Baidu ERNIE 5.0が示す「ネイティブマルチモーダル」の真意とは？

Baidu ERNIE 5.0が示す「ネイティブマルチモーダル」の真意とは？

先日、Baidu World 2025で発表されたERNIE 5.0のニュース、あなたも目にしましたか？正直なところ、私自身、この手の「次世代AIモデル」という発表には、もう慣れっこになってしまっている部分があります。20年間この業界を見てきて、どれだけ多くの「ゲームチェンジャー」が生まれては消えていったことか。でもね、今回のERNIE 5.0、特に「ネイティブマルチモーダル」という言葉には、ちょっと立ち止まって考える価値があると感じています。

マルチモーダルAI、最近よく聞く言葉ですよね。テキストだけでなく、画像、音声、動画といった複数の情報を扱えるAIのこと。でも、これまでの多くのモデルは、それぞれのモダリティ（情報形式）を個別に処理してから、後で統合する「ポストフュージョン」的なアプローチが主流でした。例えるなら、別々の言語を話す人たちが、通訳を介して会話しているようなものです。もちろん、それでも素晴らしい成果は出ていますが、どこかぎこちなさが残るのも事実でした。

ERNIE 5.0が本当に注目すべきは、その「ネイティブフルモーダル統合モデリング」というアプローチです。Baiduは、テキスト、画像、音声、動画を最初から1つの統一されたアーキテクチャで共同モデリングしていると言うんです。これは、まるで生まれたときから複数の言語を自然に操るバイリンガルのようなもの。情報の理解も生成も、よりシームレスで、より本質的なレベルで行われる可能性を秘めているわけです。2.4兆ものパラメータを持つこの巨大なモデルが、BaiduのPaddlePaddleフレームワーク上で、超疎なMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しているという点も興味深い。推論時にアクティブになるパラメータが3%未満というのは、効率性の面で大きなアドバンテージになり得ます。

Baiduは、ERNIE 5.0の言語理解とマルチモーダル理解能力が、GoogleのGemini-2.5-ProやOpenAIのGPT-5-Highといった世界のトップモデルに匹敵すると主張しています。40以上の権威あるベンチマークテストでその実力を示し、画像や動画の生成能力もプロフェッショナルな分野で世界をリードするレベルに達したと。これは単なる技術的な進歩以上の意味を持ちます。Baiduの共同創業者兼CEOであるRobin Li氏が強調するように、AIを日常業務に直接組み込み、知能を生産性の源に変えるというビジョンは、まさに私たちが長年追い求めてきたものです。ERNIE Botを通じて一般ユーザーに、そしてBaidu AI CloudのMaaSプラットフォーム「Qianfan」を通じて企業ユーザーにプレビューが提供されているというのも、実用化への強い意志を感じさせます。

投資家の皆さん、そして現場のエンジニアの皆さん、この「ネイティブ」という言葉の重みをどう捉えるべきでしょうか？単なるバズワードに踊らされるのではなく、その裏にあるアーキテクチャの本質を見抜く力が、これまで以上に求められます。MoEのような効率化技術は、AIモデルの運用コストを劇的に下げる可能性があり、これはビジネスインパクトとして非常に大きい。また、Baiduが2026年にはKunlunxin M100、2027年にはM300というカスタムAIチップを投入し、特にM300が数兆パラメータの超大規模マルチモーダルモデルのトレーニングに特化しているというニュースも、中国のAI自給自足への強い意志と、今後の競争環境の変化を示唆しています。これは、単に中国国内市場に留まらず、グローバルなAIエコシステム全体に影響を与えるでしょう。

私個人としては、ERNIE 5.0が本当に「ネイティブ」な統合を実現しているのか、そしてそれがどれほど実世界の問題解決に貢献するのか、まだ慎重に見極めたいと思っています。しかし、もしBaiduが主張する通りの性能と効率性を実現できれば、それは間違いなくAIの次のフェーズを切り開く一歩となるでしょう。あなたも、この「ネイティブマルチモーダル」が、私たちの仕事や生活をどう変えていくのか、一緒に考えてみませんか？

