腾讯AI「上陸戦」
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腾讯AI「上陸戦」
「モデルの構築」から「モデルの活用」へ、腾讯はAI実用化のためのその両手になりたいと考えている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察筆者：連冉
過去1年間のAI産業の劇的な進化の中で、「大規模モデル」はほぼすべての議論の中心となった。パラメータ規模、推論速度からマルチモーダル能力に至るまで、技術指標は絶えず更新され続けた。しかし冷静な視点に戻れば、大規模モデルの真の競争は「どちらのモデルがより大きく強いか」という次元をとっくに超えている。2025年の現時点において勝敗を決する鍵は、価値あるモデル能力を継続的に構築できるかどうか、複雑なユーザー・シナリオを真に理解できるか、そしてそれらの能力を「使いやすい」製品へと変換できるかにある。
インターネット業界で「プロダクト開発」と言えば、多くの人がまず腾讯（テンセント）を思い浮かべるだろう。しかし今回のAI大規模モデルの波の中では、腾讯は長期間極めて「控えめ」な姿勢をとってきた。むしろ多くの人はGoogleのI/O開発者会議を通じて、初めて腾讯の混元（Hunyuan）モデルがすでに世界トップクラスに位置していることを知った。5月のこの会議で、Google CEOのサンダー・ピチャイ（Sundar Pichai）氏はChatbot Arenaランキングを引用し、ついでに腾讯の混元大規模モデルの存在を明らかにした。その順位は世界第7位、中国国内では第2位であり、DeepSeekに次ぐ位置にあった。
腾讯AIが注目を集めた瞬間は今年の年初だった。DeepSeekが爆発的な人気を得た後、腾讯は一転していち早く高調に連携を表明した。傘下のAIネイティブアプリ「元宝（Yuanbao）」は、「日次アップデート」というスピードで頻繁にイテレーションを重ね、わずか2〜3ヶ月のうちに日次アクティブユーザー数（DAU）が国内トップレベルまで急上昇した。これは以前の「ゆったりとした」状態とはまったく異なるものだった。腾讯AIの「速さと遅さ」の裏には、一体どのような戦略があるのか？
5月21日、腾讯雲AI産業応用サミットにて、腾讯グループ上級執行副社長兼クラウドおよびスマート産業事業本部CEOの湯道生（トウ・タオシェン）氏は、腾讯のAI発展方向を一言で表した。「AIを誰もが使えるものにし、価値をすぐ手の届くところに置く。」この言葉の背後には、腾讯がAI分野において抱く全体的な姿勢がある。つまり、「AGIを最初に提唱したのは誰か」といったことにこだわらず、「流行語や新概念を作り出す」ことにも興味がない。代わりに、構造的整合性を持ち、継続的に進化し、体験がしっかりしたAI能力体系の構築に注力しているのだ。
この体系の核心は、特定の指標での「単独の優位性」ではなく、「モデルと製品の協調的進化」にある。腾讯はモデルの重要性を否定せず、常にモデルこそがAI能力の基盤であると強調している。今年4月には、腾讯は正式に「大規模言語モデル部門」と「マルチモーダルモデル部門」を設立し、自社開発モデル能力をさらに体系的に強化した。これは基礎技術面においても、依然として「小刻みに素早く走り、迅速にイテレーションする」という長期主義のロジックを貫いていることを示している。
腾讯の強みはモデルそのものに留まらず、技術力をどのように長期的に蓄積し、最終的にユーザーが実際に使い、継続的に価値を生み出せるツールとして具現化できるかという点にある。そこには技術に対する忍耐強さがあり、同時にプロダクト視点からのリアリズムが反映されている。
01 腾讯AI戦略の核：「最大」を追わず、「使いやすい」を目指す
DeepSeek R1が登場する前、中国の大手企業における大規模モデル戦略の主流は、大規模モデル・大規模パラメータの構築、そして「AI完結型エコシステム」—モデルからツール、応用シーンまで全工程を自給自足する体制—の構築であった。
それに対して腾讯の戦略はより実用的である。単にパラメータ規模の競争に没頭するのではなく、大規模モデルの能力を本当に「アクセス可能」「サービス可能」「持続可能」な製品形態に変換することに重点を置いている。年初の元宝の急速な逆襲から、最近の「全社業務が全面的にAIを採用する」宣言まで、腾讯がプロダクトに真剣に取り組んでいることが見て取れる。今や「使いやすい」AIプロダクトを作ることは、業界全体の共通認識になりつつある。
