Metaがインド政府系機関と提携：Llamaなど活用し現地語AI開発を推進

多言語国家におけるAI活用の最大の壁は、主要言語以外のデータ不足にあります。

Metaは、インド電子情報技術省（MeitY）傘下の独立機関「India AI」と覚書（MoU）を締結したと発表しました。自社のオープンソースAIモデルを、インド国内のスタートアップや公的機関向けに本格提供する枠組みを立ち上げます。

希少言語のデータ整備と計算資源の提供

今回の合意は、India AIのCEOであるアビシェーク・シン氏と、Metaのインド担当パブリックポリシーディレクターであるシブナス・トゥクラル氏によって署名されました。

協業の主眼は、リソースが乏しいインド各地の言語に対応したデータセットの構築です。Metaの大規模言語モデル「Llama」に加え、200言語に対応する翻訳モデル「NLLB-200」、音声認識モデル「Massively Multilingual Speech（MMS）」を活用し、行政サービスのデジタル化や翻訳モデルの開発を進めます。

Metaのデータによると、NLLB-200はインドの25言語をカバーしており、一部の言語では70パーセント以上の翻訳精度を記録しています。また、MMSは約60のインド国内言語の音声認識・合成に対応しています。

さらに両者は、スタートアップ支援を目的としたCoE（センター・オブ・エクセレンス）の設立も検討しており、計算資源が不足している研究者へのコンピュート環境の提供や、責任あるAIガイドラインの策定でも協力します。

なぜ重要か

インドのスタートアップや開発者にとって、自前で大規模モデルを開発するコストを回避し、国家の後押しを受けながらLlamaなどの基盤技術を現場へ導入できるメリットは非常に大きいです。

Metaの狙いも極めて明確です。OECDの調査によれば、2022年の公開AIソフトウェア開発においてインドの開発者はすでに世界最大の貢献度を記録しています。Metaは独占的なAPIを有償販売する競合他社とは異なり、PyTorchやReactで成功したときと同様に、オープンソースを武器にして巨大市場の開発標準を握ろうとしています。

もっとも、覚書の中で触れられた「計算リソースの提供」がどの規模で実現されるかは未知数です。70パーセント台の翻訳精度を行政の実務でどこまで安全に運用できるかという実用化のハードルも依然として残っています。