📝 エピソード概要
本エピソードでは、MetaのAI分野における戦略を「囲うか？開くか？」という視点から詳細に分析します。OpenAIのようなクローズドな一強モデルに対抗するため、Metaはオープンモデル「Llama」を公開し、開発者コミュニティを味方につける「焦土戦略」を展開。
同時に、既存のSNSプラットフォーム（WhatsApp, Instagramなど）の膨大なデータ資産を活用し、日常に溶け込むパーソナルAIとして新興国を中心に10億ユーザーを達成しています。AIの競争優位性が技術からデータ量へシフトする中、ザッカーバーグが目指す「ルールメイキング」の重要性を読み解きます。
🎯 主要なトピック
- MetaのAIへの注力と戦略の背景: 2016年の10年計画で掲げたAI構想が、2023年2月のLlama発表により本格的に動き出しました。
- プラットフォームの戦い：オープン vs クローズ: スマホ市場（Android vs Apple）の例を引用し、AI分野におけるオープン戦略（Llama）とクローズ戦略（OpenAI）の構造的な対立を整理しました。
- Llamaのオープンモデル戦略（焦土戦略）: クローズドなOpenAI一強を崩すため、MetaはLlamaを商用利用可能なオープンモデルとして公開。独立系AIモデルの約8割がLlamaをベースとしています。
- Meta AIのターゲット：「パーソナルAI」: ユーザーの日常の人間関係や生活課題解決を重視し、WhatsAppなどの既存SNSに統合。特に新興国市場で受け入れられ、すでに10億ユーザー規模に達しています。
- AI競争優位性の源泉：データ量: AIの競争軸が技術からデータ資産へとシフトする中、MetaはGoogleやX（旧Twitter）を圧倒する膨大なクローズドデータ（メッセ、投稿など）を保有しており、これが最大の競争優位性となります。
- 経営戦略としての「ルールメイキング」: 巨大企業が次の戦場で勝つためには、既存のルールの中で戦うのではなく、自社に有利な新しいゲームルールそのものを作る「ルールメイキング」が最上の戦略であると結論づけました。
💡 キーポイント
- MetaはLlamaを公開し、GPU 1台で動く軽量なモデルを提供することで、AI開発のハードルを一気に引き下げました。
- Meta AIは、高度な機能よりも、フィーチャーフォンしか使えない層へのアクセシビリティを重視し、新興国での普及を加速させています。
- ニューヨーク大学の分析によると、Metaが持つデータ量（トークンサイズ）は、Googleの検索データの約10倍に達します。
- Open AIのサム・アルトマンがプロダクト開発に注力しているのは、AIの差別化要素がデータ収集能力にあることを示唆しています。
- 企業家は、既存市場の競争ではなく、未来の広大な市場において戦いを「略す」ための戦略的な視野を持つことが重要です。