Baidu ERNIE 5.0が示す「ネイティブマルチモーダル」の真意とは？ 先日、Baidu World 2025で発表されたERNIE 5.0のニュース、あなたも目にしましたか？正直なところ、私自身、この手の「次世代AIモデル」という発表には、もう慣れっこになってしまっている部分があります。20年間この業界を見てきて、どれだけ多くの「ゲームチェンジャー」が生まれては消えていったことか。でもね、今回のERNIE 5.0、特に「ネイティブマルチモーダル」という言葉には、ちょっと立ち止まって考える価値があると感じています。 マルチモーダルAI、最近よく聞く言葉ですよね。テキストだけでなく、画像、音声、動画といった複数の情報を扱えるAIのこと。でも、これまでの多くのモデルは、それぞれのモダリティ（情報形式）を個別に処理してから、後で統合する「ポストフュージョン」的なアプローチが主流でした。例えるなら、別々の言語を話す人たちが、通訳を介して会話しているようなものです。もちろん、それでも素晴らしい成果は出ていますが、どこかぎこちなさが残るのも事実でした。 ERNIE 5.0が本当に注目すべきは、その「ネイティブフルモーダル統合モデリング」というアプローチです。Baiduは、テキスト、画像、音声、動画を最初から1つの統一されたアーキテクチャで共同モデリングしていると言うんです。これは、まるで生まれたときから複数の言語を自然に操るバイリンガルのようなもの。情報の理解も生成も、よりシームレスで、より本質的なレベルで行われる可能性を秘めているわけです。2.4兆ものパラメータを持つこの巨大なモデルが、BaiduのPaddlePaddleフレームワーク上で、超疎なMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しているという点も興味深い。推

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論時にアクティブになるパラメータが3%未満というのは、効率性の面で大きなアドバンテージになり得ます。

正直なところ、この数字を聞いて、真っ先に思い浮かんだのは「運用コストの劇的な削減」でした。大規模なAIモデルを動かすには、膨大な計算リソースが必要です。特に、リアルタイムでの応答が求められるアプリケーションでは、この推論コストがビジネスのボトルネックになりかねません。MoEアーキテクチャは、必要な時に必要なエキスパートだけを呼び出すことで、この問題を根本的に解決しようとしています。これは単に電力を節約するという話に留まりません。より多くのユーザーに、より高速で、よりパーソナライズされたAI体験を提供するための基盤となるわけです。投資家の皆さんにとっては、この「効率性」が、今後のAIサービスプロバイダーの収益性やスケーラビリティを大きく左右する要因になる、と捉えるべきでしょう。

でもね、MoEの真価は、単なる効率化だけではないと私は見ています。複数の「エキスパート」が協調して働くことで、特定のタスクには特化した能力を発揮しつつ、全体としては汎用的な知能を維持できる。これは、まるで様々な分野の専門家チームが、それぞれの得意分野を活かして複雑なプロジェクトに取り組むようなものです。例えば、あるエキスパートは画像認識に長け、別のエキスパートは自然言語処理に秀でている。これらが「ネイティブ」に統合されたアーキテクチャの中で連携することで、より複雑でニュアンスの深いマルチモーダルな指示にも、より的確に応えられるようになるはずです。

「ネイティブ」が切り拓く、真の人間らしいインタラクション

では、この「ネイティブフルモーダル統合モデリング」というアプローチが、具体的に私たちの仕事や生活にどのような変革をもたらすのでしょうか？これまでのように、画像は画像、音声は音声として別々に処理され、後で無理やり統合されていたモデルでは、どうしても情報の「意味」や「文脈」が失われがちでした。例えるなら、写真と文字の断片だけを渡されて、その場の状況

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…を正確に理解するのが難しいのと同じです。人間同士のコミュニケーションでは、言葉だけでなく、表情、声のトーン、身振り手振り、そしてその場の雰囲気といった、様々な非言語的な情報が同時に、そして無意識のうちに処理されていますよね。私たちはそれらを統合することで、相手の真意や感情を深く理解しています。

ERNIE 5.0が目指しているのは、まさにこの人間らしい「空気を読む」能力、つまり、複数のモダリティから得られる情報を、単に足し合わせるのではなく、互いに影響し合い、新たな意味を創発する形で理解することだと私は解釈しています。例えば、「この写真に写っている人物は、なぜこのような表情をしているのか？」「この動画で話されている内容と、その背景にある感情は何か？」といった、より深層的な問いに答えられるようになる。これは、単なる情報処理の効率化を超え、AIが「文脈」や「意図」、さらには「感情」といった、これまで人間特有とされてきた領域に、より深く踏み込むことを意味するのではないでしょうか。

