楽天「Rakuten AI 3.0」公開｜GPT-4o超えの国産LLM誕生

GPT-4oを超えた国産AI――楽天「Rakuten AI 3.0」がついに公開

日本のAI競争が、また一歩前進した。楽天グループ株式会社は2026年3月17日、日本語に特化した大規模言語モデル（LLM）「Rakuten AI 3.0」の提供を正式に開始した。Hugging Face上で、商用利用もできるライセンス「Apache 2.0」で提供する。単なるモデルのアップデートではない。楽天がこれまで開発してきた「Rakuten AI 7B」の約100倍、「Rakuten AI 2.0」の約15倍もの規模に達した今回のリリースは、国内AI開発の歴史における大きな転換点となる可能性を秘めている。

「国産AIはまだまだ」――そんな声が根強かった日本のAIシーンで、今回の発表はそのイメージを大きく塗り替えるインパクトを持つ。以下では、技術的詳細から企業・生活者への影響まで、多角的に解説する。

Rakuten AI 3.0の技術的詳細

約7,000億パラメータのMoEアーキテクチャ

本モデルは、日本語に最適化された約7,000億パラメータのMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用したモデルだ。オープンソースコミュニティ上の最良なモデルを基に、楽天独自の高品質なバイリンガルデータ、技術力および研究成果によって開発されているため、日本の独特な言語のニュアンスや文化、慣習をより深く理解することができる。

MoEとはどういう仕組みなのか。7,000億のパラメータを複数の「エキスパートグループ」に分割し、文章を入力すると、まずそれがどんな種類の質問かを判定し、日本語の文化質問なら「日本語専門チーム」、数学なら「数学専門チーム」を自動的に選んで回答する。全員が毎回フル参加するより、「適材適所チーム」のほうが精度も速度も上がるという発想だ。

具体的な実装面では、約7,000億個のパラメータのうちトークンごとに約400億個のみをアクティブ化する構成を採用。アクティブパラメータには3つの密な層とエキスパートコンポーネントを含み、各トークンは常にアクティブな「共有エキスパート」と8つの「専門エキスパート」を経由することで、効率的な処理を可能としている。

また、同社がこれまで開発したモデルは、約70億パラメータの「Rakuten AI 7B」と約470億パラメータの「Rakuten AI 2.0」があったが、Rakuten AI 3.0ではパラメータ数を大幅に増やしている。

日本語ベンチマークでGPT-4oを超える

性能面での最大のトピックは、米OpenAIの「GPT-4o」を上回るスコアを複数の日本語ベンチマークで記録したことだ。本モデルはJamC-QAやMMLU-ProX、MATH-100、M-IFEvalといった日本語ベンチマークで76.9、71.7、86.9、72.1と主要モデルを上回るスコアを記録した。

評価に用いられたベンチマークは多岐にわたる。評価に使用されたベンチマークには、JamC-QA（日本固有の文化・歴史知識QA）、MMLU-ProX（大学院レベルの推論）、MCLM MATH-100（競技レベルの数学）、M-IFEval（指示追従能力）などが含まれている。

日本固有の文化・歴史知識を問う「JamC-QA」では76.9点を取得し、GPT-4oの74.7点を上回った。大学院レベルの推論や競技数学、指示への正確な追従力でも、GPT-4oをリードしている。

開発の背景とトレーニング環境

Rakuten AI 3.0の開発では、経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構の国内企業向けAI開発支援プロジェクト「GENIAC」第3期の補助を受けた。GENIACとは「Generative AI Accelerator Challenge」の略で、日本政府が主導する生成AI開発力の強化を目的とした国家プロジェクトだ。

トレーニング環境についても注目すべき点がある。学習は楽天が設計した社内マルチノードGPUクラスタ上で実施し、隔離された安全なクラウド環境で運用することで、データが外部に送信されない設計となっている。

ビジネス視点：企業・経営者にとっての意味

今回のリリースで最も注目すべき点の一つが、Apache 2.0ライセンスでの無償公開という点だ。これは企業にとって何を意味するのか。

コスト削減の可能性：楽天の試験では他社の同規模モデルと比べてコストを最大90%削減できたという数字も出ており、企業用途では無視できない選択肢になってきている。
自社環境での運用：OpenAIやAnthropicのモデルはAPIを通じてしか使えないが、Rakuten AI 3.0はモデル本体をダウンロードして自社サーバーで動かすことができる。APIコストをかけずに運用できるというのは、特に企業にとっては大きな選択肢となる。
幅広い用途：文章作成やコード生成、文書解析や抽出といった幅広い用途でのテキスト処理において優れた性能を発揮する。これまでに同社が開発してきたモデルと比較しても、特に複雑なタスクに対する精度が大幅に向上していることが特徴だ。
データ主権の確保：外部クラウドへのデータ送信なしに自社環境内で完結できるため、機密性の高い業務への適用も視野に入る。

楽天はモデルの公開を通じて、国内におけるAI開発コミュニティの活性化と技術支援を推進する。これは単なる自社利用にとどまらず、国内のAIエコシステム全体を底上げしようという戦略的意図が読み取れる。

