LG CNS、GPT-4oを上回る1110億パラメータLLMをCohere共同開発

2025年07月10日

LG CNSとCohereが1110億パラメータの推論特化LLMを共同開発
モデル圧縮技術により2GPU環境での効率的動作を実現
GPT-4oやClaude 3.7 Sonetを上回るベンチマーク性能を達成

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革新的なモデル圧縮技術で実現した効率的AI運用

LG CNSとカナダのAI企業Cohereが共同開発した新しい大規模言語モデルは、1110億パラメータという大規模な構成でありながら、わずか2基のGPUで動作する画期的な効率性を実現しました[1]。この技術革新は、従来の大規模言語モデルが必要とする膨大な計算リソースを大幅に削減し、企業レベルでのAI導入における新たな可能性を切り開いています。

モデル圧縮技術の採用により、従来であれば数十基のGPUを必要とする規模のモデルが、最小限のハードウェア環境で稼働可能となりました。この技術的ブレークスルーは、AI運用コストの大幅な削減と、より多くの企業がAI技術を活用できる環境の整備に貢献することが期待されています[1]。

この技術革新を身近な例で説明すると、従来のAIモデルが大型トラック数十台分の荷物を運ぶのに対し、新しいモデルは軽自動車2台で同じ荷物を効率的に運べるようになったということです。これは単なる技術的改善ではなく、AI導入の敷居を大幅に下げる革命的な変化といえるでしょう。企業にとって、高額なインフラ投資なしに最先端のAI技術を活用できる道筋が見えてきたのです。

多言語対応と推論性能でGPT-4oを上回る実力

開発されたLLMは韓国語、英語、日本語、中国語を含む23言語に対応し、特に推論タスクにおいて優れた性能を発揮します[1]。内部テストでは、OpenAIのGPT-4oやAnthropic社のClaude 3.7 Sonetといった業界トップクラスのモデルを上回るベンチマーク結果を記録しました。

この推論特化型アプローチは、単純な文章生成ではなく、複雑な問題解決や論理的思考を要求される企業用途に最適化されています[2]。LG CNSが掲げる「エージェンティックAI」ビジョンの実現に向けて、自律的な意思決定能力を持つAIシステムの構築を目指しています。

推論能力に特化したAIの重要性は、人間の思考プロセスと比較するとよく理解できます。従来のAIが「記憶力の良い学生」だとすれば、この新しいモデルは「論理的思考力に優れた研究者」のような存在です。企業が直面する複雑な課題に対して、単なる情報検索ではなく、状況を分析し、論理的な解決策を提示できる能力を持っています。これは、AI技術が単なるツールから、真のビジネスパートナーへと進化していることを示しています。

オンプレミス展開による企業データセキュリティの確保

LG CNSは、この新しいLLMをオンプレミス形式で提供することを計画しており、企業の機密データを外部に送信することなく、安全な環境でAI処理を実行できる体制を整えています[1]。この戦略は、データプライバシーとセキュリティを重視する企業ニーズに直接応答するものです。

クラウドベースのAIサービスが主流となる中で、オンプレミス展開という選択肢は、金融、医療、政府機関など、高度なセキュリティ要件を持つ業界にとって特に重要な意味を持ちます。企業は自社のデータガバナンス方針を維持しながら、最先端のAI技術を活用できるようになります。

オンプレミス展開の価値は、家庭の金庫と銀行の貸金庫の違いに例えることができます。クラウドAIが銀行の貸金庫のように安全でも外部に依存するのに対し、オンプレミスAIは自宅の金庫のように完全に自社管理下に置けます。特に機密性の高いデータを扱う企業にとって、この「完全な制御権」は単なる選択肢ではなく、必須条件となることが多いのです。LG CNSのアプローチは、AI技術の進歩とセキュリティ要件の両立という、現代企業が直面する重要な課題に対する実用的な解決策を提示しています。

まとめ

LG CNSとCohereの共同開発による新しいLLMは、技術的革新、性能向上、そして実用性の三つの側面で業界に大きなインパクトを与える可能性を秘めています。2GPU環境での効率的運用、GPT-4oを上回る推論性能、そしてオンプレミス展開によるセキュリティ確保という特徴は、企業AI導入の新たなスタンダードを確立する可能性があります。この技術革新が、AI技術の民主化と企業レベルでの実用化促進に大きく貢献することが期待されます。