“大規模AI＝一部企業の特権”を、もう手放す時代
日本企業が自社の知見を活かして、生成AIで未来を切りひらくためのロードマップをここに。
近年、中国ではオープンソースAIモデルの公開が急進展しており、その代表格が「Qwen（通義千問）」シリーズです。最新モデルである Qwen3 はその中核を成す存在として、2025年4月に正式発表されました。
その設計思想には、性能だけでなく 実用性・効率性・多用途性 を兼ね備えたモデル構成が取り入れられており、従来のLLMとは異なるアプローチが随所に見られます。
具体的には、
・MoE（Mixture of Experts）構成 により、必要な“専門機能”を選択的に活性化
・ハイブリッド推論（思考モード／高速モード） による効率的な処理
・マルチモーダル対応とエージェント指向設計 による“対話以上の操作”可能性
注：Mixture-of-Experts（MoE）構成とは
AIの中に複数の「専門家（エキスパート）モデル」を用意し、質問やタスクごとに必要な専門家だけを選んで動かす仕組みです。
また、Qwen3には Qwen3-Omni という統合マルチモーダルモデルも含まれており、画像・音声・映像を融合的に扱える機能基盤が提供されています。
このような進化は、生成AI競争をさらに激化させるとともに、「AIモデルを使う企業」と「自らAIモデルを活用して差別化できる企業」の格差を広げる可能性を秘めています。
一方、日本企業にとっては、以下のような構図も見えてきます。
・海外ベンダーやクラウドモデルに依存するだけでは 差別化困難
・AIモデル提供側のライセンス設計・利用料体系に コストと制約
・生成AI基盤への内部キャッチアップ・習熟という壁
しかし、Qwen3のようなオープン基盤を使えば、「基盤依存 → 独自進化型AI活用企業」への移行が可能になります。
弊社では、この潮流を捉えて「自社でAIを育て、長期で拡張可能な道筋」を共に描く支援を差し上げたいと思っています。
ここでは、Qwen3の技術要素を抽出しながら、それが具体的に日本企業側でどのように「実利化」できるかを示します。
Qwen3シリーズは、全モデル（Dense型／MoE型含む）が オープンソース（weights公開）／Apache 2.0ライセンス で提供されるという設計。
例えば以下のようなメリットが得られます。
・ライセンス使用料・利用制限リスクを抑えた導入
・モデルの自社改変／拡張が可能
・利用形態を「実行環境（クラウド or オンプレ）」に応じて選定可能
Qwen3は、Mixture-of-Experts構成を活かし、特定タスクに特化した“専門モジュール”を使い分ける設計。さらに、思考モード（複雑タスク重視）と高速モード（軽タスク重視）を切り替えられるように設計されており、応答効率と計算負荷のバランスを取ることが可能です。
この構成は、実務適用時に以下の利点をもたらします。
・高負荷処理（長文要約、推論系質問応答など）は思考モードへ
・日常応答系問い合わせなどは高速モードで迅速レスポンス
・消費計算資源を最適化しつつ応答品質を維持
Qwen3-Omniモデルは、テキスト・画像・音声・映像を融合的に扱う能力を持ち、統合的マルチモーダル生成・理解が可能です。
たとえば、次のような応用が見込まれます。
・画像付き問い合わせ（設計図、製品写真など）に対する説明生成
・音声入力＋自動応答チャットボット
・映像中の動作説明・字幕生成・音声解説
また、Qwen3は「思考モデル」を導入しており、回答過程をモデル内部で推論処理するモジュール設計もなされています。
すなわち、単なる“生成”を超えた“思考＋対話統合”型アプリケーション設計が可能になります。
Qwen3／Qwen3-Omniは 119言語でのテキスト対話、音声理解19言語、音声生成10言語対応など、グローバル展開を視野に入れた仕様設計がなされています。
これは、国内企業が海外展開や多言語対応チャネルを持つ際の基盤としても活用可能であり、国際競争力強化の観点からも魅力的です。
ただ技術を知るだけで終わっては意味がありません。ここでは、日本企業が 具体的にQwen3を使って価値を創出するステップと応用アイデア を示します。
ステップ1：小さく始めるPoC（パイロット）設計
目的を絞る：例）顧客問い合わせ対応支援、社内ナレッジ検索、議事録要約など、初期フェーズで成果が出やすい領域を選定
データ準備：自社FAQ、過去応答ログ、注意すべき制約条項などを整理
モデル選定／軽量化：Qwen3のDense型モデルや軽量版モデルでまず動かし、レスポンスやコストを評価
チューニング・微調整：自社ドメインデータを使い、ファインチューニング / LoRA などで応答精度を高める
