AIO、LLMOの活用は、ビジネスや日常生活のさまざまな場面で注目を集めていますね。特に、AIの運用をいかに効率的かつ安全に行うかは、多くの企業にとって喫緊の課題となっています。今日、2025年10月21日現在、そんなAIOとLLMOに関する最新のニュースを1本ご紹介しますよ。

1. NTT、軽量・高性能な国産LLM「tsuzumi 2」を発表。企業DXを加速へ

概要

NTTが2025年10月20日に、大規模言語モデル(LLM)の普及に伴う電力消費や運用コスト、そして機密情報の取り扱いにおけるセキュリティリスクといった課題を解決するため、軽量でありながら高性能な日本語処理能力を持つ「tsuzumi 2」の提供を開始しました。この純国産LLMは、1つのGPUで動作可能という点が特徴で、日本企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を力強く後押しすると期待されています。まるで、日本のAI活用に新しい風が吹き込んできたみたいで、ワクワクしますね。

背景

近年、ChatGPTのようなLLMが爆発的に普及し、その可能性に多くの企業が注目していますよね。しかし、実際にビジネスに導入しようとすると、モデルのバージョン管理やパフォーマンス監視、セキュリティ対策、そして何よりも運用コストや電力消費の増大が大きな壁となっていました。特に、機密情報を扱う企業にとっては、セキュリティ面での懸念も無視できない課題だったんです。こうした背景から、NTTは2023年に初代「tsuzumi」を発表し、これらの課題解決を目指してきました。そして今回、その次世代モデルとして「tsuzumi 2」が満を持して登場したわけです。

課題

これまでのLLM運用では、膨大な計算リソースが必要なため、電力消費や運用コストが非常に高額になることが大きな問題でした。また、クラウドサービスを利用する場合、機密情報の外部流出リスクも考慮する必要があり、セキュリティ面での懸念も尽きませんでしたよね。さらに、ビジネスの現場では、複雑なドキュメントの正確な理解や、業界に特化した専門知識への対応力が求められており、汎用的なLLMだけでは十分に対応しきれないケースも多かったんです。これらの多岐にわたる課題が、多くの企業にとってAI導入の障壁となっていたんですよ。

今後の展開予想

「tsuzumi 2」の登場は、LLMの運用を格段にシンプルにし、より多くの中小企業でも先進的なAI活用が進むと予想されます。特に、1GPUでの動作が可能という特性は、コストと環境負荷を大幅に削減できるため、持続可能なAI活用の道を拓いてくれるでしょう。これにより、日本企業のDXが加速し、生産性向上や新たな価値創造に繋がることが期待されます。さらに、NTTはサイバーセキュリティ分野への応用や、自律的に連携・議論するAIコンステレーションの開発も進めているとのこと。これからの日本のAI技術が、世界を舞台にどんな活躍を見せてくれるのか、本当に楽しみですね。

2. NTT、純国産大規模言語モデル「tsuzumi 2」を発表。

概要

皆さん、こんにちは。2025年10月20日、NTTさんがやってくれましたね。軽量でありながらも、とっても高性能な日本語処理能力を持つ大規模言語モデル「tsuzumi 2」の提供を開始したんです。電力消費や運用コスト、そしてセキュリティといった、これまでLLM活用で悩みの種だった課題にしっかり対応しつつ、企業や自治体のデジタルトランスフォーメーション(DX)を力強く支援する、まさに「純国産AI」として大きな注目を集めていますよ。特に、日本語の知識や解析力では海外の巨大なモデルをも上回る性能を発揮するというから、これはもう驚きを隠せませんよね。

背景

近年、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)が爆発的に普及して、私たちの生活やビジネスに欠かせない存在になってきましたよね。でも、その裏側では、モデルの運用に必要となる膨大な計算リソースや電力消費、さらには機密情報の取り扱いに関するセキュリティリスクなど、たくさんの課題が山積していたんです。特に日本国内では、こうした課題をクリアして、企業や組織が安心して利用できる「国産AI」の登場が待ち望まれていました。NTTさんは、このような現場の声に応えるべく、2023年に発表した初代「tsuzumi」の経験を活かし、さらに進化した次世代モデル「tsuzumi 2」の開発に成功したんですね。

