【きばんもでる】

基盤モデル（ファウンデーションモデル）とは？

最終更新: 2026年10月4日

💡 用途に合わせて使う、学習済みのAIの土台

幅広いデータで事前学習され、さまざまな後続タスクへ適応して使えるAIモデル。言語や画像などを扱い、プロンプトや追加学習で用途に合わせる。全てのタスクをそのまま正確にこなすという意味ではない。

📌 このページのポイント

既存の基盤モデルから用途への分岐を保ち、言語モデルの三つの適応例へ絞りました。青は学習済みの土台、緑は用途への適応先。全モデルが全タスクに対応し、成功するという保証ではありません。

ひよこ

LLMと基盤モデルってどう違うの？

ペンギン先生

言語を扱い、幅広いタスクへ適応できるLLMは基盤モデルの代表例だよ。基盤モデルは言語だけに限らず、画像などのデータを扱うものも含む。ただし全モデルが全種類のデータに対応しているわけではないんだ

ひよこ

なぜ「基盤」なの？

ペンギン先生

先に学んだモデルを土台として、用途に合わせたAIの機能を作れるからだよ。例えば言語のモデルを、文章の要約や分類などへ適応させる。何でも無条件にできる、という意味の土台ではないんだ

ひよこ

用途に合わせるって、学び直すの？

ペンギン先生

追加学習で調整するファインチューニングも、指示や例を入力するプロンプトも方法だよ。プロンプトを入力しただけなら、通常はモデルの学習済みパラメーターを書き換えることとは違う。モデルやタスクに合う方法を選ぶんだ

ひよこ

2021年にAIそのものが発明された？

ペンギン先生

違うよ。スタンフォードのCRFMによる2021年の報告は、幅広いデータで学び後続タスクへ適応するモデルをfoundation modelsと呼んだ。以前からあった深層学習や転移学習などを背景に、その機会とリスクを整理したんだ

ひよこ

そのまま使えば正確で安全？

ペンギン先生

保証はないよ。元のモデルの誤りや偏りが、用途に合わせたモデルへ受け継がれることもある。データ、適応方法、実際に行うタスクに対して評価する必要がある。学習や利用の計算資源も必要なので、何にでも無料で使える万能AIとは違うんだ

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「基盤モデル」って出てきたら「いろいろなタスクへ適応して使う、学習済みAIの土台」と思えばだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Foundation Model」＝基盤モデル

💬 建物の「Foundation（基礎・土台）」のように、様々なAIアプリの基盤になるモデルという意味だよ

参考資料