楽天、日本語特化LLM「Rakuten AI 3.0」を発表 約7,000億パラメータで最高水準の性能

楽天、日本語特化LLM「Rakuten AI 3.0」を発表 約7,000億パラメータで最高水準の性能

楽天グループは、大規模言語モデル（LLM）「Rakuten AI 3.0」を発表し、API提供を開始した。約7,000億パラメータという巨大規模と、日本語評価で高いスコアを記録したことが特徴で、2026年春にはオープンウェイト（モデル重み）の公開も計画されている。これは楽天のサービス内AIを底上げするだけでなく、外部開発者にも高度な日本語AIを提供する本格的な布石と言える。ただし、現時点ではAPI経由での利用が中心となるため、個人開発者が気軽に試すにはハードルが高いかもしれない。

GENIACプロジェクトが生み出した日本語特化の巨大モデル

「Rakuten AI 3.0」は、楽天グループが推進する「GENIAC」プロジェクトの一環として開発された。公式発表によれば、このモデルは約7,000億パラメータを持つMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用している。MoEは、モデル全体のパラメータ数は膨大でも、実際に処理時に活性化するのは一部の専門家（Expert）のみという構造だ。楽天のケースでは、トークンごとに約400億パラメータが活性化するとされており、巨大な知識容量を維持しつつ、推論時の計算コストを効率化している。

最大の注目点は、その日本語能力の高さだ。日本語に特化した評価ベンチマーク「日本語MT-Bench」で8.88というスコアを達成した。このスコアは、現時点で公開されている日本語特化LLMの中でも最高水準に位置する。これは、楽天グループが持つEC、金融、通信などの多岐にわたるサービスで生成される膨大な日本語データを学習に活用した結果と考えられる。

「Rakuten AI 3.0」をどう使うことができるのか

現在、開発者がこのモデルを利用する主な方法は、楽天が提供する「Rakuten AIゲートウェイ」のAPIを通じたものだ。同ゲートウェイのAPI群に「Rakuten AI 3.0」が追加され、プログラムからその高度な日本語処理能力を呼び出すことができる。例えば、自社サービスのカスタマーサポートチャットボットのバックエンドエンジンとして、あるいは日本語の長文要約や高品質なコンテンツ生成ツールとしての組み込みが想定される。

具体的な使い方としては、まずRakuten AIゲートウェイに開発者登録を行い、APIキーを取得する。その後、チャット補完（Chat Completion）などのエンドポイントに対して、適切なプロンプト（指示文）とパラメータを付与してリクエストを送信する。プロンプトでは、タスクの詳細な指示（「以下の会話履歴を基に、顧客の質問に丁寧に回答してください」）や、出力形式の指定（「箇条書きで3点まとめて」）を日本語で明確に記述することで、モデルの性能を引き出せる。

高度な日本語処理が求められるビジネスシーンでの活用

このモデルの強みは、ビジネス文脈を含む複雑な日本語のニュアンスを理解し、生成できる点にある。考えられる活用シーンは多岐にわたる。

第一に、高度な顧客対応の自動化だ。ECサイトでの商品に関する詳細な質疑応答や、金融商品の説明文のドラフト作成、契約書類の要点解説など、専門性と正確性が要求される場面での利用が期待される。第二に、コンテンツ制作支援である。マーケティングブログ記事の下書き生成、プレゼン資料の構成提案、社内報告書の要約など、創造性と正確性のバランスが難しい作業をサポートできる。第三に、楽天グループ内サービスへの統合だ。楽天トラベルの旅行プラン説明文の自動作成や、楽天市場の商品説明文の品質向上、Rakuten Linkの会話要約機能など、既存サービスの体験をAIによって強化していくことが予想される。

国内他社モデルとの位置付けと今後の展望

日本語特化の大規模LLMを開発する動きは、NTT、Preferred Networks（PFN）、LINEなど国内の主要テック企業でも活発だ。「Rakuten AI 3.0」は、約7,000億パラメータという規模と日本語MT-Benchでの高スコアにより、この競争において有力な一員として参入したと言える。特にMoEアーキテクチャを採用した点は、巨大化と効率化を両立する現在のLLM開発の潮流に沿った選択である。

公式発表によれば、最大の将来の見どころは2026年春に予定されているオープンウェイトの公開だ。モデルの重みそのものが公開されれば、研究機関や開発者は独自のハードウェアでモデルを実行し、ファインチューニングを行うことが可能になる。これにより、より多様な分野や特定のタスクに特化した派生モデルが誕生する生態系の創出が期待される。楽天は自社サービスのAI化を加速させるだけでなく、日本語LLMのオープンな基盤技術の提供者としての役割も目指していることが窺える。

まとめ：誰が「Rakuten AI 3.0」を注目すべきか

「Rakuten AI 3.0」は、ビジネス用途における日本語の高度な理解と生成を必要とする企業や開発者にとって、強力な新たな選択肢となる。特に、楽天の各サービスと連携したアプリケーション開発を考えている場合、その価値は大きい。また、大規模日本語LLMの技術動向をウォッチする研究者やエンジニアは、そのアーキテクチャとベンチマーク結果、そして今後のオープンウェイト公開の行方に注目すべきだ。

一方で、一般ユーザーや小規模な個人開発者がすぐに触れる機会は限られる。まずは楽天の各サービス内で、検索精度の向上やチャットボットの応答品質向上といった形でその効果を実感することになるだろう。楽天グループは、この自社開発の基盤モデルを梃子に、国内AI市場における存在感を一段と高めようとしている。