AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「Yi」というモデルの話が出てきましてね。正直どこが凄いのかさっぱりで、要するにうちの業務にどう役立つんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく噛み砕きますよ。Yiは要するに性能と実用性を両立させたオープンな基盤モデル（Foundation Models; FM：基盤モデル）であり、少ない投資で現場利用へ持っていきやすい設計が特徴なんです。
「少ない投資で現場利用へ」って、それは具体的にどういう意味ですか。うちの設備で動くとか、コストが安いとか、そういうことでしょうか。
いい質問です。端的に言えば三点です。第一に、モデルのスケール設計によってRTX 4090のような消費者向けGPUでも推論できること、第二に、データエンジニアリングで重複削除などを徹底し学習データの質を高めたこと、第三に、量子化（Quantization; 量子化）などで推論コストを下げたことです。
これって要するに、最新モデルの性能を割安なハードで利用できるということ？それなら投資対効果が見えやすい気がしますが、現場のデータで使えるかが不安です。
その懸念も的確です。Yiは汎用の「基盤モデル」を公開し、その上で少量で質の高いアラインメントデータやファインチューニングを行う運用モデルを想定しています。つまり、最初に大きな投資をする代わりに、社内データを用いた小さな調整で実務に合わせていけるんですよ。
それなら現場の人が怖がらずに試せそうです。とはいえ、品質の担保や安全性はどうなのですか。うちの製品情報が外部漏洩したら困ります。
重要な点です。モデルをオンプレミスや閉域ネットワークで動かすこと、データの前処理で個人情報や機密を除去すること、そして小さな評価セットで意図しない応答を検証すること、これら三つを順に実施すればリスクを大幅に下げられます。
なるほど。で、結局のところ導入のロードマップはどう描けばいいですか。最短で効果を出すための順序を教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つで、まずは小さなPOC（概念実証）を現場の一業務で回し、次に評価基準を定めた上で安全対策を組み込み、最後に運用可能な形で段階展開する、という流れです。
分かりました。最後に確認ですが、Yiがうちの現場で生きるかどうかは結局データの“質”が鍵、という理解でよいですか。私が会議で説明する際に一言で言える表現が欲しいです。
その理解で合っていますよ。短く言うなら「高品質データで小さく試し、現場に合わせて磨く」これでいけます。さあ一緒に始めましょう。
では私の言葉でまとめます。Yiは消費者向けのハードでも動く設計により現場導入コストを抑えつつ、データ品質の追求で少ない追加学習で実務適合を図る方式、そして段階的に安全対策を組み込んで展開する、という理解で合っておりますでしょうか。
素晴らしいです！その要約で十分に伝わりますよ。ぜひ会議で使ってくださいね。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。Yiは「性能と実用性の均衡」を狙ったオープンな基盤モデルであり、特に企業が自社の現場データで少ない投資でカスタマイズし実運用に耐える点を変えたのである。これまでの大型モデルは性能は高いが導入コストが大きく、現場で使う際の障壁が高かった。Yiはモデル設計とデータエンジニアリングの両輪でその壁を下げ、消費者向けGPUでの推論や量子化（Quantization; 量子化）を通じたコスト低減を実現している。要するに、企業が段階的にAIを取り入れる現実的な道筋を示した点で位置づけられる。
まず基礎概念として基盤モデル（Foundation Models; FM：基盤モデル）とは、大量データで学習され多様なタスクに転用できる汎用的なモデルをいう。Yiは6Bおよび34Bパラメータ規模で事前学習（Pretraining; 事前学習）を実施し、これを基にチャットや長文コンテキスト対応、視覚言語統合など多様な派生を作っている。従来の大規模モデルと比べ、小さめのモデルでも複雑な推論をこなせるようスケール設計を工夫している点が特徴である。企業の観点では過大なハード投資を避けつつ実用性能を確保できる利点がある。
