NTT、ソフトバンク、サカナAI――国産AI開発「成功組」の“ある共通点”
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政府の AI 基本計画を背景に、ソフトバンクや NTT データなど国産 AI 開発成功企業らが共通して NVIDIA の技術セット「Nemotron」を活用し、基盤モデルの開発効率化を進めている実態が明らかになった。
AI深層分析を開く2026年8月1日 03:41
AI深層分析
キーポイント
国産 AI 成功企業の共通戦略
ソフトバンク系 SB Intuitions、NTT データ、東京科学大学、Stockmark、Sakana AI など、国内で AI 開発に成功した企業や組織が米 NVIDIA の技術を活用している点が共通項として特定された。
NVIDIA Nemotron の活用
これらの企業が採用したのは、オープンモデルやデータセット、ライブラリをまとめた「NVIDIA Nemotron」であり、AI モデルの開発やカスタマイズ効率化に寄与している。
具体的な技術スタックの事例
SB Intuitions は Sarashina シリーズ学習に「NVIDIA NeMo RL」や「Megatron-LM ライブラリ」を重点的に利用し、高速な大規模モデル学習を実現した。
政府の AI 戦略との連動
2025 年 AI 基本計画で掲げられた「AI エコシステム全体の統合的構築」や、2026 年改訂版で示された AX(AI トランスフォーメーション)の方向性と国内企業の動きが連動している。
国内AI開発企業の共通点はNVIDIA技術の活用
ソフトバンクやNTTデータなど国産AI開発に成功した企業は、米NVIDIAの製品やオープンソースモデルを活用している。特に「NVIDIA Nemotron」などの技術セットを利用し、モデルの開発やカスタマイズを効率化している。
重要な引用
国内 AI 開発企業に共通するもの――それが、米 NVIDIA の製品やオープンソースモデルを活用しているという点だ
国内企業が活用したのは、オープンモデルやデータセット、ライブラリ群などをそろえた技術セット「NVIDIA Nemotron」だ
国内AI開発企業に共通するもの――それが、米NVIDIAの製品やオープンソースモデルを活用しているという点だ。
今回、国内企業が活用したのは、オープンモデルやデータセット、ライブラリ群などをそろえた技術セット「NVIDIA Nemotron」だ。
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編集コメント
国産 AI の自立を叫ぶ文脈において、実際には NVIDIA の技術スタックが基盤として広く採用されている点は、日本の AI 産業の現実的な成熟度を示す重要な指標である。開発効率化という実利を優先する姿勢は、今後の国内 AI 競争力の源泉となる可能性がある。
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AIイノベーションによって「反転攻勢に出る」――政府は「AI基本計画」(2025年)でこう強調した。データ、基盤モデル、アプリなどの「AIエコシステム全体を俯瞰(ふかん)しつつ戦略的かつ統合的に日本国内で構築する」と明言。2026年7月の改訂版で、フィジカルAIと領域特化型AIによる「AX」(AIトランスフォーメーション)が「勝ち筋」だとした。
AIブームや政府の後押しを受け、国内企業の動きが加速している。IT大手やスタートアップが“国産AI”の開発・商業化でしのぎを削る中、AI開発に成功した以下の企業と基盤モデルに「共通点」があることが分かった。
- ソフトバンク子会社、SB Intuitionsの基盤モデル「Sarashina」
- NTT子会社、NTTデータの基盤モデル「tsuzumi 2」
- 東京科学大学のオープン基盤モデル「Swallow」
- スタートアップ、Stockmarkの視覚言語モデル(VLM)
- ユニコーン企業、Sakana AIのエージェントシステム「Sakana Fugu」
ソフトバンクやNTTは国内インフラ大手、Sakana AIは独自技術で世界から注目を集めるユニコーン企業だ。領域やアプローチが異なるように見える彼らの根幹で、共通するものとは何か。
ソフトバンク、NTTデータ、Sakana AIのロゴ(撮影:編集部)
目次
- NTT、ソフトバンク、サカナAI――国産AI開発「成功組」の共通点
- 国内AI開発企業らが採用した「技術」とは?
- NVIDIAトップも言及 「各国が自国のAIインフラを所有する必要」
NTT、ソフトバンク、サカナAI――国産AI開発「成功組」の共通点
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国内AI開発企業に共通するもの――それが、米NVIDIAの製品やオープンソースモデルを活用しているという点だ。
同社に対しては「AI向け半導体を作る企業」というイメージが先行している。しかし実際は、AIエコシステムを包含する技術や製品を提供している。AI開発を支える専用インフラ「NVIDIA AI Factory」、AIの運用・活用に必要な要素を統合した「NVIDIA AI Enterprise」などがその筆頭だ。
今回、国内企業が活用したのは、オープンモデルやデータセット、ライブラリ群などをそろえた技術セット「NVIDIA Nemotron」(ネモトロン)だ。AIモデルの開発やカスタマイズを効率化できるという。
国内企業がNVIDIA Nemotronを活用した(出所:NVIDIAのプレスリリース)
国内AI開発企業らが採用した「技術」とは?
