私たちの暮らしをどう変える？国内最大級のAI『Rakuten AI 3.0』のヒミツを優しく解説！

目　次

私たちの暮らしをどう変える？国内最大級のAI『Rakuten AI 3.0』のヒミツを優しく解説！のPodcast
驚きの進化！楽天が作り上げた「日本最大」の知能
なぜ「日本語」に強いAIが必要なの？
効率の良さの秘密「Mixture of Experts（MoE）」とは
世界トップレベルの力！ベンチマークが示す実力
楽天エコシステムでの具体的な活用と未来
オープンソースとしての歩みとライセンスを巡る議論
1. DeepSeekとの深い関わり
2. 知的財産と透明性の課題
日本のAIが描く、新しい時代のカタチ
参考資料

私たちの暮らしをどう変える？国内最大級のAI『Rakuten AI 3.0』のヒミツを優しく解説！のPodcast

下記のPodcastは、Geminiで作成しました。

驚きの進化！楽天が作り上げた「日本最大」の知能

2026年3月17日、日本のデジタル社会に大きな衝撃を与える発表がありました。楽天グループが、日本語に最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）である「Rakuten AI 3.0」の提供を開始したのです ^[1]。このモデルは、経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が推進する、日本の生成AI開発力を強化するための国家プロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の一環として開発されました ^[2]。

Rakuten AI 3.0が何よりも注目されている理由は、その圧倒的な「規模」にあります。AIの知能を測る指標の一つである「パラメータ数」は、約7,000億（700B）に達しており、これは日本国内で開発されたモデルとしては最大規模を誇ります ^[3]。楽天がこれまでに開発してきた「Rakuten AI 7B」が約70億パラメータ、「Rakuten AI 2.0」が約470億パラメータであったことを考えると、今回の3.0がいかに桁外れの進化を遂げたかがわかります ^[4]。

モデル名	パラメータ数	特徴・役割
Rakuten AI 7B	約70億	初期モデル、軽量・高速
Rakuten AI 2.0	約470億	中規模モデル、MoE採用
Rakuten AI 3.0	約7,000億	国内最大規模、最高性能、日本語特化

パラメータ数とは、人間で言えば脳の神経細胞（シナプス）の数のようなものです ^[5]。この数が増えれば増えるほど、AIはより複雑な文脈を理解し、高度な推論や専門的な知識を扱うことができるようになります ^[6]。Rakuten AI 3.0は、まさに日本が世界に誇る「巨大なデジタル頭脳」として誕生したのです。

なぜ「日本語」に強いAIが必要なの？

現在、世界中でChatGPTのような便利なAIが使われていますが、その多くは英語をベースに学習されています。しかし、私たち日本人が日常的に使う日本語は、世界でも有数の複雑な構造を持つ言語です。ひらがな、カタカナ、漢字を組み合わせ、さらには相手との関係性に応じた「敬語」や、その場の空気を読む「文脈理解」が極めて重要になります ^[7]。

英語中心のモデルでは、時に日本の文化や習慣、独特の言い回しを正確に捉えきれないことがあります ^[8]。例えば、地名や歴史的な背景、あるいは「三方よし」といった日本特有のビジネス哲学などを深く理解した上で、自然な日本語で応答するためには、日本語のデータを大量に、かつ質の高い形で学習した「日本語特化型」のモデルが必要不可欠なのです ^[9]。

日本語に特化したLLMが必要とされる主な理由は、以下の4つのポイントに集約されます。

理由	解説
日本独自の知識の反映	地名、文化、商習慣、制度など、日本独自の情報を正確に扱える。
高度な文脈理解	文脈によって意味が大きく変わる日本語の特性に対応し、自然な対話を実現する。
豊かな表現力	敬語や丁寧語など、相手や場面に応じた適切な言葉の使い分けが可能。
専門タスクの精度	法律、医療、特定の業界用語など、専門的な日本語データを理解し処理できる。

