基盤モデルとは、大量のデータで事前に学習させ、文章生成・要約・翻訳・コード作成など幅広い用途に転用できる大規模なAIモデルのことです。用途ごとに専用モデルを一から作るのではなく、1つの汎用モデルを土台にして多数のアプリケーションを組み立てるため、「基盤（foundation）」と呼ばれます。
基盤モデルとは何か、何ができるのか
従来の機械学習は、分類や予測といった課題ごとにデータを集め、その都度モデルを学習させていました。基盤モデルは順序が逆で、先に汎用のモデルを作り、指示文（プロンプト）や追加学習で個別の業務に合わせます。チャットAIやAIエージェントは、基盤モデルの上に作られたアプリケーションです。
事業会社の企画・DX担当にとっては、「自社でモデルを作るか」ではなく「既存の基盤モデルに自社の業務や文書をどうつなぐか」が検討の中心になります。
基盤モデルの使い方
使い方は大きく2つあります。開発元が提供するAPIを直接呼び出す方法と、クラウド事業者のサービスを経由する方法です。
後者の例がAWSの生成AI基盤「Amazon Bedrock」です。AWSは機械学習ブログで、Bedrock上で「GPT-6.1 Sol」を使えるようにしたと紹介しました。見出しは、Astraに迫る知能を日常業務に取り入れられる点を打ち出しています。ただし当サイトが入手できた材料は見出しのみで、提供リージョン、性能の具体的な数値、対応する機能は確認できていません。
基盤モデルの料金
APIで使う場合、入力と出力の文章量（トークン数）に応じた従量課金が一般的です。単価はモデルと提供元によって異なります。
具体的な金額は、当サイトでは確認できていません。上記のBedrockでの「GPT-6.1 Sol」の料金も未確認です。予算を見積もる際は、利用するモデルと経路（直接APIかクラウド経由か）を決めたうえで、提供元の公式料金表を確認してください。
誰が作っているのか、競合は何か
基盤モデルの開発には大量の計算資源が必要で、巨大テック企業が中心的な作り手です。Amazonは自社の基盤モデルと推論基盤を持ちながら、Bedrockでは「GPT-6.1 Sol」も提供しており、モデルを作る立場と、モデルを届ける基盤を握る立場を兼ねています。
競争はモデルの性能だけで起きているわけではありません。Amazonでは、MetaのAIアシスタント「Muse」で商品を購入しようとすると、許可されていないAIエージェントによるアクセスは利用規約違反だとするエラーが返るようになりました。自社の基盤モデルと推論基盤を持つAmazonに、Museへ門戸を開く理由はないという、巨大テック同士の綱引きの側面があります。ここからは推測ですが、投資家が見るべき競合軸は、モデル単体の優劣に加えて、顧客接点や販売基盤を誰が押さえるかに広がっていると考えられます。
「1つの巨大なモデルにすべてを任せる」以外の路線もあります。The Robot Reportによると、General Roboticsは単一の巨大な「ロボットの頭脳」ではなく、機能ごとに分かれたモジュール型の知能に軸足を置いています。具体的な製品や技術構成は確認できていません。