湯道生氏によれば、この変化はDeepSeekが業界にもたらした「マイルストーン的な」変革、つまり「量」から「質」への移行によるものだという。「ユーザーは実際の利用過程で、AIの『可用性』がさらに高まっていることを実感しており、AIは産業化の壁を越え、普及応用の新たな段階に立っている。」
最近の腾讯雲AI産業応用サミットでも、彼は生成AIが次に目指すべきは「使える」から「使いやすい」への進化だと述べた。この「飛躍」を遂げるためには、大規模モデル、エージェント、ナレッジベース、インフラの4つのレイヤーで新たなる「加速」が必要になる。
腾讯グループ上級執行副社長兼クラウドおよびスマート産業事業本部CEO 湯道生｜提供：腾讯雲
具体的には、モデル能力の継続的最適化により、より高い性能とより良いインタラクション体験が得られる。エージェントはモデルに基づき、自律的に思考・判断・タスク実行を行うことができる。ナレッジベースシステムはハルシネーションの削減やコンテキスト理解の強化に寄与し、モデルを「企業やユーザーのことをよりよく理解する」ものにする。一方、基盤インフラの継続的イテレーションは、学習・推論コストの大幅な低減とシステム応答速度の向上をもたらす。腾讯のこの構造は、プロダクト化・サービス化プロセスにおける「可用性」理解の蓄積を背景としている。
「利用促進型」のこのアプローチは、腾讯自社開発の大規模モデル「混元」ファミリーの進化過程でも特に明確に見られる。2023年の初公開以来、混元は継続的にバージョンアップを重ね、技術能力を着実に高めている。今年に入り、高速思考モデルTurbo Sと深層思考モデルT1を相次いでリリースし、いずれも公開ベンチマークテストで業界トップレベルの成績を記録している。
言語モデルに加えて、腾讯はマルチモーダル能力への投資も継続的に強化し、画像・動画・3D生成、画像理解、エンドツーエンド音声モデルなど多種類のモデル開発を推進している。これはより広範なビジネスシーンに包括的なAIサポートを提供するためであり、こうした能力体系の拡充は、モデルが対応できるインタラクション方法を豊かにするとともに、アプリケーションのユーザー利用のハードルを著しく下げることにつながる。
自社開発体系の深化に加え、腾讯は「使いやすさ」を目標に、外部の優れたモデル能力も積極的に取り入れ、最適な組み合わせを実現している。この戦略は、汎用AIアシスタント「元宝」で最初に垣間見ることができた。元宝は混元とDeepSeekのデュアルエンジン構成を採用しており、国内の大手企業製品の中で最も早くDeepSeekモデルを統合したものの一つである。この構成は、性能比較、シーン適合性、ユーザー要件の間で行った戦略的な融合選択といえる。
リリース以降、元宝は高頻度でイテレーションを続け、微信ファイル、公式アカウントコンテンツ、音声入力、文書処理などの機能を次々に統合し、ネット接続検索、画像理解などの能力もサポートしている。一見すると細部の調整に見えるが、実は製品体験の安定性と持続可能性の基盤を形成している。腾讯の財務報告によると、2月13日以降、元宝のDAUは1か月で20倍以上増加した。
これは特定のモデルパラメータの勝利ではなく、「提供を目的とする」システム能力の体現である。
腾讯はまた、複数の自社シーンでこの体系の有効性を検証し続けている。腾讯会议のAIアシスタントはリアルタイムおよび過去の内容に基づいて会議要約や提案を生成できる。腾讯雲コードアシスタントCodeBuddyは社内85％以上の開発者に導入され、開発効率を著しく向上させ、全体のコーディング時間を40％以上短縮している。腾讯健康がリリースしたAIヘルスケアアシスタントは、健康診断結果を自動解釈し、個別の再診断提案を生成できる。
要するに、腾讯のAI戦略はただ「最も賢い脳」を作ることではなく、常に「実際に役立つアシスタント」の構築に尽力している。
02 「使える」から「使いやすい」へ：一貫して提供可能なAI体系を構築する
「使える」から「使いやすい」への到達は、特定の部分の突破ではなく、一連の技術スタック全体の能力蓄積によって達成される。
