基盤モデルとは？
基盤モデル（Foundation Model）とは、大量かつ多様なデータで学習され、対話・要約・翻訳・画像生成など幅広いタスクに応用できる汎用的なAIモデルのことです。 LLMやマルチモーダルAIの多くは、この基盤モデルとしての性質を持つモデルを中核として作られています。
仕組み
基盤モデルは、特定の一つの業務やタスクに絞り込んだ学習ではなく、様々な種類の文章・画像・音声などのデータを幅広く学習することで、応用範囲の広い基礎的な能力を身につけます。開発された後は、そのまま利用する、プロンプトエンジニアリングで指示を工夫する、ファインチューニングで自社データに適応させるなど、複数の方法で個別の用途に転用（適応）されるのが特徴です。テキストを扱う基盤モデルはLLMと呼ばれることが多く、画像や音声もあわせて扱えるものはマルチモーダルAIと呼ばれます。「基盤モデル（Foundation Model）」という呼称は、2021年8月にスタンフォード大学のCRFM（Center for Research on Foundation Models）が公開した報告書で提唱されたものです（出典：Bommasani et al. “On the Opportunities and Risks of Foundation Models”、2026-07-27確認）。
ビジネスでの使いどころ
企業が自社専用のAIモデルをゼロから学習させることは、必要なデータ量や計算資源の観点から現実的でないケースがほとんどです。多くの企業は、提供事業者が公開・提供する基盤モデルを土台に、RAGやファインチューニングを組み合わせて自社の業務に適応させるアプローチを取ります。どの基盤モデルを選ぶか（提供事業者のAPI経由で使うか、比較的軽量なSLMを自社環境で動かすかなど）は、コストやカスタマイズ性、セキュリティ要件を左右する意思決定になります。