ByteDanceの張一鳴氏、OpenAIとAnthropicに追いつく目標は早くても2029年か2030年

新たなAIアシスタントは間もなく、最先端への到達にはさらに時間

ByteDance創業者の張一鳴氏は、同社の人工知能チームに対し、OpenAIやAnthropicの最先端技術に追いつくのは早くても2029年か2030年になると述べた。2026年11月12日に公表された最近の社内会議の内容によると、張氏が当面の課題として挙げたのは、ByteDanceのSeed言語モデルの学習データセットの規模が小さいことだった。

この評価が明らかになる中、TikTokを傘下に持つByteDanceは、数週間以内に新たな個人向けAIアシスタントを投入する準備を進めていると報じられている。同社は消費者向け製品を近く投入する一方、AI研究の最先端に到達するまでには、はるかに長い時間を見込んでいる。

この取り組みには、約1,000人のSeed研究・エンジニアリングチーム、最大700億ドルの支出案、中国国外のAI事業向けとされる296億ドルの融資が含まれる。ByteDanceはすでにチャットボット「豆包」を運営し、動画生成モデル「Seedance」へのアクセスを販売している。

張氏の発言は、こうした投資の中心にデータを据えている。計算能力の増強や人気アプリはAI事業を支え得るが、張氏の評価が優先課題として示したのは、基幹言語モデルの学習に使うデータをさらに充実させることだ。

張氏がAIチームに伝えたこと

ByteDanceの創業者である張氏は、AIチームが出席した社内会議で、同社にはOpenAIやAnthropicと競争する能力があると述べたと報じられている。最先端技術に追いつく最も早い時期として、次の時期を挙げた。

早くても2029年か2030年

この目標時期は、会議の内容が報じられた2026年11月から、およそ3～4年先にあたる。張氏はまた、ByteDanceの大規模モデルは国際的な主要企業と比較して評価すべきだと述べた。これは、中国国内の消費者向けチャットボット市場で成功することよりも広い目標だ。

最先端モデルとは、推論、コーディング、異なる種類の情報の理解といった能力で最前線にあるシステムを指す。最先端に追いつくには、競合各社が新たなモデルを開発し続ける中で、性能を高めていかなければならない。

張氏は社内の議論で、性急な順位上昇よりも継続的なモデル開発を重視し、忍耐強く取り組むよう促してきた。ByteDanceが製品の投入を続ける一方で、研究には数年を要するというのが、張氏の発言からうかがえる。

学習データの差が重要な理由

Seedの事前学習用データセットは、海外の主要な競合他社が使うものより小さいと報じられている。張氏の発言を伝える報道の一部は、数桁に及ぶ差があるとしているが、データセットの規模は公表されていない。

事前学習とは、モデルが大量のデータを処理し、言語やその他の情報のパターンを学ぶ初期段階だ。その後の学習によって、指示に従う、質問に答える、特定のタスクを処理するといった能力を高めることができる。

「1桁の差」は10倍を意味する。したがって、数桁の差と表現される場合、数パーセントの差よりもはるかに大きな隔たりを示唆する。データ数の公表や共通の測定方法がないため、ByteDanceについて報じられた差の規模を算出することはできない。

ByteDanceは巨大な消費者向けプラットフォームを通じて、豊富なコンテンツ群にアクセスできる。しかし、最先端の言語モデルを構築するには、多様な分野やタスクにわたる適切な学習データが必要だ。張氏の発言からは、Seedの学習基盤を拡充することが、研究チームの中心的な課題であり続けていることがうかがえる。

独自モデル開発を重視

張氏はチームに対し、蒸留への依存を減らすよう促したと報じられている。一部の報道では、蒸留への依存に対してより強い懸念を示したとされる。蒸留とは、別のモデルが生成した回答やその他の出力を使ってモデルを学習させることだ。

簡単に言えば、生徒が教師の解答例から学ぶようなものだ。AI開発では、より高性能なシステムの有用な振る舞いを別のモデルに移すのに役立つ場合がある。張氏が懸念しているとされるのは、ベンチマークのスコアを短期間で上げることより、ByteDanceが基礎的な能力を独自に開発すべきだという点だ。

ベンチマークとは、選定されたタスクでモデルを比較するための標準化テストだ。性能を測る有用な指標となる一方、研究チームは、日常の利用で人々が求める多様な依頼にシステムがどう対応するかも評価する必要がある。

Seedの言語モデルは、こうしたテストで世界の主要システムにまだ並んでいないと報じられている。また、モデルの重みは外部の開発者に公開されていない。モデルの重みとは、システムが回答を生成する仕組みを決める、学習済みの数値設定を指す。2026年6月に公開されたSeed 2.1は、最新の大規模な言語モデル更新とされている。

チャット画面を超える個人向けエージェント

ByteDanceが計画するアシスタントは、豆包のモバイルアシスタントチームと対話チームが「Spell」というコードネームで開発していると報じられている。想定される機能には、音声での対話、アニメーションアバター、複数のアプリをまたいでタスクを計画・実行する機能が含まれる。

AIエージェントは、会話の中で回答を返すだけにとどまらない。異なるサービスをまたいで手順を調整するなど、目標に向けて一連の行動を試みることができる。ユーザーにとっては、回答の質に加え、権限設定、確実な実行、操作に対するユーザーのコントロールが実務上の課題となる。

このアシスタントには、豆包のモデルとSeedanceの動画生成技術が統合される見通しだ。これにより、対話型インターフェースと、ビジュアルコンテンツを作成するByteDanceの既存ツールが結びつき、消費者向けAIのラインアップが豆包チャットボット以外にも広がることになる。

