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公開：2025-05-15

さくらインターネット、生成AIプラットフォーム提供開始国産モデル活用で開発容易化

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向け実行基盤「さくらの生成AIプラットフォーム」を提供開始
• 複数の基盤モデルから選択可能で、国産サービスのみでの構築も可能
• 京都芸術大学で試験導入開始、高火力とNVIDIA H100 Tensor コア GPUを採用

さくらの生成AIプラットフォーム提供開始

さくらインターネット株式会社は2025年5月14日、フルマネージドの生成AI向け実行基盤「さくらの生成AIプラットフォーム」の提供を開始した。このプラットフォームは、生成AIアプリケーションとLLM、生成AI向けクラウドサービス「高火力」を繋ぐAPIとRAG向けのベクトルデータベースを提供するのだ。

これにより、「高火力」を活用したAIアプリケーションの開発が容易になる。複数の基盤モデルから選択でき、今後国内外問わず連携を拡大し選択肢を増やす予定である。サーバーレス環境で手軽に利用でき、LLMの専門知識がなくても様々な基盤モデルを利用できる点が特徴だ。

京都芸術大学では、株式会社miibo開発の「miibo」とNEC開発の「cotomi」を用いた試験導入を開始している。ユーザーは基盤からアプリケーションまで国産サービスのみで揃えることも可能である。試験導入のフィードバックを元に、サービスの利便性を向上させる予定だ。

さくらの生成AIプラットフォーム概要

さくらの生成AIプラットフォーム

RAGについて

RAGとはRetrieval Augmented Generationの略で、検索拡張生成を意味する。LLMが回答を生成する際に、関連性の高い情報をデータベースから検索し、その情報を元に回答を生成する技術だ。

• 関連情報の検索
• LLMへの情報提供
• より正確な回答生成

本サービスでは、このRAG向けのベクトルデータベースを提供することで、より精度の高い生成AIアプリケーションの開発を支援する。

さくらの生成AIプラットフォームに関する考察

本サービスは、生成AIの開発を容易にすることで、AI技術の普及促進に大きく貢献するだろう。国産サービスの組み合わせが可能である点は、データセキュリティの観点からも大きなメリットと言える。しかし、利用料金や、将来的な基盤モデルのアップデートによる互換性問題などが課題として考えられる。

これらの課題への対策として、明確な料金体系の提示や、基盤モデルのアップデートへの対応策を事前に提示することが重要だ。また、ユーザーサポート体制の充実も必要不可欠だろう。ユーザーにとって使いやすいインターフェースと、迅速な問題解決が求められる。

今後、様々な基盤モデルやアプリケーションとの連携強化が期待される。さらに、ユーザーのニーズに応じた機能拡張や、より高度な分析機能の追加なども期待したい。生成AI分野における継続的な技術革新への対応も重要である。

参考サイト

1. ^ さくらインターネット. 「さくらインターネット、フルマネージドの生成AI向け実行基盤「さくらの生成AIプラットフォーム」を提供開始 | さくらインターネット」. https://www.sakura.ad.jp/corporate/information/newsreleases/2025/05/14/1968219471/, (参照 25-05-15).
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2. NEC. https://jpn.nec.com/
3. NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/

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