腾讯はパラメータ数によってAI能力の境界を定義しようとはせず、基盤アーキテクチャから最終体験まで、一貫して「提供可能」なパスを体系的に構築している。その背後には、マルチモーダルインタラクション、推論最適化、知識強化（RAG）、多源データ支援、高並列処理、クラウドセキュリティ機構、アジャイル開発手法、ユーザー洞察メカニズム、パートナー向けオープンエコシステムなどを含む、高度に協調された技術能力体系がある。
高品質なコンテンツとデータは、大規模モデルが「使える」ようになるための核心要素である。大規模モデルの能力が均質化する中で、今後はAIプロダクト力の競争の主戦場となるだろう。まさにここが、腾讯が独自の優位性を最大限に発揮できる領域である。
腾讯は豊富なコンテンツ資源を持っており、例えば図文分野では公式アカウント、腾讯新聞、微信読書；動画分野では動画号（WeChat Channels）、腾讯ビデオ；専門分野では腾讯医典といった権威的な医学科学普及情報がある。これらのコンテンツデータは、モデルが参照する高品質な情報源となり、高品質な回答生成を支援する。元宝はまさに微信公式アカウントのコンテンツソースと強力な「ネット検索」能力により、検索および生成結果の品質とタイムリーさを確保している。SuperCLUEのレポート評価によると、DeepSeek-R1を導入した10プラットフォーム中、元宝のネット検索能力が最も高く、総合スコア、基本検索能力、分析推論能力の3つの主要指標ですべて1位を獲得している。
高品質なコンテンツエコシステムは、国内の多くのモデルメーカー、コンテンツ・ハードウェアメーカーにとっても大きな魅力となっている。例えばOPPOスマートフォンやXiaomiスマートスピーカーなどは、音楽Q&AモジュールにQQミュージックなどのリソースを統合したモデル能力を試み、ユーザーの音楽ニーズに対応している。
マルチモーダル能力はかつてAGIへの必至の道とされてきたが、今ではプロダクト化競争の重要な分水嶺となり、腾讯が厚積薄発で必ず押さえるべき重要な戦場となっている。
腾讯は初期の優図（Youtu）、天籟（Tianlai）研究所時代から、画像・音声・動画分野で豊富な特許技術を蓄積しており、今日広く使われている腾讯会议は、腾讯のマルチメディア技術の集大成である。AI時代には、腾讯はマルチモーダル能力の優位性をさらに強化している。5月21日、腾讯は一連の新しいマルチモーダルモデルを発表した。混元Image 2.0は商用レベルのリアルタイム画像生成を率先実現。視覚深層推論モデルT1-Visionは複数画像入力に対応し、本質的なチェイン・オブ・ソート（CoT）を備え、「画像を見ながら考える」ことが容易になった。混元3Dは業界初のスパース3Dネイティブアーキテクチャにより、制御性と超高精細生成能力の世代を超えた飛躍を実現。エンドツーエンド音声通話モデル混元Voiceは、低遅延音声通話を実現し、擬人化および感情表現能力も顕著に向上している。
湯道生氏はこれまで何度もマルチモーダルの重要性を強調してきた。彼はこう述べている。「現実世界は多次元情報から成る複雑なシステムだ。将来、AIが人間のように視覚と聴覚を持つことで、立体的かつ完全に世界を理解できるようになる。文字情報だけでなく、話し方や動作を通じて、より完全かつ真実に近い情報を伝達すべきだ。」
この観点から見ると、マルチモーダルモデルの開発は単なる技術拡張ではなく、体験の再構築でもある。画像・音声・動画・テキストといった複数の形態のコンテンツを入出力として統一モデル能力に取り込むことで、ユーザーはよりシンプルな方法でAIとやり取りでき、より豊かな結果を得ることができる。これにより利用ハードルが著しく低下し、AIはもはや「ギークの玩具」ではなく、本当に幅広いユーザーに普及するものとなる。
モデルは利用しやすく、インタラクションが強いだけでなく、実際の現場での正確性と信頼性が何よりも重要である。湯道生氏も以前、「企業が求めているのは、100のシーンでそれぞれ80％の完成度を出すことではなく、特定の問題を現実のシーンで真正に解決することだ」と語っている。
「AIをより信頼できるものにする」という点では、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索強化生成）技術が、短期間でモデルの正確性とコンテキスト理解力を高める有効な手段と広く認識されている。腾讯は「大規模モデル＋RAG」をいち早く提唱し、受け入れたクラウドベンダーの一つでもある。腾讯は、文書解析、ベクトル化などにおける長年の蓄積を活かし、構造化された知識強化能力を構築。これにより企業のプライベートナレッジベースと汎用モデルをシームレスに融合でき、ハルシネーション率を効果的に低下させ、業務理解の深さを高めている。これは企業顧客がカスタマイズAIアシスタントを構築するための基盤的保証となる。
