が高まります。
日本語に特化した深い理解力
このモデルは、オープンソースコミュニティで公開されている優れたモデルを基盤としつつ、楽天独自の高品質なバイリンガルデータや長年の技術力、研究成果を組み合わせて開発されました。これにより、日本の独特な言語のニュアンス、文化、そして慣習をより深く理解することが可能です。例えば、日本語特有の表現や文脈、文化的な背景を考慮した応答など、より自然で適切なコミュニケーションが期待できます。
「楽天エコシステム」での活用とコスト削減効果
「Rakuten AI 3.0」は、生成AI APIを統合した開発用プラットフォーム「Rakuten AIゲートウェイ」のAPI群に加わり、楽天の多様なサービスを提供する「Rakuten AI」エージェントプラットフォームを通じて、順次導入される予定です。これにより、ショッピング、金融（フィンテック）、旅行、エンターテインメントといった幅広いサービスにおいて、AIの活用がさらに進むことになります。
特筆すべきは、その高い効率性です。楽天が実施した調査によると、「楽天エコシステム」のサービスを支える場面で、他社の同規模モデルを使用した場合と比較して、最大で90%ものコスト削減が実現されたと報告されています。これは、AIの運用コストが大きな課題となる中で、非常に画期的な成果と言えるでしょう。
将来的なオープンウェイトモデルとしての公開
楽天は、来春を目途に「Rakuten AI 3.0」をオープンウェイトモデルとして公開することも計画しています。これは、AIモデルの「重み（ウェイト）」と呼ばれる学習済みデータを一般に公開することで、世界中の研究者や開発者がそのモデルを利用し、さらに発展させることができるようになることを意味します。これにより、日本のAI技術の発展だけでなく、世界のAIコミュニティ全体に貢献することが期待されます。
GENIACプロジェクトと楽天の貢献
「Rakuten AI 3.0」の開発は、経済産業省および国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が推進する「GENIACプロジェクト」の一環として行われました。このプロジェクトは、日本の生成AI開発力を強化することを目的としており、楽天は次世代の日本語大規模言語モデルの研究開発のため、本年7月にGENIACの第3期公募に採択されています。
「Rakuten AI 3.0」の学習費用の一部は、生成AI開発に必要な計算資源として、GENIACの補助を受けています。これは、国を挙げたAI開発推進の取り組みと、楽天の高い技術力が連携した成果と言えるでしょう。
楽天グループのChief AI & Data Officer（CAIDO）であるティン・ツァイ氏は、「楽天では、高品質でコスト効率の高いモデルの開発に注力しており、ユーザー体験を豊かにし、価値のあるAIを提供することを目指しています。本モデルの導入により、楽天のサービスは新たな段階へと進化します」とコメントしています。
また、経済産業省AI産業戦略室長の渡辺琢也氏も、「高い性能を持つ大規模で効率的なAIモデル開発という成果を出されたことを歓迎いたします。この成果の社会実装を通じてAIエコシステムを拡大し、日本のAI産業をリードしていかれることを期待します」と述べ、本モデルへの大きな期待を寄せています。
高効率を実現する技術の核心：Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャ
「Rakuten AI 3.0」の最大の技術的特徴の一つが、Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャの採用です。AI初心者の方にも分かりやすく説明すると、これは「専門家集団」のような仕組みです。
通常のAIモデルが、すべての情報を一人の「万能な専門家」が処理するようなものだとすれば、MoEアーキテクチャは、複数の「専門家（エキスパート）」を抱え、入力された情報（「トークン」と呼ばれるデータの最小単位）に応じて、最も得意な専門家が処理を担当する、というイメージです。
「Rakuten AI 3.0」は、約7,000億個という膨大なパラメータを持つ一方で、個々のトークンを処理する際には、そのうち約400億個のパラメータのみをアクティブ化（実際に使用）します。これにより、必要な部分だけを効率的に使うことで、計算資源の消費を抑えながらも高い性能を発揮できるのです。
