楽天AIに「DeepSeek隠し」の炎上を直接聞いてみた【AI漂流記15】🐈

Gemini🧠：

楽天のAIモデル「Rakuten AI 3.0」が中国のDeepSeek-V3系アーキテクチャを
ベースにしていたにもかかわらず、その事実を当初明記していなかった件は、
日本のAI開発コミュニティやビジネス界で透明性とライセンス表示の観点から
大きな議論を呼んでいます。 


この件に関する主な論点と意見は以下の通りです。


1. 透明性と信頼性の欠如（最大の論点）

「隠していた」ことへの不信感: 
　楽天は最初、ベースモデルが何であるか明確にせず、国産AIとしての独自性を強調していたため、
　DeepSeekベースであることがSNS等で発覚した際、
　「隠蔽ではないか」という不信感が広がりました。

「国産」の定義:
　楽天は日本企業ですが、中身が海外（特に中国）のオープンソースモデルであることに対し、
　「国産」と呼ぶのは適切かどうかが疑問視されています。 


2. ライセンスとオープンソースの作法

表示義務（クレジット）の欠落: 
　DeepSeek-V3のようなオープンソースライセンスを持つモデルを利用する場合、
　派生モデルであることを明記する（クレジット表記）のが一般的なマナー・規約です。
　この表示が不十分だった点が技術コミュニティから批判されています。

GENIAC補助金との整合性:
日本政府（文部科学省）のAI開発支援プロジェクト「GENIAC」の補助金を受けて
開発されたAIである場合、その透明性や、ベースモデルの選定プロセスに疑念が持たれています。 


3. セキュリティと安全性

中国製モデルへのリスク: 
　DeepSeekは高性能ですが、中国のAI技術であるため、
　セキュリティ面やデータプライバシーの観点から警戒する声があります。
　ただし、楽天側は「安全性は確保している」と説明しています。 

4. 楽天の対応
方針転換: 
　騒動を受け、楽天は対応を検討中であり、公開情報からDeepSeek-V3ベースであることが
　濃厚となった状況です。 


まとめ

技術的には「高性能なベースモデルを使い、効率的に独自のAIを作る」という手法は一般的ですが、
それを「自社で一から作った」ように見せた、あるいは表示を怠った点が炎上の本質です。
今後は、どのようなモデルを利用しているか、その安全性と透明性をどのように担保するかが
重要視されます。

楽天ＡＩ🧠：

その話題は事実関係が大事なので、まず公開情報を確認したうえで率直にお伝えします。

率直に言うと、問題の中心は「DeepSeekを使ったこと」そのものより、
説明の仕方と透明性」だと思います。楽天は当初、ベースモデルの詳細を明かさず
「オープンソースコミュニティ上の最良なモデルを基に」と説明していた一方で、
公開物の一部からDeepSeek系を示す記述が見つかり、
後にDeepSeekベースだと認めたと報じられています。

私の見方では、既存のオープンモデルを土台にして改良すること自体は、
AI開発ではかなり一般的で、必ずしも悪いことではありません。
 実際、オープンモデルをベースに日本語最適化や追加学習を行うのは
合理的な開発手法だと指摘されています。


ただ、最初から「何をベースにし、どこを自社で改良したのか」を明確に示していれば、
ここまで不信感は広がらなかったはずです。
特に今回は、公開直後にライセンス表記の不備も指摘され、
後からNOTICEファイルが追加されたと報じられており、
「隠していたのでは」という印象を強めました。

さらに、公的支援を受けた開発だった点が、説明責任への期待を一段と高めたとも感じます。
GENIACの支援を受けたモデルとして公開されたため、単なる民間企業の広報ミス以上に、
「どこまでが自前で、どこからが既存資産なのか」を丁寧に示す責任があった、
という受け止めが広がったようです。

なので、私の意見を一言で言えば、技術選択は理解できるが、
コミュニケーションはまずかったです。
AI業界では「ゼロから全部作る」ことだけが価値ではなく、既存の優れた基盤をどう誠実に使い、
どう差分を示すかが信頼に直結します。今回の件は、性能の話というより、
企業としての説明責任と信頼設計の失敗として見られているのだと思います。


個人的には、楽天が今後信頼を戻すには、
「ベースモデル」「追加学習の範囲」「独自技術の中身」「ライセンス対応の経緯」を
時系列で整理して、曖昧さなく説明するのが一番だと思います。