国内各社は、NVIDIA Nemotronをどのように活用したのか。NVIDIAが7月16日に発表した内容を基に整理する。
SB Intuitions
SB Intuitionsは、Sarashinaシリーズの学習にNVIDIA Nemotronを利用した。事後学習用ライブラリ「NVIDIA NeMo RL」、大規模モデルを高速に学習できる「Megatron-LM ライブラリ」を中心に活用したという。
また、ソフトバンクは、SarashinaとNVIDIA Nemotronを活用して、通信業界向けの基盤モデル「Large Telecom Model」(LTM)を開発したという。通信ネットワークの運用の自律化を目指す。
NTTデータ
NTTデータは、日本の人口統計や文化的背景を反映したデータセット「NVIDIA Nemotron-Personas-Japan」を用いてtsuzumi 2の学習データを拡張した。質問に対する応答精度の向上などにつながっているという。
また、AIエージェントの開発・運用向けに設計されたソフトウェアセット「NVIDIA Agent Toolkit」を活用し、効率的かつ拡張性の高いマルチエージェントシステムの展開を検討している。
Sakana AI
Sakana AIは、2023年創業のスタートアップだ。ビッグテックが「巨大なAIモデルを開発する」という戦略を取る一方で、同社は「小さなAIモデルを組み合わせる」という戦略を選択。創業から約1年で、時価総額が10億ドルを超えるユニコーン企業に成長した。
同社のSakana Fuguは、作業内容に応じて複数のAIモデルを組み合わせるマルチエージェントシステムだ。ここにNVIDIA Nemotronを統合し、各タスクに適したモデルの選択を可能にしたという。
東京科学大学、Stockmark
東京科学大学は、日本語処理を得意とするオープンな基盤モデルのSwallowシリーズを開発・公開している。同モデルの事前学習と事後学習に、NVIDIA Nemotronのデータセットを活用した。
2016年創業のStockmarkは、経済産業省などの基盤モデル開発支援事業「GENIAC」に採択されたスタートアップだ。同社は、NVIDIAのオープンモデル「NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni」をベースにして、日本語ビジネス文書の読解・構造化に長けた視覚言語モデル「Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader」を開発した。
NVIDIAトップも言及 「各国が自国のAIインフラを所有する必要」
NVIDIAのジェンスン・フアン創業者CEOは、各国が「自国のAIインフラを所有し、管理する必要がある」と述べる。その上で、オープンモデルを活用することで、AIの検証や改善、導入が容易になると説明する。
フアンCEOは、日本企業との連携について「NVIDIAは、日本のAIリーダーたちと共に、新たな発見を加速させ、国家の能力を強化し、あらゆる社会がAI革新に参加し、その恩恵を享受できるようにする、オープンなAIエコシステムの構築を推進する」とコメントを寄せた。
AI活用を巡っては、オープンモデル、データセット、技術セットなどを用いることで開発の高速化、導入コストの抑制、運用の効率化などが期待できる。国内各社の取り組みは、そうした効果を示す好例といえそうだ。
NVIDIAのジェンスン・フアン創業者CEO(7月16日の都内イベントにて、編集部撮影)
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AIイノベーションによって「反転攻勢に出る」――政府は「AI基本計画」(2025年)でこう強調した。データ、基盤モデル、アプリなどの「AIエコシステム全体を俯瞰(ふかん)しつつ戦略的かつ統合的に日本国内で構築する」と明言。2026年7月の改訂版で、フィジカルAIと領域特化型AIによる「AX」(AIトランスフォーメーション)が「勝ち筋」だとした。
AIブームや政府の後押しを受け、国内企業の動きが加速している。IT大手やスタートアップが“国産AI”の開発・商業化でしのぎを削る中、AI開発に成功した以下の企業と基盤モデルに「共通点」があることが分かった。
- ソフトバンク子会社、SB Intuitionsの基盤モデル「Sarashina」
- NTT子会社、NTTデータの基盤モデル「tsuzumi 2」
- 東京科学大学のオープン基盤モデル「Swallow」
- スタートアップ、Stockmarkの視覚言語モデル(VLM)
- ユニコーン企業、Sakana AIのエージェントシステム「Sakana Fugu」
ソフトバンクやNTTは国内インフラ大手、Sakana AIは独自技術で世界から注目を集めるユニコーン企業だ。領域やアプローチが異なるように見える彼らの根幹で、共通するものとは何か。
ソフトバンク、NTTデータ、Sakana AIのロゴ(撮影:編集部)
目次
- NTT、ソフトバンク、サカナAI――国産AI開発「成功組」の共通点
- 国内AI開発企業らが採用した「技術」とは?
