そのAI、どこまで"台湾"か？iKala 程世嘉：TMMLU+でソブリンAIの繁体字中国語評価基準を確立

iKalaが「TMMLU+」という繁体字中国語専用のAI評価ベンチマークを公開した。66分野、22,690問の問題集を用意し、前身の6倍の規模にした。GoogleやMetaといった大手企業もこの基準を採用し始めている。一見すると「いいベンチマークができた」という技術ニュースに見えるかもしれないが、その背景にある思想が実は重要だ。

iKalaの共同創業者である程世嘉が示唆しているのは、「モデルを作る競争から、物差しを作る競争へシフトしている」ということだ。なぜなら、汎用AI時代は終わり、産業・業務ごとに特化したドメイン特化型モデルの時代が来ているからだ。2030年には生成AIの90%がドメイン特化型になるという予測もある。つまり、「世界最高性能のモデル1本」の時代から「業務ごとに最適化された複数のモデル」の時代へ移行しているのである。そのとき重要なのは、最高のモデルを持つことではなく、「自分たちの業務に本当に合ったモデルを判定できる物差し」を自分たちで持つことだ。台湾という地理的・言語的・文化的なコンテキストで、AIを評価・選別する基準を自前で作ることは、データ主権を守ることと同義である。また、LLMからAIエージェントへと評価対象を拡大することで、単に「正解を言える」ではなく「実務を完遂できるか」という現場の問題に向き合い始めている。

中小企業が学ぶべきは、今後AIを選ぶときに、業界標準や大手企業の推奨ではなく、自社の業務に合った評価基準を作り、その基準でモデルを比較検証することの重要性だ。汎用AI最強の幻想は既に終わり、特化型の時代が本格化している。