また、Yiが強調するのはデータ品質（data quality）への集中である。大量のトークンをそろえること以上に、データの重複除去やノイズ削減を徹底して学習に投じることで、同等の学習量でもより良い性能を引き出す設計になっている。これにより、企業が持つ限られたラベル付きデータや業務文書を有効に活用できる下地が整えられた。つまり量だけでなく質で勝負するアプローチであり、実務導入の現実的なコスト感を底上げしない。
本稿は経営層に向け、Yiの技術的中核と現場導入の示唆を結論先行で整理する。後続の章では先行研究との差別化点、技術要素、実験結果、議論点、今後の学習方向を順に解説する。最終的には会議で使える短い表現を提供し、経営判断の場で説明可能な状態にするのが目的である。忙しい経営者が要旨を掴み、次の一手を決める参考となるよう書く。
2.先行研究との差別化ポイント
Yiが際立つのは三つの差別化要因である。第一に「スケールの実用化」であり、34Bの高性能を目指しつつも6Bクラスでの実用を重視するデザインにより、消費者向けGPUでの推論可能性を確保している点である。第二に「データエンジニアリング重視」で、3.1兆トークン相当のコーパスを用いるのみならず、重複除去や階層的なデータ選別を行い質を高めている点である。第三に「インフラと運用の工夫」で、分散スケジューリングや自動復旧など実運用を考慮した設計を整備している点が大きい。
先行の大型モデル群は計算資源とデータ量をスケールさせることで性能を伸ばしてきた。一方で運用時のコストやオンプレ化の難しさが課題であり、企業が現場で使うための現実的な導入プロセスを欠いていた。Yiはそのギャップを埋めることを目的に設計されており、ユーザー側のハードウェア制約を考慮したパラメータ設計や推論効率化技術を同時に実装している点が差別化になっている。
また、視覚言語（vision-language）統合や長文コンテキスト（long context）対応を多段階で実現する点も先行研究との差である。視覚エンコーダーの統合や深さを増す継続学習（depth-upscaling）などによって、多様なタスクに強い汎用性を持たせている。これは単にベンチマークを追うだけでなく、企業が抱える複合的な業務課題に対応するための実装である。
総じて、Yiは学術的な貢献だけでなく「企業が取り込みやすい実務性」を重視した点で先行研究と一線を画している。経営判断としては、技術的革新が運用可能性とコスト面で実際のビジネス価値に結びつくかを見極めることが重要である。次章ではその技術的中核を詳述する。
3.中核となる技術的要素
Yiの中核は三つの技術的要素に集約される。第一はモデルアーキテクチャの選定とスケール設計であり、トランスフォーマー（Transformer; トランスフォーマー）をベースにしつつパラメータ数を段階化し、6Bと34Bの二層構成で異なる用途に対応できる柔軟性を持たせている。第二はデータパイプラインである。ここではカスケード型の重複除去やノイズフィルタリングを導入し、高品質なコーパスを構築することで学習効率を高めている。第三は推論効率化技術で、4ビットと8ビットの量子化（Quantization; 量子化）やPagedAttentionなどを組み合わせ、実運用コストを抑えている。
トランスフォーマーは注意機構により長距離依存を扱えるが、計算コストが課題である。Yiは長文コンテキスト（long context）の処理能力を拡張するためのKVキャッシュ最適化や動的バッチングを導入し、実際の対話や文書検索用途での応答性を向上させている。これにより、製造現場のログ解析や設計文書の検索といった用途で現場負荷を抑えた運用が可能になる。
データ面では英語・中国語を中心に3.1兆トークン級のコーパスを整理しているが、単なる量ではなく質の改善に注力している点が鍵である。重複除去は過学習や記憶型の誤応答を防ぎ、ラベルデータの精選はファインチューニング時の安全性と有用性を確保する。ビジネス適用においては、このデータ品質の高さが少ない追加学習で機能させるための肝である。
最後にインフラ面ではクロスクラウドの弾性スケジューリングや自動障害復旧の仕組みを備え、開発から提供までのフルスタックを支える構造としている。これにより、社内での運用開始からスケールアウトまでの導入ハードルが下がるため、経営的には初期投資を抑えつつ段階的に効果を確認できるという利点がある。
4.有効性の検証方法と成果
