オープンソース AI とは何か、ソフトウェア工学研究者が解説
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The Conversation AI
ソフトウェアエンジニアリング研究者が、AI モデルの「オープン」および「クローズド」という用語が、モデルの動作に関する情報の公開可否や改変可能性を指す概念であると解説している。
AI深層分析を開く2026年8月4日 17:10
AI深層分析
キーポイント
用語の定義と誤解の解消
AI モデルにおける「オープン」や「クローズド」というラベルは、モデルに人格があるかどうかを示すものではなく、技術的な公開範囲を指すものである。
情報の公開性と改変権限
オープンソースの定義は、AI モデルの内部動作に関する情報がすべて公に利用可能で、かつユーザーがモデル自体を改変できる状態にあることを意味する。
クローズドモデルの特徴
対照的に、クローズドモデルでは開発者が内部動作の情報を秘匿し、モデルそのものを私有財産として管理している。
オープンソース概念の起源
この概念は 1980 年代から 1990 年代にかけてのフリーソフトウェア運動に由来しており、ソフトウェアの作成者と利用者に内部を参照する権利があるという思想に基づいている。
オープンソースの定義と歴史的背景
1980〜90年代のフリーソフトウェア運動に起源を持つこの概念は、プログラムの実行・研究・修正・再配布の「4つの自由」を基本理念としている。
重要な引用
These are not descriptions of the model’s personality.
The labels refer to whether all of the information about how an AI model works is publicly available and the model can be modified, or whether the model's developer keeps its inner workings secret and the model itself private property.
The movement's founders believed that software creators and users had the right to 'four freedoms' – to run the program, to study and modify it, to distribute copies of the original, and to distribute copies of subsequently modified versions.
Open-source organizations such as the Open Source Initiative have stated that the LLaMa licensing guidelines prohibit commercial reuse, which the initiative maintains is not truly open source.
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本記事は、AI モデルの分類に関する基本的な定義を明確にする重要な解説である。技術用語の誤解を防ぐために、この文脈での「オープン」が単なる公開性を指すだけでなく、改変権限を含む概念であることを理解する必要がある。
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公開日：2026 年 7 月 23 日 午後 1 時 24 分（英国夏時間）
オープンソース AI モデルを使えば、誰でも本を読むようにその内部構造を覗き見ることができます。Utamaru Kido/Moment via Getty Images
おそらく、「オープン」あるいは「クローズド」と呼ばれる AI モデルについて耳にしたことがあるでしょう。これはモデルの性格を指しているわけではありません。ChatGPT の背後にあるような大規模言語モデル（LLM）は、見た目とは裏腹に、実際の人格など持っていません。
このラベルは、AI モデルの仕組みに関する情報がすべて公開されており、誰でも修正できるかどうか、それとも開発者が内部構造を秘密にし、モデル自体を私有財産として管理しているかを示すものです。
オープンソースソフトウェア
オープンソースソフトウェアという概念は、1980 年代から 90 年代にかけての フリーソフトウェア運動 に端を発しています。この運動の創始者たちは、ソフトウェアの作成者と利用者に「4 つの自由」を主張しました。それは、プログラムを実行する権利、それを研究して修正する権利、オリジナルのコピーを配布する権利、そして後続の修正版のコピーを配布する権利です。
根本的な要件は、プログラムの基本指令であるソースコード – 基本的な命令 – を誰でもアクセスできるようにすることでした。
1990 年代後半、Netscape ウェブブラウザや Linux オペレーティングシステムといったプロジェクトに関わるソフトウェア開発者たちが、「オープンソース」という用語を創出し、普及させました。これは当時の理想を指す言葉として使われました。
この発展するムーブメントの一環として、特定の組織がオープンソースライセンスを開発しました。これらは、あるソースコードの使用方法や配布方法を定めており、Gnu General Public License、Apache License、MIT License、Berkeley Software Distribution などが該当します。各ライセンスには、ソフトウェア特許がソースコードにどのように適用されるかに関する潜在的な制限も明記されていました。
オープンソースか、オープンウェイトか？
過去数年間、人工知能の大規模言語モデルの急成長に伴い、「オープンソース」という考え方は再び注目されるようになりました。特に 2022 年にリリースされた OpenAI の ChatGPT がその代表例です。
開発者はまず大規模なデータセットを用いて新しいモデルを学習させ、その後、他の人々が利用できるように展開します。
*オープンソース AI は 2 分で解説します。*
メタは、オープンソースの大型言語モデル「LLaMa」をリリースした最初の大手企業のひとつです。同社は 2023 年 2 月 24 日、この LLaMa を公開し、モデルを実行するための指示である推論（inference）用のソースコードと、学習中に獲得した知識を符号化した重み（weights）の両方を提供しました。しかし、オープンソース・イニシアチブ（Open Source Initiative）などの団体は、LLaMa の利用規約が商用再利用を禁止しており、これは真の意味でのオープンソースではないと指摘しています。
一方、DeepSeek AI の「DeepSeek」やアリババの「Qwen」など、「オープンウェイトモデル」と呼ばれるモデルも他社からリリースされています。これらのモデルは再利用に関する制限が緩く、AI コミュニティで急速に普及しました。それでも多くの開発者は、真のオープンソース AI モデルとは、ソースコードと重みだけでなく、学習に使用されたデータも含むべきだと考えています。
公開すべき範囲について
オープンソース・イニシアチブが定義する「完全なオープンソース AI モデル」には、トレーニングデータの提供も重要な要素として含まれています。しかし、一部の開発者からは、膨大なデータを配布することの実現可能性について疑問の声が上がっています。