Rakuten AI 3.0は、楽天が持つ高品質なバイリンガルデータ（日本語と英語の両方のデータ）と、最新のエンジニアリング技術を組み合わせることで、日本人の感覚に寄り添った、極めて自然で高精度な応答を可能にしています ^[10]。

効率の良さの秘密「Mixture of Experts（MoE）」とは

これほど巨大なモデルになると、通常は動かすために膨大な電気代や計算リソースが必要になります。しかし、Rakuten AI 3.0は、非常に賢い「節約」の仕組みを取り入れています。それが「Mixture of Experts（MoE：混合専門家）」というアーキテクチャです ^[11]。

MoEの仕組みを初心者の方にもわかりやすく説明するために、ある巨大な「病院」や「学校の職員室」を想像してみてください ^[12]。

専門家（Experts）: 内部には、特定の分野（例えば「数学」「歴史」「プログラム」「日常会話」など）に特化した128人の小さな専門家AIが控えています ^[13]。

門番（Gating Network）: あなたが質問をした際、その質問が「どの分野のことか」を瞬時に判断する受付担当者がいます ^[14]。

従来のAIは、どんな質問に対しても「全員で」考えて答えを出していましたが、これでは効率が悪く時間がかかります。一方、MoEを採用したRakuten AI 3.0では、門番が適切な専門家（通常は128人のうち2人程度）だけを選び出し、その専門家たちだけに仕事を任せます ^[15]。他の専門家たちは休んでいるため、計算の無駄が大幅に省かれるのです ^[16]。

技術的なスペックで見ると、Rakuten AI 3.0の総パラメータ数は約6,710億ですが、一つの質問に対して実際に使われる「活性化パラメータ」は、約370億から400億程度に抑えられています ^[17]。

項目	詳細スペック
アーキテクチャ	Mixture of Experts (MoE)
総パラメータ数	約671B（6,710億）
アクティブパラメータ数	約37B ～ 40B（質問ごとに動く部分）
エキスパートの数	128（うち2つを選択して使用）
コンテキスト長	128K（一度に読み込める情報の長さ）
推論精度	FP8

このMoEという仕組みのおかげで、Rakuten AI 3.0は「巨大でありながら素早い」という、相反する目標を高いレベルで両立させています。実際に、楽天エコシステム内での試験では、他社の同規模モデルと比較して、運用コストを最大で90%も削減できたという驚きの結果が出ています ^[18]。

世界トップレベルの力！ベンチマークが示す実力

Rakuten AI 3.0の実力は、単に「規模が大きい」だけではありません。客観的な性能評価においても、世界的に有名な最先端AIと比較して、極めて高いスコアを叩き出しています。特に注目すべきは、AIの対話能力を総合的に評価する「MT-Bench（日本語版）」というテストの結果です。ここでは、文章作成、数学、コーディング、人文科学など、8つの側面からAIの賢さが測られます ^[19]。

モデル名	日本語MT-Benchスコア
Rakuten AI 3.0	8.88
gpt-4o	8.67
ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese	8.04
plamo-2.1-prime	7.85
shisa-v2-llama3.1-405b	7.54

この結果からわかるように、Rakuten AI 3.0は、世界中で使われているOpenAI社の「gpt-4o」をも上回るスコアを記録しています ^[20]。これは、日本の文化、歴史、教育レベルに基づいた高度な推論や、非常に正確な日本語表現ができることを証明しています ^[21]。

楽天エコシステムでの具体的な活用と未来

楽天グループは、ショッピング、カード、銀行、モバイルなど、私たちの生活に密着した70以上のサービスを展開しています。Rakuten AI 3.0は、これらのサービスをさらに便利で心地よいものに変えていく役割を担っています。

1. 究極のショッピングアシスタント

楽天市場では、AIがまるで実店舗のカリスマ店員さんのように接客をしてくれる未来が始まっています。「今度の旅行に持っていく、軽くて疲れにくいスニーカーが欲しい」といった曖昧な要望に対しても、AIはあなたの意図をくみ取って、最適な商品を提案してくれます ^[23]。また、何千件もある商品の口コミをAIが瞬時に分析し、「この商品は履き心地は良いが、サイズは少し小さめです」といったポイントを分かりやすく要約して伝えてくれる機能も提供されています ^[24]。