- NVIDIAトップも言及 「各国が自国のAIインフラを所有する必要」
NTT、ソフトバンク、サカナAI――国産AI開発「成功組」の共通点
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国内AI開発企業に共通するもの――それが、米NVIDIAの製品やオープンソースモデルを活用しているという点だ。
同社に対しては「AI向け半導体を作る企業」というイメージが先行している。しかし実際は、AIエコシステムを包含する技術や製品を提供している。AI開発を支える専用インフラ「NVIDIA AI Factory」、AIの運用・活用に必要な要素を統合した「NVIDIA AI Enterprise」などがその筆頭だ。
今回、国内企業が活用したのは、オープンモデルやデータセット、ライブラリ群などをそろえた技術セット「NVIDIA Nemotron」(ネモトロン)だ。AIモデルの開発やカスタマイズを効率化できるという。
国内企業がNVIDIA Nemotronを活用した(出所:NVIDIAのプレスリリース)
国内AI開発企業らが採用した「技術」とは?
国内各社は、NVIDIA Nemotronをどのように活用したのか。NVIDIAが7月16日に発表した内容を基に整理する。
SB Intuitions
SB Intuitionsは、Sarashinaシリーズの学習にNVIDIA Nemotronを利用した。事後学習用ライブラリ「NVIDIA NeMo RL」、大規模モデルを高速に学習できる「Megatron-LM ライブラリ」を中心に活用したという。
また、ソフトバンクは、SarashinaとNVIDIA Nemotronを活用して、通信業界向けの基盤モデル「Large Telecom Model」(LTM)を開発したという。通信ネットワークの運用の自律化を目指す。
NTTデータ
NTTデータは、日本の人口統計や文化的背景を反映したデータセット「NVIDIA Nemotron-Personas-Japan」を用いてtsuzumi 2の学習データを拡張した。質問に対する応答精度の向上などにつながっているという。
また、AIエージェントの開発・運用向けに設計されたソフトウェアセット「NVIDIA Agent Toolkit」を活用し、効率的かつ拡張性の高いマルチエージェントシステムの展開を検討している。
Sakana AI
Sakana AIは、2023年創業のスタートアップだ。ビッグテックが「巨大なAIモデルを開発する」という戦略を取る一方で、同社は「小さなAIモデルを組み合わせる」という戦略を選択。創業から約1年で、時価総額が10億ドルを超えるユニコーン企業に成長した。
同社のSakana Fuguは、作業内容に応じて複数のAIモデルを組み合わせるマルチエージェントシステムだ。ここにNVIDIA Nemotronを統合し、各タスクに適したモデルの選択を可能にしたという。
東京科学大学、Stockmark
東京科学大学は、日本語処理を得意とするオープンな基盤モデルのSwallowシリーズを開発・公開している。同モデルの事前学習と事後学習に、NVIDIA Nemotronのデータセットを活用した。
2016年創業のStockmarkは、経済産業省などの基盤モデル開発支援事業「GENIAC」に採択されたスタートアップだ。同社は、NVIDIAのオープンモデル「NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni」をベースにして、日本語ビジネス文書の読解・構造化に長けた視覚言語モデル「Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader」を開発した。
NVIDIAトップも言及 「各国が自国のAIインフラを所有する必要」
NVIDIAのジェンスン・フアン創業者CEOは、各国が「自国のAIインフラを所有し、管理する必要がある」と述べる。その上で、オープンモデルを活用することで、AIの検証や改善、導入が容易になると説明する。
フアンCEOは、日本企業との連携について「NVIDIAは、日本のAIリーダーたちと共に、新たな発見を加速させ、国家の能力を強化し、あらゆる社会がAI革新に参加し、その恩恵を享受できるようにする、オープンなAIエコシステムの構築を推進する」とコメントを寄せた。
AI活用を巡っては、オープンモデル、データセット、技術セットなどを用いることで開発の高速化、導入コストの抑制、運用の効率化などが期待できる。国内各社の取り組みは、そうした効果を示す好例といえそうだ。
NVIDIAのジェンスン・フアン創業者CEO(7月16日の都内イベントにて、編集部撮影)
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AI算出
導入事例ainew評価高い
記事は特定の AI モデルの発表や新技術の発明ではなく、既存の技術(NVIDIA Nemotron など)を用いた国内企業の成功事例を分析・紹介する内容であるため、顧客事例として分類される。新規性は「共通点」の特定という独自のアプローチにあるが、事実自体は既知の導入事例の整理である。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 75
- 新規性
- 50
- 調べる価値
- 75
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 100
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