生成AIは今、単なる便利ツールではなく、企業の意思決定・ナレッジ利活用・業務効率化の基盤へと変わりつつあります。
しかし、多くの日本企業には次のような課題が残ります。
こうした課題を根本から変える選択肢として、MetaのオープンソースAIファミリー「Llama 4」が注目されています。
Llama 4 は、Metaが2025年4月に発表した最新世代の大規模言語モデル（LLM）シリーズです。従来モデルと異なり、
テキスト・画像・動画といった異なる形式を統合処理できる「ネイティブ・マルチモーダルAI」として設計されています。
Llama 4 は、複数のモデルで構成されています。用途・性能・導入コスト観点で最適なモデルを選択することができます。
17B（170億）アクティブパラメータ
16の専門家（MoE: Mixture of Experts）搭載
コンテキストウィンドウ最大1000万トークン
大量ドキュメントを一度に扱える、軽量でも高性能なモデル。
17B（170億）アクティブパラメータ
128の専門家
全体パラメータ数約400B
ネイティブ・マルチモーダル対応
汎用性が高く、英語や日本語のビジネス文書処理・画像認識など幅広い用途に対応します。
アクティブパラメータ：288B
総パラメータ：推定約2兆（2T）
MoE（Mixture of Experts）構造
高性能ベンチマーク評価（GPT-4.5などを上回る報告あり）
Behemothはシリーズで最も大きく、強力なモデルとして設計されましたが、一般公開前の開発段階にあります（執筆時）。
Behemothの主な役割は、他のモデル（Scout / Maverick）への高度知識移転（蒸留）
という点にあります。これにより、MaverickやScoutが高次元の推論能力を実現できるよう設計されています。
Mixture of Experts（MoE）構造
（「1人の万能AI」ではなく、「複数の専門家AIを使い分ける仕組み」）
Llama 4 では、タスクに応じて必要な専門モデルだけを動かす仕組み「Mixture of Experts（MoE）」を採用しています。
この結果、速度・コスト・専門性のバランスが最適化されます。
テキストだけでなく、画像や動画といった異なる形式の情報を統合して理解・生成できます。
なによりも、ビジネス資料・プレゼン動画・画像付きデータまで統合的に処理できます。
| 観点 | クラウド型AI (例: ChatGPT) | Llama 4 |
| データ管理 | 外部クラウドに依存 | 社内インフラで完結 |
| セキュリティ制御 | ベンダー任せ | 自社ポリシーで完全制御 |
| カスタマイズ性 | 低〜中 | 極めて高 |
| 継続利用コスト | 使うほど増加 | インフラ中心の予算化可能 |
| 内製化 | 難易度高 | 生成AIを自社資産として活かせる |
○経営企画・管理部門
・長文レポート／複数資料の一括要約
・KPI・予算資料の自動生成
・市場データの迅速分析
○人事・労務
・就業規則の自動QA
・評価コメント支援
・応募書類・面接記録の分析
○業務改善・現場
・社内ナレッジ検索AI
・日報・報告書の自動整理
・問い合わせ自動応答
これらは、RAG（社内文書検索 × Llama 4）と組み合わせることで社内ルールベースのAI回答が実現可能です。
デフィデでは、以下の支援を通じて企業の生成AI活用を後押しします。
Llama 4 は単なる技術トレンドではありません。
それは、生成AIを自社の強み・戦略資産に変える鍵です。
まずは「自社でどこまでできるのか」を知るところから始めませんか？