さくらインターネットが生成AI向けプラットフォームサービスを開発、NECのcotomiを基盤モデルとして採用へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

さくらインターネットが生成AI向けプラットフォーム開発を開始
APIとRAG向けベクトルデータベースを提供予定
NECの生成AI「cotomi」との基本合意契約を締結

さくらインターネットが生成AI向けプラットフォームサービスの開発に着手

さくらインターネットは生成AI向けのプラットフォームサービスの開発に着手し、AIアプリケーションとLLMを始めとする基盤モデルを提供することを発表した。このプラットフォームでは生成AI向けクラウドサービス「高火力」を繋ぐためのAPIとRAG向けのベクトルデータベースが提供され、開発者は従来より容易にAIアプリケーションを開発できるようになる。^[1]

さらにさくらインターネットは日本電気株式会社と基本合意契約を締結し、同社が開発した生成AI「cotomi」を基盤モデルとして提供することが決定した。今後も国内外のさまざまな企業と連携し、プラットフォームにおける基盤モデルの選択肢を拡充していく予定である。

このプラットフォームサービスにより、AIアプリケーションの開発事業者は選択する基盤モデルによってデータの通信や保管を日本国内で完結させることが可能になる。さくらインターネットは今後も高まるAI需要に応えるため、生成AIの発展に継続的に寄与していく方針だ。

生成AI向けプラットフォームサービスの主な機能と特徴

項目	詳細
提供サービス	生成AI向けプラットフォームサービス
主要機能	APIとRAG向けベクトルデータベースの提供
基盤モデル	NECの生成AI「cotomi」
特徴	データの通信や保管を日本国内で完結可能
今後の展開	国内外の企業との連携による基盤モデルの拡充

RAGについて

RAGとはRetrieval Augmented Generationの略称で、データベースから情報を検索してLLMに回答を生成させる技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

データベースから必要な情報を検索して活用
LLMの回答生成能力を拡張
検索拡張生成として知られる技術

さくらインターネットの新プラットフォームではRAG向けのベクトルデータベースが提供され、AIアプリケーションの開発をサポートする。このベクトルデータベースによって効率的な情報検索と生成が可能となり、より高度なAIアプリケーションの開発が実現できるようになる。

生成AI向けプラットフォームサービスに関する考察

さくらインターネットが開発を開始した生成AI向けプラットフォームサービスは、日本国内でのAIアプリケーション開発を促進する重要な取り組みとなる。特にNECの生成AI「cotomi」との連携により、国産の基盤モデルを活用したAIアプリケーション開発が可能となり、データのローカライゼーションニーズに応えることができるだろう。

今後の課題としては、多様な基盤モデルの統合とそれらの性能の最適化が挙げられる。基盤モデル間の互換性や性能の標準化、APIの使いやすさなどが重要になってくるが、さくらインターネットの技術力と実績を活かすことで、これらの課題を克服できる可能性が高いだろう。

将来的には国内外の企業との連携をさらに拡大し、より多様な基盤モデルを提供することで、開発者の選択肢が広がることが期待される。また高火力との連携強化により、より高度なAIアプリケーションの開発が可能になるはずだ。

参考サイト

^ さくらインターネット. 「さくらインターネット、生成AI向けプラットフォームサービスの開発を開始 | さくらインターネット」. https://www.sakura.ad.jp/corporate/information/newsreleases/2024/11/25/1968217720/, (参照 24-11-27).
NEC. https://jpn.nec.com/

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