課題

これまでのLLM運用を振り返ってみると、やっぱり高額なGPU(画像処理半導体)の確保が大変だったり、企業の大切な機密データを外部のクラウドサービスに預けることへの不安が、AI導入の大きなハードルになっていました。特に日本語って、独特の言い回しや専門用語が多いので、海外製のモデルだと、なかなかそのニュアンスを正確に捉えきれないケースも少なくなかったんです。さらに、一度導入したモデルの性能を安定して維持したり、新しいバージョンへの対応、そして継続的な最適化といった、いわゆるAIOps(AI運用)的な側面も、多くの企業にとって頭を悩ませる複雑な課題だったと言えるでしょう。

今後の展開予想

この「tsuzumi 2」の登場は、まさにゲームチェンジャーになりそうですね。なんと、たった1基のGPUで動いちゃう軽量設計なので、導入コストを大幅に抑えつつ、高セキュリティなオンプレミスやプライベートクラウド環境での運用が実現できるんですよ。これは、これからの企業DXをぐっと加速させる大きな要因になること間違いなしです。金融機関や医療機関、そして自治体といった、特に高い信頼性が求められる専門分野での活用も期待されていて、国内でのAI導入の敷居が大きく下がるはずです。NTTさんは、2027年にはこの関連事業を5000億円規模にまで拡大する目標を掲げているそうなので、今後の「tsuzumi 2」が日本のAI市場でどんな活躍を見せてくれるのか、本当に楽しみで仕方ありませんね。

3. AI検索時代に必須。LLMOが企業ブランディングを変革

概要

皆さん、2025年10月21日現在、情報収集の仕方が大きく変わってきているのをご存知ですか。ChatGPTやGoogle Geminiのような生成AIが直接質問に答える「AI検索」が主流になりつつあり、これまでのSEO(検索エンジン最適化)だけでは不十分な時代が到来しているんです。そこで今、注目されているのが「LLMO(大規模言語モデル最適化)」という新しい概念なんですよ。LLMOは、自社のコンテンツがAIの回答に適切に引用・参照されるように最適化する取り組みで、企業のブランド認知度や信頼性を高めるために欠かせない戦略になっています。皆さんの情報がAIの回答に登場するかどうかが、ビジネスの成否を分ける時代が到来したんですね。

背景

近年、大規模言語モデル(LLM)の飛躍的な進化は、私たちの情報収集行動を根本から変えつつありますよね。ユーザーは、従来の検索エンジンのようにウェブサイトのリンクをたどるのではなく、AIアシスタントに直接質問して、要約された回答を得ることが増えました。これにより、ウェブサイトへの直接的なアクセスが減少する「ゼロクリック検索」が顕著になってきているんです。この大きな変化に対応するため、企業は、単に検索順位を上げるだけでなく、AIが自社情報を信頼できる情報源として認識し、回答に含めるようなコンテンツ戦略へとシフトする必要が出てきたんですよ。

課題

現在のLLMOにおける主要な課題は、AIがどのような基準でコンテンツを評価し、引用しているのかが「ブラックボックス」である点にあります。従来のSEOのように明確なアルゴリズムが公開されていないため、効果測定が難しいのが現状なんですね。また、AIに適切に情報を理解させるためには、コンテンツの構造化や信頼性、権威性を高めることが求められます。さらに、モデルの出力品質の維持や、予期せぬ「ハルシネーション(事実誤認)」への対応も常に頭を悩ませる問題で、データプライバシーやコンプライアンスといったガバナンス面でも、厳格な管理が求められているんですよ。

今後の展開予想

このLLMOの重要性は、今後ますます高まっていくこと間違いなしです。AI検索の利用が拡大するにつれて、企業は自社コンテンツがAIによってどのように解釈され、利用されるかをより深く理解し、戦略的に対応していく必要があります。将来的には、AIがコンテンツを評価する基準がより明確になったり、LLMOに特化した効果測定ツールやプラットフォームが登場したりするかもしれません。企業は、質の高い一次情報を提供し、それをAIが理解しやすいように構造化することで、新しい時代のデジタルプレゼンスを確立し、ブランド価値を最大化できるようになるでしょう。この変化の波に乗り遅れないように、今からLLMOの戦略をしっかりと立てていきましょうね。
※ この分野の最新動向については、引き続き注目が集まっています。

🔗 参考情報源

この記事は以下のニュースソースを参考に作成されました：

• codezine.jp
• digitalpr.jp
• itmedia.co.jp
• m2ri.jp
• group.ntt
• businessnetwork.jp
• searchengineland.com
• tilipmandigital.com
• quanta.agency
• it-optimization.co.jp
• reinforz.co.jp
• medium.com
• learn-dev-tools.blog
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• prtimes.jp