ソフトバンクが推進する包括的なAI戦略の全貌を、国産LLM開発から最新のAIエージェントサービスまで網羅的に解説します。ASI（人工超知能）実現に向けた大規模投資と革新的な取り組みの詳細をお伝えします。
はじめに：加速するソフトバンクのAI戦略
2025年は、ソフトバンクにとってAI戦略が本格的に花開いた年となりました。同社は「情報革命で人々を幸せに」という経営理念のもと、AI技術を活用した社会課題解決に取り組んでいます。
本記事では、ソフトバンクが展開する包括的なAI戦略について、最新の開発状況から実際のサービス提供まで、2025年12月時点の情報を基に詳しく解説します。国産大規模言語モデル（LLM）の開発進捗、最新のAIエージェントプラットフォーム、そして今後の展望まで、ソフトバンクのAI戦略の全体像を把握できる内容となっています。
ソフトバンクのAI戦略の4つの柱とは？
ソフトバンクグループのAI戦略は「AI計算能力」「AIデータセンター」「AIモデル」「AIアプリケーション」という4つの柱で構成されています。これらが連動することで、ライフスタイルやワークスタイルの大きな変革を目指しています。
1. AI計算基盤の大規模拡張
2024年度から2025年度にかけて、ソフトバンクは約1,500億円の設備投資を行い、国内の複数拠点にAI計算基盤を新たに構築しています。この計画により、稼働中のAI計算基盤の約37倍となる25エクサフロップスの計算処理能力を目指しています。
最新のNVIDIA Blackwell アーキテクチャ GPUを含むNVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングを採用し、DGX B200システムを搭載したNVIDIA DGX SuperPODを世界で最も早くAI計算基盤に導入する企業の1社となっています。
2. 分散型データセンター構想
ソフトバンクは、東京や大阪に集中するデータセンターの課題を解決するため、分散型AIデータセンターの構築を進めています。特に北海道苫小牧市では、「Brain DataCenter」として大規模な計算基盤を整備し、将来的に敷地面積70万平方メートル、受電容量300メガワット超まで拡大する計画です。
SB Intuitions：国産LLM開発の最前線
日本語特化LLMの開発状況
2023年8月に設立されたSB Intuitions株式会社は、日本語に特化した国産大規模言語モデルの研究開発を行っています。2024年度中に約3,900億パラメーターのマルチモーダル対応LLMの完成を目標とし、中長期的には約1兆パラメーターまで引き上げることを目指しています。
国産LLMの競合優位性
GPT-4oとの比較テストでは、日本の歴史的事実に関する質問において、国産LLMの方がより正確な回答を示すケースが確認されています。例えば、全国の地図を最初に作った人物について、GPT-4oは伊能忠敬と回答したのに対し、SB Intuitionsのモデルは正しく長久保赤水と回答しました。
開発における3つの強み
SB Intuitionsの強みは、人材、日本語のデータ量、AI計算基盤の3つにあります。
人材面での優位性： Yahoo! JAPAN検索サービスで培われた自然言語処理の専門家がSB Intuitionsに集約され、日本語データの構造や知識をモデルに正確に反映する技術力を持っています。
豊富な日本語データ： グループ内のYahoo! JAPANが保有する大量の日本語データを活用し、日本の文化や商習慣に特化したモデル開発を行っています。
計算基盤の充実： NVIDIA Tensor コア GPUを2,000基以上搭載したNVIDIA DGX SuperPODで構成された国内最大級の計算基盤を活用しています。
AGENTIC STAR：次世代AIエージェントプラットフォーム
サービス概要と革新性
2025年12月11日、ソフトバンクは法人向けAIエージェントプラットフォームサービス「AGENTIC STAR」の提供を開始しました。これは従来の一問一答型の生成AIとは大きく異なり、業務ゴールを理解して自律的にタスクを進める画期的なサービスです。
自律的業務遂行の仕組み
ユーザーの指示や背景にある意図を解釈し、達成すべき業務ゴールを自動で設定して、必要なタスクを自律的に進めることができます。パスワード入力や最終確認など人の判断が必要な場面では、担当者に確認を求めながら処理を進める協働型の設計となっています。
80種類以上の多様なツール群
