Foundation Model
読み方は「ファウンデーションモデル」。意味と使われ方を根拠つきで確認できます。
公式・公的資料で確認
30秒で分かる答え
Foundation Modelは、幅広いデータを使って自己教師あり学習などを行い、微調整などによって複数の下流タスクへ適応できるモデルです。特定の一つの業務だけを目的にしたモデルとは限らず、生成AIサービスや専門用途モデルの土台になる場合があります。
幅広いデータで学習し複数用途へ適応できる基盤モデル
Foundation Modelの意味・使い方
要点と背景
幅広いデータで学習し複数用途へ適応できる基盤モデル
Foundation Modelは、幅広いデータで学習され、さまざまな下流タスクへ適応できるモデルを指します。NISTは、生成AIの文脈で、広範なデータを自己教師あり学習によって訓練し、Fine-tuningなどで複数の下流タスクへ適応できるモデルと定義しています。ここでいう「基盤」は、利用者がそのまま使う一つのアプリという意味ではなく、追加学習、プロンプト、検索、ツール接続などの上に複数の用途を組み立てられる土台という意味です。LLMがFoundation Modelの一例になることはありますが、両者は同じ分類ではありません。LLMは主に言語を扱うモデルの呼び方で、Foundation Modelは学習の広さと下流タスクへの適応性に焦点があります。どのデータを学習したか、どのモダリティやタスクに対応するか、追加調整できるかはモデルごとに違うため、名称だけで汎用性や性能を保証しません。基盤として再利用できることと、特定業務で十分な精度や安全性があることも別に評価します。
使われる分野・文脈
掲載データの使用場面
確認時の注意
断定を避けるポイント
NIST CSRC Glossaryの定義を根拠に、広範なデータで学習し下流タスクへ適応できるモデルとして整理した。LLMやサービス名と同一視しない。
関連する用語
同じ分野・使用文脈から探す
根拠資料と確認状況
確認日・出典
公式・公的資料で確認
最終確認2026/8/21
読み方と意味を、
分けて確認。
正式名称、意味、使われる分野を分けて記録しています。