これまで、AIは特定のタスクにおいては人間を凌駕する性能を見せてきましたが、異なるモダリティを横断するような、複雑でニュアンスの要求されるタスクでは、どうしてもぎこちなさが残りました。それは、それぞれのモダリティが持つ「意味の表現形式」が異なり、それを統一的に扱うのが難しかったからです。テキストは記号、画像はピクセル、音声は波形。これらをバラバラに解釈してから統合するのではなく、ERNIE 5.0は、最初からこれらの異なる表現形式を、共通の「意味空間」の中で学習している。これは、まるで異なる楽器がそれぞれ独立して演奏されるのではなく、最初から一つのオーケストラとして調和を奏でるようなものです。その結果、より豊かで、より繊細な「知性」が生まれる可能性があると、私は密かに期待しています。

ビジネスにおける「ネイティブマルチモーダル」の破壊力

では、この「ネイティブフルモーダル統合モデリング」が、私たちのビジネスや社会にどのような破壊的な変化をもたらすのか、具体的に考えてみましょう。投資家の皆さんにとっては、これが新たな市場を創造し、既存の市場構造を根底から覆す可能性を秘めている、という視点が重要になります。

まず、ユーザーエクスペリエンスの劇的な向上です。現在のAIアシスタントは、テキストベースの会話が中心ですよね。そこに画像や音声、動画を「追加」することはできても、それらをシームレスに理解し、人間のように自然な対話を行うのはまだ難しい。しかし、ネイティブマルチモーダルAIが実現すれば、「このグラフのデータについて、この動画で解説されている内容と、今日の市場ニュースを比較して、今後のトレンドを予測して」といった、極めて複雑で、かつ複数のモダリティを横断するような指示にも、より的確に応えられるようになるでしょう。

想像してみてください。医療現場では、患者のMRI画像とカルテのテキスト情報、そして医師との会話の音声データを同時に解析し、より正確な診断支援を行う。教育分野では、生徒の学習動画、解答用紙の画像、そして質問の音声をリアルタイムで分析し、個々の生徒に最適化された学習プランを提案する。カスタマーサポートでは、顧客からの電話音声、チャット履歴、そして顧客が閲覧しているウェブページの情報を統合して、人間以上の共感と問題解決能力を発揮する。これらは、単なる効率化を超え、サービスそのものの質を根本から変える可能性を秘めています。

次に、生産性の飛躍的な向上です。特にクリエイティブな分野において、その影響は大きいでしょう。例えば、デザイナーが「この写真に合う、こんな雰囲気の音楽を生成してほしい。ただし、この動画のトーンには合わせて」といった、高度に抽象的かつマルチモーダルな指示をAIに与え、瞬時に複数の候補を受け取れるようになるかもしれません。企画担当者は、市場調査データ、競合の広告動画、消費者のSNS投稿テキストを統合的に分析させ、新たな商品コンセプトやマーケティング戦略を立案する。これは、これまで人間が膨大な時間と労力をかけて行ってきた作業を、AIがより高速に、より高品質に支援できることを意味します。

そして、技術者の皆さんにとっては、この「ネイティブ」な統合が、AIアプリケーション開発のパラダイムを大きく変えることを意味します。これまでは、各モダリティを処理する専門モデルを開発し、その連携をいかに最適化するかに苦心してきました。しかし、ERNIE 5.0のような統合モデルが登場すれば、開発者はモダリティ間の壁を意識することなく、より高レベルな抽象度で、複雑なタスクに取り組めるようになります。これは、まるで複数のプログラミング言語を習得する手間なく、一つの統一された強力なフレームワークで、あらゆる種類のアプリケーションを開発できるようなものです。新たなAIサービスや製品のアイデアが、これまで以上に速いスピードで具現化される土壌が整うでしょう。