検証は標準ベンチマークとユーザー指標の双方で行われている。標準試験としてはMMLU（Massive Multitask Language Understanding; MMLU）や数学・コーディング・常識推論のベンチマークを用いており、基礎モデルでGPT-3.5に匹敵するスコアを示したと報告されている。対話モデルについてはAlpacaEvalやChatbot Arenaといった人間評価プラットフォームで高い好感度を得ており、実運用での受容性を示唆している。
また効率性評価としてはKVキャッシュの最適化やモデル量子化の組合せにより、推論コストを抑えた上でのレイテンシ改善が確認されている。これにより消費者向けGPUでの稼働やクラウドコストの低減が現実的になり、総所有コスト（TCO）の観点で導入メリットが出る。企業導入においてはこのコスト面の検証が意思決定の主要因となる。
実験結果は多岐にわたり、読解や試験問題、コード生成においても堅実な性能を示している。重要なのは、これらの結果が単独の数値で終わらず、量子化後のモデルが依然として実務で許容される精度を維持している点である。つまりコストと性能の両立が実データで示されたことが評価できる。
一方で限界も明示されている。特定ドメインの専門知識やコンプライアンスに関する応答の安全性は、モデル本体だけで完全に保証されるわけではない。ここは企業側での追加のアラインメントや監査プロセス、オンプレ化などの運用設計が必要であると結論付けられる。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は「オープン性」と「責任ある運用」のバランスにある。オープンにすることでコミュニティ貢献と透明性が得られるが、逆に誤用や情報漏洩のリスクも高まる。Yiはオープンモデルであるが、運用面ではオンプレや閉域運用を想定する指針を示しており、研究と実務の間で責任をどう担保するかが議論点である。
またデータの品質向上は成果を引き上げるが、その工程はコストがかかり専門的であるため、多くの企業にとってハードルが残る。重複除去やノイズ除去のためのパイプライン整備、ラベル付けの精度確保は外注か内製かといった運用判断を迫る。ここをどう合理的に実施するかが採用の鍵となる。
技術的には長文コンテキストや視覚統合の部分でさらなる改良余地がある。特に長時間のセッションや専門文書での一貫性確保は未解決課題であり、継続学習（continual learning）やメモリ機構の改良が求められる。企業用途では具体的な品質基準と検証プロトコルを設ける必要がある。
倫理・法規制の観点も無視できない。生成コンテンツの帰属や誤情報の拡散、機密情報の扱いなどは企業リスクとして管理すべきであり、モデル提供者と利用者の責任分担を明確にする必要がある。これらは技術だけでなく、契約や運用ルールの整備を伴う課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の方向性としては三つの軸を推奨する。第一に「業務特化の少量学習」へ投資し、社内データを使って少ないラベルで十分な効果を出す手法を確立することである。第二に「運用ガバナンスの整備」であり、オンプレ運用やアクセス制御、検証フローを標準化することが必要である。第三に「インフラ効率化」として量子化やキャッシュ最適化の継続的改善でコスト削減を図るべきである。
研究面ではデータ品質指標の定量化や、ファインチューニング時の安全性評価指標の開発が期待される。これにより企業が導入判断を行う際の客観的な評価軸が整備される。現場でのPOCを積み重ね、その結果を基に評価基準を作ることが現実的なアプローチである。
またオープンコミュニティとの協業も重要である。外部のベンチマークや評価成果を取り込み、社内での検証に活用することで技術的負債を減らせる。外部知見を取り入れつつ自社の守るべきデータは厳格に処理するハイブリッドな運用が現実的だ。
最終的に経営判断としては、小さく始めて早期に効果を計測し、得られた効果に応じて投資を拡大する逐次投資の方針が推奨される。Yiはそのような段階的導入戦略と親和性が高いため、まずは一業務でのPOC実施を勧める。
会議で使えるフレーズ集
「高品質データで小さく試し、現場に合わせて磨く」
「消費者向けGPUでの推論を想定しており、初期投資を抑えて試せる設計である」
「まずは一業務でPOCを回し、評価基準と安全策を定めた上で段階展開する」
01.AI, “Yi: Open Foundation Models by 01.AI,” arXiv preprint arXiv:2401.00001v1, 2024.