このモデルでは、常にアクティブな「共有エキスパート」と、特定のタスクに特化した8つの「専門エキスパート」が含まれています。各トークンは、まず共有エキスパートを経由し、その後、最も適切な専門エキスパートに振り分けられて処理されます。この連携により、大規模なデータセットに対しても迅速かつ効率的な学習が可能となります。
安全な学習環境と最適化されたデータ
本モデルの学習は、楽天が設計した社内マルチノードGPUクラスタ上で実行されました。GPUクラスタとは、多数の高性能な計算処理装置（GPU）を連携させて、膨大な計算を高速で行うためのシステムです。これにより、大規模で複雑なデータセットを効率的に学習させることが可能になります。
また、学習データが外部に送信されることのない、楽天の隔離された安全なクラウド環境に展開されているため、データのセキュリティも確保されています。さらに、日本の市場と楽天のビジネスニーズに最適化された豊富で高品質な独自データを用いてファインチューニング（特定のタスクに合わせてモデルを微調整すること）されているため、非常に正確な処理を実現しています。
最高水準の日本語性能を実証
「Rakuten AI 3.0」は、その日本語性能においても最高水準を達成しています。楽天は、基盤モデル（膨大なデータで事前に学習された汎用的なモデル）の会話能力や指示への追従能力を細かく調整（ファインチューニング）し、その性能を評価するために「日本語版MT-Bench」という評価データを使用しました。
日本語版MT-Benchは、ライティング、ロールプレイ、推論、数学、コーディング、抽出、STEM（科学・技術・工学・数学）、人文科学といった8つの側面から、モデルの能力を評価する80の質問で構成されています。この評価において、「Rakuten AI 3.0」は他の主要なモデルや、楽天の従来のモデルである「Rakuten AI 2.0」と比較して、非常に高いスコアを記録しました。
以下の表は、「Rakuten AI 3.0」と日本語に特化した主なモデルの比較を示しています。
この表を見ると、「Rakuten AI 3.0」が8.88という高いスコアを達成し、他の主要なモデルを上回っていることがわかります。
また、楽天がこれまでに開発したAIモデルとの比較では、その進化がより明確に示されています。
「Rakuten AI 3.0」は、以前の「Rakuten AI 2.0」や「Rakuten AI 7B」と比較して、圧倒的に高い日本語MT-Benchスコアを達成しており、楽天のAI開発における大きな進歩を物語っています。
日本語版MT-Benchに関する詳細な情報は、以下の論文で確認できます。
「Rakuten AI 2.0」に関する過去のプレスリリースはこちらです。
楽天が描くAIの未来
楽天は、独自のモデル開発を通じて大規模言語モデルに関する知識と専門性を深め、「楽天エコシステム」をサポートするために最適化されたモデルを常に生み出しています。今回の「Rakuten AI 3.0」の発表は、その取り組みの最新かつ最も重要な成果の一つです。
今後、楽天は豊富なデータと最先端のAI技術を活用し、世界中の人々へ新たな価値を創出することを目指していくとしています。オープンウェイトモデルとしての公開が実現すれば、日本のAI技術が世界に広がり、新たなイノベーションのきっかけとなることでしょう。きっと、さまざまな分野で「Rakuten AI 3.0」を基盤とした新しいサービスやアプリケーションが生まれてくることが期待されます。
まとめ
楽天が開発した「Rakuten AI 3.0」は、Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用した国内最大規模の日本語大規模言語モデルであり、日本語の深い理解と優れた効率性を両立しています。GENIACプロジェクトの一環として開発されたこのモデルは、楽天のサービスにおいて最大90%のコスト削減を実現し、日本語版MT-Benchで最高水準のスコアを達成するなど、その高性能が実証されました。
来春にはオープンウェイトモデルとしての公開も予定されており、日本のAI技術の発展と普及に大きく貢献することが期待されます。楽天のAI戦略は、ユーザー体験の向上とビジネス効率化の両面で、今後のAI業界を牽引していくことでしょう。