この製品案は、2026年9月に公開された、アニメーションキャラクターで表現されるMetaの音声アシスタント「Muse」と比較されている。Museは1,000万人以上のユーザーを獲得したとされ、スマートグラスへの対応や、今後発売予定の「Muse Charm」デバイスも伝えられている。ByteDanceの正確な発売日、最終的な機能一覧、関連ハードウェアの計画は明らかになっていない。

動画でユーザーにアプローチ

ByteDanceの戦略においてSeedanceが重要なのは、同社がすでに動画生成モデルへのアクセスを販売しているためだ。こうしたシステムは、指示やその他の入力をもとに動画を生成する。これによりByteDanceは、テキストでの対話以外にも商用AI製品を展開できる。

OpenAIがSoraのサービスを終了した後、Seedanceが好機を得たと報じられている。ByteDanceは、Seedの言語モデル全般の性能向上を目指す取り組みと並行して、Seedanceを中国を代表する動画AIプラットフォームに育てようとしている。

豆包も、消費者にすでに浸透している別の足がかりとなっており、中国で特に人気の高いチャットボット製品の一つとされる。ByteDanceはまったく新しいAIサービスを導入せずとも、このアシスタントを既存のユーザー基盤の上に構築できる可能性がある。

こうした製品計画と研究の目標時期は、それぞれ異なる需要に応えるものだ。豆包、Seedance、新たなエージェントは今すぐユーザーに届けられる一方、言語モデルチームは張氏が掲げた長期目標に取り組む。その間、動画生成の進展はByteDanceが注力できる具体的な領域となる。

支出と資金調達の位置づけ

ByteDanceはAIに最大700億ドルを投じる案を協議したと報じられている。この金額に紐づく期間については、2026年のインフラ支出とも、3年間の投資とも伝えられており、正確な予算計画は定まっていない。

支出案の対象となる取り組みには、大規模な計算インフラが必要だ。大規模モデルの学習には多数のプロセッサーを連携して動かす必要があり、ユーザー向けにモデルを稼働させるにも、データセンターの継続的な処理能力が求められる。

ByteDanceはまた、9月に約34行の銀行から296億ドルの無担保融資を受けたと報じられている。融資期間は3年で、資金は東南アジアで開発中のデータセンターを含む、中国国外のAI事業に充てられる予定だ。

無担保融資とは、特定の資産を担保に設定しない融資を指す。報じられた借り入れは、広範な投資構想に具体的な資金調達の情報を加えるものだが、同社はこの融資を個別のモデル事業や支出案全体にどう結びつけるか、内訳を公表していない。

研究者、モデルの規模、安全性への取り組み

2025年にGoogle DeepMindからByteDanceに移った呉永輝氏が、約1,000人のSeed研究者・エンジニアを率いている。チームは、国際的な最先端を目指す同社の取り組みの基盤となるモデルを進化させる責任を担う。

Seedは最大10兆パラメーターのモデルを事前学習していると報じられている。パラメーターとは、モデルが学習時に獲得する調整可能な数値で、規模を示す一つの指標となる。一方、能力はデータ、アーキテクチャー、学習プロセスによっても左右される。

報じられたパラメーター数は、開発が非常に大規模な取り組みであることを示している。ByteDanceは、このモデルの詳細な仕様を公表しておらず、設計や、個々のリクエストの処理にどの程度が使われるかも明らかにしていない。

Seedはまた、2026年10月に独立した安全性・アラインメント部門を設け、専門家を約10人採用したと報じられている。安全性の取り組みはリスクや不具合を検証し、アラインメントはシステムを意図した目標や制約に従わせることを目指す。単にテキストを返すだけでなく、複数のアプリをまたいで操作する製品では、特に重要な役割だ。

戦略をめぐる日程

ByteDanceの最近のAI関連の動きには、人材採用、モデルの公開、資金調達、組織変更があり、張氏の最新の評価へとつながっている。

• 2025年：呉永輝氏がGoogle DeepMindから移り、Seedを率いる。
• 2026年6月：Seed 2.1を公開。最新の大規模な言語モデル更新とされる。
• 2026年9月：ByteDanceが中国国外のAI事業向けに296億ドルの融資を受けたと報じられる。
• 2026年10月：Seedが独立した安全性・アラインメント部門を設置したと報じられる。
• 2026年11月12日：データ、競争、追いつくまでの期間に関する張氏の社内発言が報じられる。
• その後数週間：ByteDanceが新たな個人向けAIアシスタントを導入する計画と報じられる。
• 2029年または2030年：最先端のAI技術に追いつくための、張氏が示した最も早い目標時期。

消費者にとって次の動きとなるのは、遠い将来の研究目標ではなく、アシスタントの投入だ。いずれ公開されれば、音声、アバター、動画、タスク実行に関する報道上の機能のうち、ByteDanceがどれをユーザーに提供する準備ができているかが明らかになる。

研究チームにとって、張氏の優先事項はより根本的なものだ。学習基盤を拡充し、独自の能力を高め、数年にわたって取り組みを続けることだ。投資計画、人材採用、安全性部門の設置からは、既存の消費者向けAI事業を基盤に、取り組みの各要素が形になりつつあることがうかがえる。

要点

• 張一鳴氏は、ByteDanceが最先端のAI技術に追いつくのは早くても2029年か2030年になると述べたと報じられている。
• 張氏は、Seedの事前学習データセットが小さいことを優先課題に挙げ、蒸留への依存を減らすよう促した。
• 「Spell」というコードネームで開発されているとされる個人向けAIアシスタントが、数週間以内に投入される計画だ。
• ByteDanceは豆包とSeedanceを基盤としながら、基幹言語モデルの強化を目指している。
• AIへの支出案は最大700億ドルだが、金額に紐づく期間は報道によって異なる。
• Seedの研究・エンジニアリング部門には約1,000人が在籍し、10月には独立した安全性・アラインメント部門を設けたと報じられている。