基礎・全体像
基盤モデルとは
Foundation Model（きばんモデル）
ひとことで言うと
大量かつ多様なデータで事前学習し、幅広い用途に応用できる汎用的なAIモデルです。
詳しい説明
基盤モデル(Foundation Model)とは、大規模で多様なデータを使って一度だけ大きく事前学習し、その後さまざまなタスクへ適応(ファインチューニングやプロンプト)して使い回せる汎用モデルを指す言葉です。2021年にスタンフォード大学の研究者らが提唱しました。
LLM(GPT・Claude等)や画像モデルは基盤モデルの代表例です。用途ごとにゼロから作るのではなく、共通の土台を作り、そこから枝分かれさせる考え方が特徴です。
一つのモデルが多くの下流タスクの起点になるため、性能向上や欠陥が広範囲に波及する点が、利点でもありリスクでもあります。
具体例
- 同じLLMを、要約・翻訳・カスタマーサポートなど別々の用途に転用する。
- 基盤モデルを自社データでファインチューニングし、専門分野向けに調整する。
よくある質問
基盤モデルとLLMの関係は?
LLMは言語に特化した基盤モデルの一種です。基盤モデルはより広い概念で、画像・音声・マルチモーダルなど言語以外の汎用モデルも含みます。
出典・参考(一次ソース)
本ページは、広く確立したAIの用語・概念を、公開情報にもとづき編集部がわかりやすく整理したものです。特定製品の最新仕様・数値は各提供元の公式ドキュメントをご確認ください。
最終更新: 2026-07-07