※LoRA（Low-Rank Adaptation）とは、大きなAIモデルをすべて作り直さずに、一部だけ軽く調整して自分用に学習させる方法です。
少ない計算資源とデータで、モデルを自社や特定の用途に合わせてカスタマイズできます。
検証・評価： 応答品質、応答速度、運用コスト、ユーザー満足度などをKPI設計
本番導入フェーズ拡張：セキュリティ設計、ログ管理、運用保守体制、モニタリングなどを整備して拡張
ステップ2：中長期展開フェーズ
複合ユースケース展開：複数業務横断（営業、カスタマー、設計、物流など）でAIエージェント導入
ノウハウ内製化：社内AI人材育成＋AIプラットフォーム整備による持続可能な体制構築
差別化モデル構築：自社固有処理やドメインに特化した応答ロジック・制御ルールを搭載
API提供型サービス化：部門横断クラウドAIプラットフォームを構築し、他社へサービス展開
ユースケース例（業種別アイデア）
業種／用途 具体案
製造 製品仕様問い合わせ対応チャット、マニュアルPDF要約＋質問応答、図面画像入力による仕様説明生成
金融 契約書条項自動要約、FAQチャットボット、社内レポート生成支援、リスク分析支援
小売・EC 商品説明文の自動生成、レビュー分析・応答、画像＋テキスト混合検索支援
医療・ヘルスケア 患者問診支援チャット（初期対応）、診療記録要約支援、医学論文検索補助
公共・自治体 住民問い合わせチャット窓口、条例・規則文書要約、政策レポート生成補助
Qwen3を活用して価値を出すには、技術力だけでなく 現場理解・運用設計力・セキュリティ対応力 が不可欠です。以下の視点を持つパートナー選定が重要です。
パートナー選定ポイント
生成AIモデル理解・選定ノウハウ：複数モデル比較、適材適所のモデル選定能力
チューニング・微調整ノウハウ：ドメイン適用時の誤答制御、ファインチューニング手法、制約対応
運用設計・モニタリング体制構築力：ログ設計、異常検知、品質モニタリングなど
セキュリティ・ガバナンス設計力：IP管理、アクセス制御、出力検査等
業界知見・業務理解力：お客様業務に踏み込んで課題抽出できる力
デフィデ株式会社の強み：私たちデフィデは、これまで多数の日本企業様と共にAI導入支援を行ってきた実績があります。
特に、
生成AIモデル選定からPoC設計、導入・運用支援まで一気通貫で提供
自社AIプラットフォーム開発経験と運用ノウハウ
高セキュリティ環境下での導入経験（情報システム部門折衝、監査対応）
各業界（製造、金融、小売、サービス業など）における実践的AI適用知見
これらをもとに、Qwen3をはじめとした最新AI基盤を利活用し、貴社の競争力向上を共に実現いたします。
FAQ／よくある質問
Q1. Qwen3を日本語で使えるか？
はい。Qwen3は多数言語対応構造を持っており、日本語入力／出力も対応可能な設計です。加えて日本語ドメインデータによる微調整を行えば、応答精度を大幅に向上可能です。
Q2. モデル運用コストは？
初期段階では軽量モデルを使い、応答品質を確認しながら最適構成を設計します。MoE切り替えやハイブリッド推論も使えば、コストを抑えつつ性能を引き出す運用が可能です。
Q3. セキュリティ・機密情報対応は？
入力／出力ログ管理、アクセス制御、出力フィルタリング、モデル外部通信制御など、必要なセキュリティ設計を伴った導入支援を提供しています。
Q4. 他のAIモデル（ChatGPT, Claude, Gemini等）との違いは？
Qwen3の強みはオープンソース性、MoE構成＋ハイブリッド推論、マルチモーダル対応、モデル改変可能性などにあります。すなわち、カスタマイズ性・拡張性を重視する用途で優位性を発揮できます。
Q5. どのような体制で進めればよいか？
まずは小規模PoC＋検証から始め、成果を確認したうえで横展開・内製化を進めていく段階設計が望ましいです。内部チームとパートナーが協働できるモデル推進体制の設計支援も含めて対応可能です。
多くの企業が現在、AIを“使う”フェーズにとどまっています。ただこれからの時代、AIの主要競争軸は、「使うAI → 自ら育て・進化させられるAI」を持つ企業です。
Qwen3は、その可能性を手の届くものに変える潮流の一つです。
「基盤依存では差別化できない」「生成AIだけでは長期価値が見えにくい」——そんな課題をお持ちの企業様にとって、Qwen3を起点に据えて次の飛躍を描くことは十分に現実性があります。
ぜひ、PoC実施の相談を！
日本企業でも、AIを自社の成長エンジンにできる時代はもう来ています。デフィデはその挑戦をご一緒に支援いたします。