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Published: July 23, 2026 1.24pm BST
*Open-source AI models allow anyone to read their inner workings like a book. Utamaru Kido/Moment via Getty Images*
You’ve probably heard artificial intelligence models described as “open” or “closed.” These are not descriptions of the model’s personality. Large language model AIs like the one under the hood of ChatGPT don’t have actual personalities, despite appearances.
The labels refer to whether all of the information about how an AI model works is publicly available and the model can be modified, or whether the model’s developer keeps its inner workings secret and the model itself private property.
Open-source software
The concept of open-source software originated in the free software movement of the 1980s and ’90s. The movement’s founders believed that software creators and users had the right to “four freedoms” – to run the program, to study and modify it, to distribute copies of the original, and to distribute copies of subsequently modified versions. The fundamental requirement was that the source code – the basic instructions – for a program should be made available.
In the late 1990s, software developers associated with projects such as the Netscape web browser and the Linux operating system coined and promoted the term “open source” to refer to these ideals.
As part of the evolving movement, certain organizations developed open-source licenses that specified how a particular piece of source code could be used and distributed, including the Gnu General Public License, Apache License, MIT License and the Berkeley Software Distribution. Each type of license also specified any potential restrictions on how software patents applied to the source code.
Open source or open weight?
The open-source idea has risen to prominence again in the past several years as artificial intelligence large language models have surged, notably OpenAI’s ChatGPT, released in 2022. Developers first train new models on large datasets, then deploy the models for use by other people.
*Open-source artificial intelligence is explained in two minutes.*
Meta was one of the first large companies to release an open-source large language model, called LLaMa. The company released LLaMa on Feb. 24, 2023, and made available the “inference” source code – the instructions that run the model. And it released the so-called weights, the encoded knowledge the model learned during training. However, open-source organizations such as the Open Source Initiative have stated that the LLaMa licensing guidelines prohibit commercial reuse, which the initiative maintains is not truly open source.
Other companies have released “open weight” models, such as DeepSeek from DeepSeek AI and Qwen from Alibaba. The models have less restrictive terms for reuse, and the AI community has adopted them rapidly. Still, many developers believe that a true open-source AI model must not only include the source code and weights but also the data that is used to train the model.
A lot to open up
The Open Source Initiative’s definition of a fully open-source AI model includes the training data as a key element. Some developers wonder, however, how feasible it is to distribute the enormous datasets required.
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