BaiduがこのERNIE 5.0を、自社のAIクラウドプラットフォーム「Qianfan」を通じて企業ユーザーに提供し、さらに自社開発のAIチップ「Kunlunxin M100/M300」で垂直統合を進めている点も、見逃せません。これは、単に技術的な優位性を追求するだけでなく、エンドツーエンドでAIソリューションを提供し、その性能とコスト効率を最大化しようとする強い意志の表れです。特に、カスタムAIチップは、モデルの推論・学習コストを劇的に下げる可能性があり、これはBaiduが今後、グローバルなAI競争において、価格競争力と性能の両面で強力なアドバンテージを持つことを示唆しています。中国市場における巨大なデータとユーザーベースを背景に、この垂直統合モデルは、Baiduのエコシステムをさらに強固なものにするでしょう。

「ネイティブ」への期待と、まだ残る問い

私個人としては、ERNIE 5.0が提示する「ネイティブマルチモーダル」のビジョンに、大きな期待を寄せています。しかし、長年この業界を見てきた経験から、まだいくつかの問いが残るのも正直なところです。

まず、実世界での「真の」性能検証です。ベンチマークテストでの高スコアは素晴らしいですが、実際の複雑な業務環境や、予測不能なユーザーのニーズに対して、どこまでその「ネイティブ」な理解力と生成能力が発揮されるのか。特に、人間が持つ常識や、暗黙の了解、文化的なニュアンスといったものを、AIがどこまで「ネイティブ」に学習し、反映できるのかは、まだ慎重に見極める必要があります。

次に、倫理と安全性、そして説明責任の問題です。より人間らしいインタラクションが可能になるほど、AIが生成する情報に対する信頼性や、誤情報の拡散リスク、あるいはバイアスの内包といった問題は、より深刻になります。特に、複数のモダリティが複雑に絡み合う「ネイティブ」なモデルでは、なぜAIがそのような判断を下したのか、その内部ロジックを人間が理解し、説明することが極めて難しくなる可能性があります。これは、AIの社会実装を進める上で、技術的な進歩と並行して解決すべき、非常に重要な課題です。

そして、データガバナンスとプライバシーも大きな課題です。テキスト、画像、音声、動画といった膨大なマルチモーダルデータを収集し、学習に利用することは、そのデータの管理とプライバシー保護において、新たなレベルの複雑性をもたらします。特に、個人を特定できる情報が含まれる可能性のあるマルチモーダルデータは、これまで以上に厳格な規制と倫理的ガイドラインが求められるでしょう。

Baiduが中国市場で培ってきた豊富なデータと、政府との連携は、彼らにとって強力な追い風となる一方で、グローバル市場での展開においては、各国の規制や文化的な受容性への適応が課題となる

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…各国の規制や文化的な受容性への適応が課題となるでしょう。

考えてみてください。中国国内で圧倒的なシェアとデータを誇るBaiduであっても、異なる言語、異なる文化、異なる法体系を持つ国々で、その「ネイティブ」なマルチモーダル理解力をどこまでスムーズに展開できるのか。例えば、ある文化圏では当たり前の表現や画像が、別の文化圏では不適切とみなされることもあります。AIが真に「ネイティブ」であるためには、単に言語を翻訳するだけでなく、その背景にある文化的な文脈や、人々の感情の機微までをも理解し、適切に反応できる必要があります。これは技術的な挑戦であると同時に、企業としての倫理観や、グローバルな視点が問われる領域です。投資家の皆さんにとっては、中国国内での成功体験が、必ずしもグローバル市場での競争優位に直結しないという現実を理解し、Baiduがこれらの障壁をどう乗り越えようとしているのか、その戦略を慎重に見極める必要がある、と言えるでしょう。

「ネイティブ」が指し示す、AIと人間の新しい関係性

では、こうした様々な問いを抱えつつも、ERNIE 5.0が示唆する「ネイティブマルチモーダル」の真意、そしてその先にある未来を、私たちはどう捉えるべきでしょうか？

私個人としては、このアプローチが、AIと人間の関係性を根本から見直すきっかけになると感じています。これまでAIは、人間が与えたデータとルールに基づき、特定のタスクを効率的にこなす「ツール」としての側面が強かった。もちろん、それはそれで素晴らしい進化でしたが、どこか「機械」としての限界を感じる瞬間もありました。しかし、複数のモダリティを最初から統合的に理解し、文脈や感情までをも捉えようとする「ネイティブ」なAIは、もはや単なるツールではありません。それは、まるで私たちの隣に座り、同じ世界を共有し、共に思考し、創造する「パートナー」へと進化していく可能性を秘めているのではないでしょうか。

