独Aleph Alpha、主権型モデル「Kolibri」を公開

ドイツのAIスタートアップ企業Aleph Alpha（アレフ・アルファ）は、公共行政や製造業、航空宇宙など規制が厳格な産業分野を対象とした主権型オープンウェイト大規模言語モデル「Kolibri（独Aleph Alphaが開発した欧州規制準拠の78B MoE言語モデル）」を公開しました。EU AI法（欧州人工知能法）や厳格なデータ主権要件に適合するよう一連のトレーニング工程が設計され、自社管理インフラ上で安全に運用できる点が特徴です。

78B総パラメータと3Bアクティブの効率的MoEアーキテクチャ

Kolibriの技術構成および発表された特徴は以下の通りです。

• MoEアーキテクチャによる高効率推論​: 総パラメータ数は780億（78B）に達する一方、推論時に動員されるアクティブパラメータを約30億（3B）に抑制するMoE（混合エキスパート技術。入力に応じて一部の専門家ネットワークのみを選択起動する効率的なモデル構造）構造を採用。計算資源の制約が厳しいオンプレミス環境でも高い処理効率を発揮します。
• ​ドイツ語特化の設計とトークナイザー​: 事前学習データの約21〜23%を有機的なドイツ語データで構成し、ドイツ語専用に最適化された独自トークナイザーを開発。単なる英語モデルの翻訳依存ではなく、ドイツ語で論理的に思考・推論できるよう調整されています。
• ​長文脈処理とエージェント機能​: 最大100万トークンのコンテキスト長に対応し、エージェントワークフロー、ネイティブなツール呼び出し、RAG（検索拡張生成、外部文書を参照して回答精度を高める技術）（検索拡張生成）を標準サポートします。
• ​ハルシネーション抑制の仕組み​: 独自開発の「Merlin-Arthur」プロトコルを採用。参照ドキュメント内に回答の裏付けとなる根拠が不十分な場合、推測による出力を控え回答を保留するグラウンディング挙動が組み込まれています。
• ​オープンライセンス提供​: Apache License 2.0の下でオープンモデルとしてHugging Face上に公開され、自社インフラへのコンテナ配備やvLLMプラグインを通じた高速推論が可能です。

公式発表と報道から見る主権AIの差分整理

Aleph Alphaの公式技術発表と報道（GIGAZINE等）から、主権AIとしての具体的な実装方針の比較整理は以下の通りです。

項目	公式技術開示の内容	報道・ベンチマークでの補足情報
​パイプライン主権​	ドイツおよびフィンランドのインフラ上で事前・事後学習を完結し、外国管轄の介入を排除	自社管理下のサーバー上で外国クラウドを介さず完結するため、顧客への完全な管理移管が可能
​学習データガバナンス​	EU Piracy Watch List等に基づく450万件以上のブロックリストで訓練データをスクリーニング	各外部データセットのライセンス条項、適法な調達経路、著作権者のオプトアウト遵守を事前精査
​推論性能​	ドイツ語・英語の双方で同一速度帯のモデル中最高水準のベンチマークスコアを獲得	数学・コーディング・長文脈タスクで、アクティブパラメータが最大4倍規模のNemotron 3 Super等に匹敵
​企業提携関係​	カナダのCohereとの間で大西洋間主権AI企業の設立合意を発表済み（規制当局の承認待ち）	買収・合流手続きの完了まではAleph Alphaが独立企業として自律的に開発・提供を継続

未確認事項の整理

技術レポートによりデータ選別の厳格さは開示されているものの、欧州域外（日本や米国など）の行政規制・商用法制への適合プロセスや、日本語を含む非欧州系言語に対する性能指標については公式な言及がなく、当面は欧州圏の規制対象ユースケースに特化した展開になるとみられます。

分析と展望

EU域内では2026年にEU AI法の段階的適用が進み、学習データの透明性や著作権侵害リスク、外国法によるデータ押収への懸念から「データ主権」を担保できるAIの需要が急速に拡大しています。

米テック大手が提供するクラウド依存のプロプライエタリモデルが行政機関や重要インフラで敬遠される中、インフラから学習パイプラインまで欧州域内で完結し、オープンウェイトとして自社運用できるKolibriは有力な選択肢になり得ます。Cohereとの提携の行方を含め、欧州発の主権型AIが公共・産業分野の実務にどこまで定着するかが注目されます。

引用元：GIGAZINE | Aleph Alpha