腾讯のこのRAG能力は、過去数年にわたる技術蓄積と大量の実応用経験に由来している。2019年には、腾讯はすでにベクトルデータの検索処理能力を腾讯ビデオ、QQブラウザ、QQミュージックなど40以上の内部業務シーンに適用しており、毎日1600億回以上のリクエストを処理している。ベクトル検索の導入により、QQブラウザの検索コストは37.9％低下し、QQミュージックの1人あたり平均再生時間、腾讯ビデオの有効露出1人あたり平均時間も顕著に伸びている。
スムーズな「フロントエンド体験」を支えるには、裏側のインフラ能力が規模拡大の隠れたハードルとなる。例えばAIモデルの学習と推論は、計算資源のスケジューリング、データ流通効率、システム応答能力に対して極めて高い要求を突きつける。腾讯は腾讯雲TIプラットフォーム、高性能HCCクラスタ、GooseFS高速ストレージ、星脈ネットワークなどからなるソフトウェア・ハードウェア一体化インフラを構築することで、学習効率と推論性能を大幅に向上させ、応答遅延とコストを著しく低減している。
AIシステムが実際のビジネスシーンに導入されると、データのプライバシー、権限管理、トレーサビリティなどが顧客が最も気にする基盤リスクとなる。腾讯は、億単位のユーザーを相手にしてきた経験から得たシステムスケジューリングとセキュリティ能力を活かし、本人認証、データ分離、権限階層、暗号化通信などのモジュールを含む包括的なセキュリティ体系を構築している。一部のアルゴリズム性能にのみ集中する新興プレイヤーと比べ、こうした「既存事業から生まれたシステム経験」は、腾讯AIが複雑な業界シーンに深く入り込むための基盤的障壁となっている。
従って、腾讯AI能力体系の核心ロジックは、モデル自体の「最強」を追求するのではなく、モデルを本当に「提供可能」にすることにある。使える技術能力から、システムとして利用可能な能力、さらに使いやすいプロダクト体験へと進化させ、先端AI能力を普遍的なツールへと変換していく。だからこそ、DeepSeekが登場した際に、腾讯は最初期に統合を完了し、迅速にリリースし、安定運用を実現できた大型企業の一つとなったのだ。それは「最も速く走った」からではなく、「より長く走る準備」をずっと続けていたからである。
03 自社利用から共創へ：腾讯雲はBtoB市場でのAI普及をどう推進するか
腾讯のAI戦略は「閉門造車」ではなく、自社シーンで能力を蓄積し、実際の検証を通じて市場を広げていくことを一貫して堅持している。BtoB市場に本格参入する鍵となったのは、単一モデル能力の突破ではなく、一連の「提供可能」な体系の構築にある。つまり、AIを「作る」だけでなく、「サービスとして提供する」ことができ、安定的かつ簡単に顧客に届けられる体制を持っていることだ。
今回、腾讯雲AIアプリケーションサミットで新しくアップグレードされたエージェント開発プラットフォームとナレッジベース製品が、企業や開発者の注目を集めた。これらのツールの登場は、AI導入のハードルを大きく下げ、アプリケーションのカバレッジを拡大した。
全業界がAIエージェントに注目する中、腾讯雲が新しくアップグレードした「エージェント開発プラットフォーム」は、企業に複数のエージェント構築モードと周辺ツールを提供し、初めてゼロコードでマルチエージェントの引継ぎ・協働方式を実現。これによりエージェント構築のハードルが大幅に低下した。同時に、プラットフォームは包括的なエージェントツール体系を構築し、MCPプロトコルをサポートし、OpenAI Agents SDKの主要定義とも互換性を持つことで、エージェントがツールをより良く呼び出し、サービスを拡張できるようにしている。
企業ナレッジベースの構築は、企業におけるAI導入の「必須」設定でもある。腾讯楽享（Le Xiang）企業AIナレッジベースは、部署や階層の壁を打破し、知識の有効性、更新時期、権限を管理できるだけでなく、多人数での共同作業や知識の共創も可能にしている。これにより企業内知識の流通が加速し、AIが企業知識をより適切に管理・活用し、より高品質なコンテンツを生み出せるようになる。
