国産LLMは作れるのか？ - RakutenAI 3.0の炎上から考える
Zenn / 3/27/2026
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Key Points
- RakutenAI 3.0をめぐる炎上を起点に、「国産LLMを作る／育てる」ことの現実的な難しさと論点を整理する内容である
- モデル開発そのものだけでなく、データ・評価・運用・説明責任といった周辺要素が品質や信頼に直結する点が示唆されている
- 炎上が生じた背景から、技術だけでなくコミュニケーション設計やガバナンスが重要になることを論じている
- 「国産LLMの構築は可能か」という問いに対し、単発のリリースではなく継続的な改善プロセスの必要性を読み取れる
- 今後の国産LLMの進め方として、透明性・検証・安全性をどう担保するかが競争力の差になるという視点が中心にある
はじめに
2026年03月17日、楽天グループが「国内最大規模」と謳う大規模言語モデル（以下、LLM）「Rakuten AI 3.0」を発表しました。約7000億パラメータのMoE（Mixture of Experts）モデルで、日本語ベンチマークではGPT-4oを上回るスコアを記録したといいます。
https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-3.0
しかし公開直後、Hugging Face上のconfig.jsonに"model_type: "deepseek_v3"という記述が見つかり、ベースモデルがDeepSeek V3であることが判明。さ...
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