SoftBank・Preferred Networks、国産 AI 基盤モデル開発に本格始動——政府連携で5年計画

概要

※本記事は公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。一次情報は出典欄をご参照ください。

日本政府の「人工知能基本計画」（2025年12月閣議決定）を受け、民間企業側の対応が具体化しつつある。SoftBank グループは国内 GPU データセンターの大規模増強と日本語・マルチリンガル対応の大規模言語モデル（LLM）開発に本格投資する方針を示した。Preferred Networks（PFN）は長年の深層学習研究・産業 AI の知見を活かし、製造業・医療分野に特化した日本語基盤モデルの開発ロードマップを発表。両社は政府の AI 戦略本部が主導する産官学連携スキームの中核パートナーとして位置づけられている。

事実のポイント

• SoftBank: 国内 GPU データセンターへの大規模投資を継続・加速。大規模 LLM の自社開発・外部調達の双方を視野に、日本語・マルチリンガル対応を優先
• Preferred Networks（PFN）: 製造業向け産業 AI・医療向け AI の実績を基盤に、汎用 LLM ではなく産業特化型の基盤モデル開発を推進
• 両社ともAI 戦略本部（内閣設置）との協議を通じ、政府の「5年間・約1兆円」計画の実施体制に参画
• SoftBank は ARM ホールディングス（子会社）を通じたAI チップ設計でも国内サプライチェーン強化に貢献する方向
• PFN は NTT・富士通等の国内テック企業とのコンソーシアム形成も検討中とされる
• 海外ベンダー（OpenAI・Anthropic 等）依存からの脱却と技術的自立性確保が国産モデル開発の政策的背景

用語・背景の補足

Preferred Networks（PFN）: 東京大学発の AI スタートアップ（2014年創業）。深層学習・ロボティクス・医療 AI で国際的な研究実績を持つ。トヨタ自動車との自動運転 AI 共同開発でも知られる。大規模言語モデル分野では「PLaMo」シリーズを独自開発・公開している。

GPU データセンター: AI 推論・学習に使われる GPU（グラフィックス処理ユニット）を大量に配備した計算施設。大規模 LLM の開発・運用には膨大な GPU 計算能力が必要なため、データセンターの国内配備は「技術主権」を確保する上で重要インフラとみなされる。

産業特化型基盤モデル: 汎用 LLM（ChatGPT / Claude 等）ではなく、製造・医療・金融・農業など特定分野に特化したデータで追加学習・最適化されたモデル。汎用モデルよりも専門精度が高く、産業機密データを国外サーバーに送らずに活用できる点が評価される。

注意点

• SoftBank・PFN の各計画はプレスリリース・公式発表ベース。投資金額・タイムラインの詳細は継続的に情報を確認する必要がある
• 政府の「約1兆円」の配分方式（補助金・出資・融資）は確定しておらず、各社への実際の支援額は今後の予算編成による
• 国産モデルが海外の最先端モデル（GPT-5 / Claude 4 系等）と競合できる水準に達するまでには数年単位の時間を要する見込み
• 中国・EU の国産 AI 政策との競争もあり、日本モデルの差別化戦略が問われる

編集部見解

（追記予定）