【ITニュース解説】Baidu Unveils ERNIE-4.5-21B: A Compact AI Model Built for Deep Reasoning

Baiduが発表した新しいAIモデル「ERNIE-4.5-21B」は、現在のAI開発における重要な転換点を示唆している。これまで多くの開発チームは、AIモデルの性能を測る指標として「パラメータ数」、つまりAIが学習する際に調整される内部の数値の数を追い求める傾向にあった。パラメータ数が多ければ多いほど、AIは複雑な情報を学習し、高度な処理ができると期待されるからだ。しかし、このアプローチは応答速度（レイテンシ）の遅延や運用コストの増大という課題を抱えている。特に、AIに深い推論能力、非常に長い文脈の理解、そして信頼性の高いツール連携が求められる実用的な場面では、単に巨大なモデルであるだけでは不十分だという認識が広まっている。

ERNIE-4.5-21Bは、この課題に対するBaiduの回答であり、「コンパクトでありながら深く思考できる」という新しい方向性を提示している。このモデルの最大の特長は、その効率的な設計にある。具体的には、「Mixture-of-Experts（MoE）」というアーキテクチャを採用している点が挙げられる。MoEとは、AIモデル全体が巨大な専門家集団のようなものであり、特定のタスクが与えられた際に、そのタスクに最も適した少数の専門家だけが選ばれて処理を行う仕組みである。これにより、モデル全体のサイズは大きいままであっても、実際に一度に活動するパラメータ数を大幅に削減できる。ERNIE-4.5-21Bでは、トークン（AIが処理する最小単位のテキストや情報）あたりわずか30億のアクティブパラメータで動作する。これは、全てのパラメータが常に稼働する密なモデルと比較して、計算リソースの消費を劇的に抑えながら、強力な推論能力を発揮することを可能にしている。結果として、高い性能を維持しつつ、運用コストを抑えることができるのだ。

また、ERNIE-4.5-21Bは「128K」という非常に長いコンテキストウィンドウを持つ点も注目に値する。コンテキストウィンドウとは、AIが一度に記憶し、考慮できる情報の長さを示す。例えば、一般的なAIモデルでは数千から数万トークン程度が限界とされることが多いが、128Kトークンという長さは、標準的な小説の数冊分、あるいは膨大な量の技術仕様書、複雑な契約書、大規模なコードベース全体を一度にAIに読み込ませて処理させることが可能になる。これにより、AIは断片的な情報だけでなく、全体像を把握した上で、より正確かつ整合性のとれた回答や分析を生成できるようになる。

さらに、このモデルは「ネイティブなツール利用（Tool Use）」能力を備えている。これは、AIが単にテキストを生成したり質問に答えたりするだけでなく、外部のツールやシステムと連携して具体的な行動を実行できることを意味する。例えば、データベースから情報を検索したり、APIを通じて外部サービスを操作したり、複雑な計算を実行したりすることが可能になる。これにより、AIは単なる「話し手」ではなく、実際の業務を遂行できる「実行者」としての役割を担うことができるのだ。これにより、人間が介在せずに、AIが自動的に一連の作業を完結させるユースケースが広がる。

ERNIE-4.5-21Bがオープンソースとして提供される点も、開発者にとっては大きなメリットだ。オープンソースであることで、企業や開発者は自社のサーバーでモデルをホストし、セキュリティ監査を実施し、特定のニーズに合わせてカスタマイズした上で、迅速に製品やサービスに組み込むことができる。これにより、AI技術の導入障壁が下がり、より多くのイノベーションが促進されることが期待される。

実際に、ある中規模SaaS企業がサンドボックス環境でERNIE-4.5-21Bを試用した事例では、その効果が明確に示されている。この企業は、180ページに及ぶSOW（作業範囲記述書）をわずか95秒で解析し、レビューノートを自動生成することに成功した。これは、従来の密なモデルを使用した場合と比較して、コストを32%削減しつつ、エッジケース（例外的な状況や特殊なケース）に対する精度を11%向上させたという。この結果は、コンパクトで高性能なAIモデルが、実際のビジネス環境においてコスト効率と品質の両面で優れた価値を提供できることを裏付けている。

このような新しいAIモデルの登場は、システム開発者がAIを自社の製品やサービスに組み込む際の戦略を見直すきっかけとなるだろう。今後のAIスタック（AIを利用するための技術基盤）を構築する上では、以下の三つのポイントが重要になると考えられる。

一つ目は「推論能力（Thinking）」の重視だ。単に大量の情報を記憶するだけでなく、論理的に思考し、複雑な問題を解決できるAIモデルを選択することが重要だ。低アクティブパラメータのMoEモデルは、速度とコストのバランスに優れているため、この点で有利だと言える。ベンチマークを行う際には、実際のユーザーが直面するような「思考の連鎖」を必要とするタスクで評価することが肝心だ。

二つ目は「コンテキスト処理能力（Context）」の強化だ。100Kトークン以上の長大なコンテキストを扱えるモデルを目指すことで、実世界の複雑なドキュメントやデータセット全体をエンドツーエンドで処理することが可能になる。プロンプトの冗長性を排除し、再利用可能な情報のキャッシュを活用することで、この能力を最大限に引き出すことができる。

三つ目は「ツール連携（Tools）」の深化だ。AIモデルを自社のコードリポジトリ、API、計算ツールなど、既存のITインフラと密接に連携させることが重要だ。まずは情報検索（Retrieval）、関数呼び出し（Function Calling）、ユニットテストといった基本的な連携から始め、AIがシステム内で能動的に動作する「ドゥーアー」としての役割を担えるようにしていくべきだ。

これらの戦略を採用することで、企業は新機能の開発を加速させ、AIが誤った情報を生成する「幻覚（Hallucination）」のリスクを低減し、さらにAI推論にかかる費用を大幅に削減できると期待される。AI開発の賢いシフトとは、単にモデルを大きくすることではなく、トークンあたりにより優れた思考能力を持たせることにあるのだ。コンパクトでツールネイティブなモデルのテストを今期中に開始することは、今後のビジネス競争において重要な一手となるだろう。