オープンウェイト（Open Weights）

オープンウェイト（Open Weights）とは、AIモデルの学習済みパラメータ（重み）が公開・ダウンロード可能な状態を指す用語です。従来「オープンソースAI」と呼ばれていたモデルの多くは、実際にはモデルの重みのみが公開されており、学習データ・学習コード・データ処理パイプライン等が非公開であるため、ソフトウェアの伝統的な「オープンソース」の定義とは異なります。この区別を明確にするために「オープンウェイト」という用語が使われるようになりました。

「オープンソース」との違いとして、(1)オープンウェイト：モデルの重みパラメータが公開。推論・ファインチューニング・デプロイが可能。ただし学習データ・学習コード・データ前処理パイプラインは非公開の場合が多い。Llama・Gemma・Mistral・Qwen等が該当、(2)フルオープンソース：モデルの重み・学習データ・学習コード・評価コード・ドキュメントがすべて公開。OSI（Open Source Initiative）の定義に準拠。OLMo（AI2）・Pythia（EleutherAI）等が該当、(3)プロプライエタリ（クローズド）：モデルの重みが非公開でAPIのみ提供。GPT-4・Claude等が該当、と区別されます。

ライセンスの多様性として、オープンウェイトモデルのライセンスは様々です。(1)Apache 2.0：商用利用・改変・再配布が自由（Mistral・Qwen等）、(2)Llama Community License：商用利用可能だが月間アクティブユーザー7億人以上の場合はMetaの許可が必要、(3)Gemma Terms of Use：研究・商用利用可能だが一部制限あり。利用前にライセンスの確認が重要です。

AI業界における意義として、オープンウェイトモデルは(1)研究の再現性と透明性の向上、(2)ファインチューニングによるカスタマイズ、(3)ローカル実行によるプライバシー保護、(4)プロプライエタリモデルへの競争圧力を提供し、AI技術の民主化に大きく貢献しています。