ウェブ検索、文書、表計算、プレゼン資料、画像・動画、アプリケーション開発など、多様な成果物を一つのプラットフォームからシームレスに生成できる80種類以上のツールを用意しています。AIエージェントが用途に応じてツールを自律的に使い分けることで、高度な業務支援を実現します。
MCP対応による高い拡張性
AGENTIC STARは、AIが既存システムと安全に連携するための公開仕様であるMCP（Model Context Protocol）に対応しています。これにより、社内システムや複数のAIエージェントとの統合が容易になり、業務プロセスの自動化と高度化を加速します。
社内実証での効果検証
ソフトバンクでは500人超の社員がAGENTIC STARを先行導入しており、特にシステム開発チームにおけるエラーチェックやコード実装作業で約90%の削減効果が確認されています。
その他の注目すべきAI関連取り組み
STATION Aiとオープンイノベーション
2025年1月に、日本最大規模のオープンイノベーション拠点「STATION Ai」内に体験型施設「EBC STATION Ai」を開設します。この施設では、ソフトバンクの最新ソリューションの紹介とともに、スタートアップとの協業機会を創出します。
Gen-AX株式会社の本格始動
生成AIを活用したビジネス向けSaaSの開発および提供を行うソフトバンクの100%子会社「Gen-AX株式会社」が、2024年度中の商用サービス提供を目指して本格的に事業を開始しました。
RAGデータ作成支援の強化
AIの教師データ作成アノテーションサービス「TASUKI Annotation」において、生成AIサービスの回答精度向上を支援するRAGデータ作成ツールの提供を開始しています。
ソフトバンクAI戦略の競合優位性と将来展望
国産AIが持つ戦略的価値
デジタル貿易赤字が2023年に5.5兆円の規模となる中、国産LLMの開発により国富が国内に残る構造を構築し、デジタル主権の確保を目指しています。
収益化に向けたビジネスモデル
日本語ベースのLLM単体ではなく、「LLMが使えるプラットフォームを提供する」あるいは「LLMをソリューションに組み込んでサービスとして提供する」ことで収益化を図る戦略を採用しています。
具体的には、PaaS（Platform as a Service）として自社クラウドサービス上でLLMを提供する形態と、SaaS（Software as a Service）としてLLMを組み込んだ業務ソリューションを開発・提供する形態の2つのアプローチを並行して進めています。
ASI実現に向けた長期ビジョン
ソフトバンクグループは、2024年度を「ASI（人工超知能）実現に向けた芽吹きの1年」と位置づけ、OpenAIとの戦略的パートナーシップやAmpere Computing買収など、大規模な投資を実行しています。
よくある質問｜ソフトバンクAI戦略の疑問を解決
ソフトバンクの国産LLMはいつ実用化されますか？
2024年度中に約3,900億パラメーターのマルチモーダル対応LLMの完成を目標としており、段階的に実用化が進むと予想されます。すでに検証段階に入っており、企業向けサービスでの活用が始まっています。
AGENTIC STARと他社のAIエージェントサービスとの違いは何ですか？
マルチエージェントを提供するプラットフォームである点が大きな特徴で、個人が持つエージェントや部門システムが保有するエージェント同士が会話しながら、自律的に業務を遂行する世界の実現を目指している点が差別化要因です。
ソフトバンクのAI投資規模はどの程度ですか？
2024年度から2025年度にかけて約1,500億円の設備投資を行い、経済産業省から最大421億円の助成を受けるなど、国家プロジェクトレベルの大規模投資を実施しています。
まとめ：ソフトバンクAI戦略が描く未来社会
ソフトバンクのAI戦略は、単なる技術開発にとどまらず、日本の産業競争力向上とデジタル主権確保を目指す包括的な取り組みです。国産LLMの開発からAIエージェントプラットフォームの提供まで、AI技術の民主化と社会実装を着実に推進しています。
特に注目すべきは、従来の「AI利用者」から「AI協働者」への転換を促すAGENTIC STARの登場です。これにより、企業における業務のあり方が根本的に変わる可能性があります。
2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれていますが、ソフトバンクはその先駆者として、技術開発からビジネス実装まで一貫したAI戦略を展開しています。今後の展開に大きな期待が寄せられます。
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