さくらテクノロジー、生成AIプラットフォーム提供開始国産モデル活用で開発容易化

記事の要約

• さくらインターネットが生成AI向け実行基盤「さくらの生成AIプラットフォーム」を提供開始
• 複数の基盤モデルから選択可能で、国産サービスのみでの構築も可能
• 京都芸術大学で試験導入開始、高火力とNVIDIA H100 Tensor コア GPUを採用

さくらの生成AIプラットフォーム提供開始

さくらインターネット株式会社は2025年5月14日、フルマネージドの生成AI向け実行基盤「さくらの生成AIプラットフォーム」の提供を開始した。このプラットフォームは、生成AIアプリケーションとLLM、生成AI向けクラウドサービス「高火力」を繋ぐAPIとRAG向けのベクトルデータベースを提供するのだ。

これにより、「高火力」を活用したAIアプリケーションの開発が容易になる。複数の基盤モデルから選択でき、今後国内外問わず連携を拡大し選択肢を増やす予定である。サーバーレス環境で手軽に利用でき、LLMの専門知識がなくても様々な基盤モデルを利用できる点が特徴だ。

京都芸術大学では、株式会社miibo開発の「miibo」とNEC開発の「cotomi」を用いた試験導入を開始している。ユーザーは基盤からアプリケーションまで国産サービスのみで揃えることも可能である。試験導入のフィードバックを元に、サービスの利便性を向上させる予定だ。

さくらの生成AIプラットフォーム概要

RAGについて

RAGとはRetrieval Augmented Generationの略で、検索拡張生成を意味する。LLMが回答を生成する際に、関連性の高い情報をデータベースから検索し、その情報を元に回答を生成する技術だ。

• 関連情報の検索
• LLMへの情報提供
• より正確な回答生成

本サービスでは、このRAG向けのベクトルデータベースを提供することで、より精度の高い生成AIアプリケーションの開発を支援する。

さくらの生成AIプラットフォームに関する考察

本サービスは、生成AIの開発を容易にすることで、AI技術の普及促進に大きく貢献するだろう。国産サービスの活用を促進する点も高く評価できる。しかし、利用料金や、基盤モデルの選択肢の豊富さ、セキュリティ対策の堅牢性などは、今後の課題となる可能性がある。

起こりうる問題への対策としては、利用料金体系の明確化、基盤モデルの継続的な追加とアップデート、セキュリティに関する定期的な監査と情報開示などが考えられる。ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れ、サービスを改善していく姿勢が重要だ。

今後追加してほしい機能としては、多言語対応の強化、より高度なカスタマイズ機能、開発者向けの充実したドキュメントなどが挙げられる。ユーザーニーズを的確に捉え、継続的な改善と機能追加によって、より多くの開発者や企業に利用されるプラットフォームとなることを期待する。

参考サイト/関連サイト