消費者・生活者視点：日常生活への影響

Rakuten AI 3.0は、楽天グループの各種サービスへの導入も計画されており、一般ユーザーの日常体験にも変化をもたらす可能性がある。

文章作成・編集、コード生成、文書解析・情報抽出といった用途に対応している。メール・資料の作成、コードのレビュー、長い文書からの要点抽出など、最近のAIができることはひととおりカバーしている。

楽天サービスとの連携という点では、Rakuten AI 3.0ならではの強みは楽天サービスとの連携であり、楽天市場・楽天トラベル・楽天カードなど、複数のサービスをまたいで情報を取得・提案できる。

楽天グループは3兆件を超えるデータを保有しており、そのデータをもとにしたパーソナライズ提案も強みのひとつとなっている。ショッピング、旅行、金融まで一貫して相談できる「楽天経済圏を知るAI」として、日常的なコンシェルジュサービスへの進化が期待される。

専門家・業界関係者の見解

楽天グループのChief AI & Data Officer（CAIDO）であるティン・ツァイは、今回の公開についてこう述べている。

「楽天は、企業とユーザーをエンパワーメントする高品質で費用対効果の高いLLMモデルの開発に注力しています。本モデルは競争力のあるモデルであり、大規模なデータに加え、エンジニアリング、革新的なアーキテクチャの組み合わせを実現しました。また、オープンモデルを共有することで、国内におけるAI開発を加速化するとともに、経済産業省とも連携し、日本全国の人々に変革をもたらす協調的なAI開発コミュニティを構築することを目指します」

オープンソースとしての公開という点についても、業界からは高い評価が寄せられている。Rakuten AI 3.0はApache 2.0での完全オープン公開という点で、「誰でも使える国内最大級の日本語LLM」というポジションを確立している。日本語AIの裾野を広げるという意味では、今回のリリースはわりと意味が大きいと見られている。

国際比較：国産LLM開発の世界的潮流

日本語特化LLMの開発は、楽天だけの動きではない。国内ではNTT・富士通・SoftBankなども日本語LLMを開発しているが、多くは企業向けクローズドな提供や研究用途にとどまっている。その中でRakuten AI 3.0が際立つのは、商用利用可能なApache 2.0ライセンスでの完全オープン公開という点だ。

世界的に見ると、中国のAlibaba（Qwen）、Meta（Llama）、MistralAIなどが大規模オープンモデルを次々と公開し、オープンソースLLMの民主化を推進している。日本でも今回の楽天の取り組みは、その流れに乗るかたちで、日本語AIの民主化に向けた重要な一歩と評価できる。

また、国家レベルでのAI支援という観点でも、GENIACプロジェクトによる国主導の支援モデルは、欧州のHorizon EuropeやフランスのMistral支援策と類似しており、日本政府がAI産業育成を本格的な国家戦略として位置づけていることを示している。

今後の展望：注目すべきポイント

Rakuten AI 3.0の公開は、いくつかの重要な波及効果をもたらすと見られる。

国内AI開発エコシステムの活性化：楽天は、本モデルの公開により、国内のAIアプリケーションを開発する企業や技術者を支援することを目指している。スタートアップや中小企業が高性能な日本語LLMを無料で活用できるようになることで、国内のAIサービス開発が加速する可能性がある。
楽天サービスへの段階的統合：本モデルは、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」の生成AI API群に加わり、「Rakuten AI」エージェントプラットフォームを通じて、楽天のサービスに順次導入される予定だ。
コスト競争力の実証：社内での事前検証では、同規模の既存モデルを利用した場合と比較して、処理にかかるコストを大幅に削減する効果が確認されている。この知見が広まれば、海外モデル依存からの脱却を目指す企業にとって大きな誘因となるだろう。
次世代モデルへの布石：今回はシリーズ第3弾だが、楽天が次世代LLM研究開発への継続投資を表明しており、さらなるスペックアップも期待される。

まとめ：Rakuten AI 3.0が示す3つのポイント

📌 国内最大規模・最高性能：約7,000億パラメータのMoE構造を採用し、日本語ベンチマークでGPT-4oを上回る性能を実証。国産LLMの技術水準が世界レベルに到達しつつある。
📌 完全オープン・商用利用可：Apache 2.0ライセンスでHugging Faceから無償ダウンロード可能。自社サーバーでの運用も可能で、コスト最大90%削減の試算も。企業・開発者両方にとって革新的な選択肢となる。
📌 国家戦略と民間の融合：経済産業省・NEDOのGENIACプロジェクトの支援を受けた産官連携モデルが結実。日本のAI産業育成に向けた政策と企業努力の融合が形になった事例として、今後の国内AI開発の方向性を示している。

参考情報

著者プロフィール

伊東雄歩（いとうゆうほ） / ゆぽゆぽ

株式会社ウォーカー代表取締役 / MENSA会員 / NLPマスタープラクティショナー

IQ130超のADHD経営者。「社会不適合」ゆえに会社員を2年で挫折し、フリーランスを経由せずいきなり起業。訴訟4回、2000万円の損失、役員の裏切り、オフショア開発の地獄を乗り越え10年生き残る。心理学・教育学に1000万円投資し、独自の「成長力学」を確立。現在は生成AI教育に注力し、「3年を2日に変える」AIプログラミング2Daysキャンプを全国展開中。AIフレンズコミュニティを運営。

夢は「世界征服」——世界の常識を変え、新しい価値観を提示すること。