基盤モデル（Foundation Model）

基盤モデル（Foundation Model）とは、膨大なデータをもとに大規模な計算資源で事前学習された汎用的なAIモデルのことを指します。 自然言語処理・画像認識・音声認識・マルチモーダル処理など、さまざまなタスクに柔軟に適応できることから、「AIの土台」として幅広い応用が可能です。 Foundation Modelの代表的な特徴は以下の通りです： • 大規模な事前学習（Pretraining）により豊富な知識を獲得 • 少数の追加データで特定タスクに適応できるファインチューニング（Fine-tuning）やプロンプト活用 • 言語・画像・音声など複数のメディアを統合的に扱える拡張性 • 汎用性と再利用性が高く、業界・分野を問わず展開可能 代表的な基盤モデルの例には以下があります： • GPTシリーズ（OpenAI） • BERT・T5（Google） • CLIP・DALL·E（OpenAI） • Flamingo・Gemini（Google DeepMind） • LLaMA（Meta） など Foundation Modelの活用は、以下のような領域で広がっています： • チャットボットや検索エンジンの言語理解向上 • 医療・法務・教育分野への専門AIの迅速な展開 • マーケティングやコンテンツ生成における自動化支援 • ロボティクスやシミュレーションでの汎用的な知能獲得 基盤モデルは「汎用AI」の実現に向けた重要なステップとされており、従来のタスク特化型AIと異なり、ひとつのモデルから多様な問題を解決できる柔軟性と拡張性が評価されています。