加えて、モデルアプリケーションの普及に伴い、計算資源の需要も学習から推論へとシフトしている。大規模な推論におけるコスト最適化は、クラウドベンダーの核心競争力となっている。腾讯雲もIaaS層とツール層の協調最適化を通じて、推論シーンにおけるモデルの応答速度、遅延、コストパフォーマンスを向上させている。
湯道生氏は最近の講演で、荣耀（Honor）スマホにDeepSeekを効率的に導入した成功事例に特別に触れた。荣耀スマホはDeepSeek-R1サービスを導入したいが、スマホ内のAI機能が増えるにつれ、大規模モデルの呼び出しが頻繁になり、並列処理量が非常に大きくなる。モデル応答の高遅延はユーザー体験を大きく損なう。腾讯雲は自社のアクセラレーション能力を活かし、荣耀にDeepSeek-R1のフルスペック版サービスを導入。これによりモデル推論スループットが最大で54％向上し、推論速度が大幅に改善。モデルの動作がより高速・安定し、システムスケジューリングもスムーズになった。
腾讯のBtoB能力はインフラ支援にとどまらず、業界とシナリオに対する深い理解にも表れている。
自動車業界を例に挙げると、一汽トヨタはカスタマーサービスシステムに腾讯雲エージェント開発プラットフォームを導入し、従来のAIチャットボットが「答えられない、答え切れない、答えが遅い」という業界共通の課題を体系的に解決しようとしている。以前は、企業が大規模モデルを導入する際、専用知識の取得が困難であったり、生成内容が漠然としてしまう技術的ボトルネックに直面し、AIが本当に現場に根付かないことが多かった。腾讯雲は自社開発の大規模モデルを基盤とし、RAG、自社開発の長文Embedding能力、OCR、マルチモーダルなどのコンポーネントを組み合わせ、一汽トヨタが自社の専用カスタマーサービス知識を活かして、公式サイト、アプリ、ミニプログラム、公式アカウントなど全チャネルを網羅する統合的スマートカスタマーサービスシステムを構築した。
一汽トヨタスマートオンラインカスタマーサポートロボット対話｜提供：腾讯雲
今年1月にこのシステムが稼働して以来、AIカスタマーサポートの独立解決率は従来の37％から84％に向上し、月間で1万7千件以上のユーザー質問を自動で解答。これにより人間のカスタマーサポートの負担が軽減され、顧客満足度も向上した。さらに重要なのは、一汽トヨタが腾讯雲のツールを活用し、過去のカスタマーサポートのやり取りから構造化された知識を抽出、企業の専門知識ベースを拡充し、カスタマーサポートシステムの長期的安定運営の基盤を築いたことだ。
年間販売台数が約100万台、全国にサービス拠点を持つ自動車企業として、一汽トヨタの今回のアップグレードは単なる技術改良ではなく、「AIが実験から本番稼働へ移行した」ことを象徴している。実感できる成果を通じて、腾讯雲AIの「提供可能能力」を証明した。モデル統合、システム接続、知識スケジューリング、体験のクローズドループに至るまで、すべてのステップが測定可能、導入可能、イテレーション可能であり、真に技術的価値とビジネス価値の統一を実現した。
その背景にあるのは、特定業界における「試験的導入」ではなく、腾讯がツールのプラットフォーム化、知識の構造化、インタラクションの自然化という道筋を通じて、AIを真に「提供可能」「進化可能」「協働可能」な新しい生産力へと変換していることだ。
AI産業が徐々に「実用フェーズ」に入っている今、かつて「技術的光環」で注目されたプレイヤーたちが冷え込みつつある中、腾讯のように能力の蓄積とシステムサービスに長年注力してきた企業が、構造的優位性を次第に示し始めている。
腾讯がDeepSeekの機会を素早く捉え、BtoB市場の境界を安定的に拡大できたのは、特定のモデルリソースや偶然の戦略によるものではない。むしろ、「モデルをどううまく、安定的に、価値ある形で使うか」という体系的理解によるものだ。
その戦略は、特定の「コアルゴリズム」に依存せず、また単なる「戦略スローガン」でポジショニングするものでもない。腾讯AIがここまで来た原動力は、ユーザーのニーズに対する継続的理解、システム能力に対する長年の研鑽、そしてシナリオ導入のロジックへの畏敬にある。
これこそが、腾讯がAI時代に真に築き上げた長期的護城河なのである。
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