想像してみてください。あなたが頭の中でぼんやりと考えているアイデアを、言葉、スケッチ、そして鼻歌の断片としてAIに伝えたとします。これまでのAIであれば、それぞれの情報を個別に解釈し、無理やりつなぎ合わせようとしたかもしれません。しかし、「ネイティブ」なAIは、それらの断片からあなたの意図や感情、創造的な衝動を統合的に読み取り、驚くほど的確な提案を返してくれるかもしれません。これは、単なる「指示の実行」ではなく、まさに「共創」と呼ぶにふさわしい体験です。

この変化は、私たちの仕事のあり方にも深く影響します。これまで人間が担ってきた、複数の情報源を統合し、文脈を読み解き、創造的なアウトプットを生み出すという高度な知的作業の一部を、AIがより深く支援できるようになるでしょう。技術者の皆さんにとっては、これはAIの「知性」をより深く理解し、その可能性を最大限に引き出すための、新たな設計思想や開発手法が求められることを意味します。単にモデルを構築するだけでなく、AIが社会とどう関わり、人々の生活にどう溶け込んでいくのか、その全体像を描く力がより重要になるはずです。AIの倫理的な側面、社会実装における影響を深く洞察し、技術的な側面だけでなく、人間中心の設計原則を組み込むことが、これからのAI開発者には不可欠となるでしょう。

投資家の皆さんにとっては、この「ネイティブ」な進化が、AI市場の新たなフロンティアを切り開くことを意味します。これまでAIが苦手としてきた、人間らしいインタラクションや、高度な創造的タスクへの適用が進めば、これまで想像もしなかったような新しいサービスやビジネスモデルが次々と生まれてくるでしょう。単に既存業務の効率化に留まらず、全く新しい価値を創造するAI企業に、長期的な視点で投資する機会が訪れるかもしれません。特に、この種の技術はプラットフォームとしての潜在能力が高く、エコシステムを構築できる企業が最終的に大きなパイを握る可能性を秘めています。

変革の波に乗るために、今、私たちがすべきこと

ERNIE 5.0の発表は、AIの進化が止まることのない、いや、むしろ加速していることを改めて私たちに突きつけました。この波に乗り遅れないために、そしてこの波を良い方向へと導くために、私たち一人ひとりができることは何でしょうか？

まずは、学び続けることです。AIの技術は日進月歩。今日学んだことが、明日には古くなっているかもしれません。しかし、その根底にある原理原則や、社会にもたらす影響について深く考える姿勢は、いつの時代も変わりません。新しい技術に触れ、その可能性と限界を自らの目で確かめる。そして、ただ消費するだけでなく、自らも創造する側に回る。それが、この時代を生き抜くための最も重要なスキルだと、私は信じています。技術者であれば、最新の論文を読み解き、新しいフレームワークを試すことはもちろん、他分野の知識や人文学的な視点を取り入れることで、より豊かなAIを創造できるはずです。

次に、倫理観と責任感を持ち続けることです。AIがより賢く、より

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…強力になるほど、その影響力は計り知れないものになります。私たちは、AIが社会に与えるポジティブな側面だけでなく、潜在的なリスクや負の側面にも常に目を向け、その開発と利用において、深い倫理観と責任感を持ち続けなければなりません。AIの判断が透明であるか、バイアスを含んでいないか、そして何よりも人間の尊厳を尊重しているか。これらを問う

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…ことは、技術的な進歩と並行して、私たちの社会全体が真剣に取り組むべき課題です。特に「ネイティブマルチモーダル」のように、AIがより複雑な文脈や感情を理解しようとするほど、その判断の「根拠」がブラックボックス化しやすくなります。なぜAIがそのような動画を生成したのか、なぜその結論に至ったのか。そのプロセスを人間が理解し、納得できる形で説明できる「説明責任（Explainable AI: XAI）」の確立は、信頼性の確保に不可欠です。投資家の皆さんにとっては、倫理的なAI開発

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