企業向けAIは「大規模LLM」一択ではない Zohoが重視するコストとデータ保護

Zohoが、企業向けAIの選び方について「大規模言語モデル一択ではない」という方針を記者発表で示した。自社開発の小中規模モデル「Zia LLM」（13億、26億、70億パラメーター）を用意し、用途に応じてモデルを使い分ける構成を掲げている。性能だけでなく、運用コストとデータ保護を両立させることを課題として位置付けた。

面白いのは、Zohoの説明の中心が「個人の生産性は上がったが、チームの生産性はそれほど上がっていない」という指摘にある点だ。汎用AIの便利さは一人で使う場面で実感されやすいが、会社の仕事は引き継ぎや承認や部門をまたぐ連携でできている。つまり個人が速くなっても、組織の流れが遅いままでは成果は増えにくい。ここに業務特化の価値がある。Zohoは「ChatGPTやClaudeと競合するものではない」と明言したうえで、業務の文脈を与えれば小さいモデルでも足りると主張している。これは、万能の天才を雇うより、経費精算は経理に、受付は総務に任せるという分業の考え方を、AIに持ち込んだものだと言える。もっとも、この主張の裏付けとなる性能比較の数値は本文中に示されておらず、自社製品への誘導という側面も割り引いて読むべきだ。

中小企業の実務にそのまま効くのは、「どの作業を、どの規模のAIに任せるか」を分けて考える視点である。出張経費の処理を例にすれば、領収書の文字起こしと規定への照合は、大きなAIでなくても足りる場合がある。明日からは、社内の定型業務を三つ書き出し、それぞれに「読み取り」「判断」「文章作成」のどれが必要かに印を付けてみるとよい。月額料金の見直しや、データを社外に出すかどうかの判断材料が自然に見えてくる。