2. 楽天モバイルの劇的な進化

楽天モバイルでは、ネットワークの管理や保守にAIを導入することで、驚くべき効率化を実現しています。AIが基地局の状況をリアルタイムで分析し、トラフィック（通信量）を最適に分散させることで、地下鉄や繁華街での通信品質を向上させています ^[25]。これにより、保守コストを30%削減し、走行距離や環境負荷を15%低減させるといった、サステナブルな事業運営にも貢献しています ^[26]。

3. 企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援

Rakuten AI 3.0は、オープンソースとしてApache 2.0ライセンスで無償公開されているため、楽天以外の企業も自由に利用することができます ^[27]。

社内FAQの構築: 自社の膨大なマニュアルをAIに学習させることで、社員の質問に即座に答えるアシスタントを作ることができます ^[28]。

ビジネス文書の自動生成: 長い議事録の要約や、高品質なメール文面、提案書の作成が、自然な日本語で瞬時に行えます ^[29]。

コーディング支援: プログラミングの手間を大幅に減らし、開発スピードを最大で80%向上させることが可能になります ^[30]。

オープンソースとしての歩みとライセンスを巡る議論

Rakuten AI 3.0の公開は、技術者たちの間で大きな話題となりましたが、同時に重要な議論も巻き起こしました。それは、AIの「透明性」と「ライセンス」に関するものです。

DeepSeekとの深い関わり

Rakuten AI 3.0のモデル構成ファイルを詳しく調査したところ、中国のDeepSeek社が2024年に公開した非常に高性能なオープンソースモデル「DeepSeek-V3」をベースにしていることが判明しました ^[31]。DeepSeek-V3は、MoEアーキテクチャを採用した世界最高クラスの効率を持つモデルとして知られており、楽天はこの優れた基盤を「オープンソースコミュニティの最良の成果」として取り入れ、自社の高品質な日本語データで追加学習（ファインチューニング）を行うことで、この最高性能を実現したのです ^[32]。

知的財産と透明性の課題

この発表の際、当初のプレスリリースではDeepSeekへの言及がなかったことや、レポジトリからDeepSeekの「MITライセンス」ファイルが削除されていたことが指摘されました ^[33]。MITライセンスは「著作権表示を残すこと」を条件に自由な利用を認めるものですが、楽天はこれを自社名の「Apache 2.0ライセンス」として再定義して公開していました ^[34]。これについてコミュニティからは、「オープンソースのルールを尊重すべきだ」という意見が出されました。その後、楽天は謝辞を記載した通知ファイルを追加するなどの対応を行いました ^[35]。この出来事は、今後の日本におけるAI開発において、既存の知見をいかに透明性を持って活用し、自国の競争力へと変えていくかという、非常に重要な教訓を残しました ^[36]。

日本のAIが描く、新しい時代のカタチ

Rakuten AI 3.0は、単に「楽天が作ったすごいAI」という枠を越え、日本がAI戦国時代において世界と戦うための「国家的な希望」としての側面を持っています ^[37]。経済産業省がGENIACを通じて支援したこのプロジェクトの本来の目的は、海外の巨大テック企業に頼り切るのではなく、日本独自のデータと技術で、日本の社会や文化に最適化されたAIエコシステムを構築することにあります ^[38]。

Rakuten AI 3.0が、これほどの高性能をオープンソースとして無償で提供していることは、日本の企業や研究者がより高度なAIサービスを安価に、そして安心して開発できる環境を整えるための大きな一歩です ^[39]。

AIは、冷たい機械の知能ではありません。適切な日本語と文化的な背景を学ぶことで、私たちの生活をより豊かにし、人と人との繋がりを助ける「温かいパートナー」へと進化しています ^[40]。Rakuten AI 3.0という、日本最大規模の知能が私たちの日常に溶け込んでいくことで、未来の買い物、仕事、そしてコミュニケーションは、今よりももっと楽しく、スムーズなものになっていくことでしょう。