MetaがAIを無料公開した
FacebookやInstagramを運営するMeta社が2026年4月、最新のAI「Llama 4」を無料で公開した。ChatGPTのように使うたびに費用が発生するのではなく、誰でもダウンロードして自分のサーバーやパソコンに置いて動かせる。AIそのものをレシピごと渡してしまうような形だ。
この発表に、MicrosoftのサティアナデラCEOがMetaのイベントに直々に姿を現した。世界最大級のソフトウェア会社のトップが駆けつけるほど、業界はこの動きを重く受け止めている。
Llama 4には2種類ある。中規模の業務に向いた軽量版「Scout」と、より高い処理能力を持つ上位版「Maverick」だ。
ChatGPTより38倍安く使える
ChatGPTのようなAIは、使った量に応じて料金がかかる仕組みだ。AIが処理する文字のかたまりを「トークン」と呼ぶ——日本語1000文字はおよそ1000〜1500トークンに相当する。
API費用との比較
月間1億トークンを処理するカスタマーサポートを例に取ると、ChatGPT（GPT-4o）のAPIでは月約5万円かかる。同じ処理量をLlama 4で自社サーバーで動かすと、電力・サーバー費用は月800円程度だ。38倍の差になる。
この差が生まれる構造はシンプルだ。API利用料は「他人のAIを借りる料金」、自社サーバーで動かせば「自分のAIの電気代とサーバー代だけ」。大量に使う企業ほど差は開く。しかもデータが自社の外に出ないため、機密情報を扱う業務でも使えるという、コスト以上に大きな変化がある。
年間節約額の試算
月5万円と月800円の差は、年間で約59万円になる計算だ。ただしこれはあくまで運用コストの比較で、自社サーバーの購入・維持費はこれに含まれない。
| ChatGPT（GPT-4o）API | Llama 4 自社サーバー | |
|---|---|---|
| 月間コスト | 約5万円 | 約800円 |
| 年間コスト | 約60万円 | 約9,600円 |
| データの外部送信 | あり | なし |
どんな業務が変わるのか
データを自社の外に出せない業種では、自社サーバーへの導入はコスト削減以上の意味を持つ。
カスタマーサポートの内製化
規制の厳しい業界では、外部のAIサービスを使うこと自体が許されないことがある。データを外に出せない環境でLlama 4（Scout）を自社サーバー1台で動かし、社内システム全体に質問できるツールを構築する——そうした用途にScoutは向いている。必要な機材は、業務用のAIチップ1枚か、消費者向けの高性能チップを複数枚組み合わせた構成だ。上位のMaverickと比べると、導入のハードルは大幅に低い。
文書・契約書の一括分析
法律や金融の分野では、大量の文書を一度に読み込ませる用途も注目されている。Scoutが一度に処理できるのは文庫本数百冊分——本棚まるごとを一気に読ませることができる。これまで一本ずつしか処理できなかった契約書のリスク確認が、まとめて片付く。
ただし「完全無料」ではない
初期投資とGPU費用
モデルのダウンロード自体は無料だ。ただし動かすには、専用の計算チップ「GPU」が必要になる。
軽量な「Scout」は業務用AIチップ（H100、1枚数百万円程度）を1枚か、消費者向けの高性能チップを数枚組み合わせた構成で動く。上位の「Maverick」はH100が8枚以上必要で、機材だけで数百万〜数千万円の初期投資になる。電気代・冷却設備・管理する専門エンジニアの人件費も別途かかる。
使う量が少ない企業——1日200万トークン以下が目安——では、APIを使った方が安くつくケースもある。自前で持つ意義があるかどうかは、規模次第だ。
EU利用者への制限
Llama 4のライセンスには、EUに本社を置く企業の使用を禁止する条項が含まれている。MetaがEUのAI規制法への対応を避けるための法的措置とされる。EU拠点を持つ日本企業は個別に確認が必要だが、日本国内で事業を行う企業への直接影響は、現時点でない。
