GLM-4.5徹底解説： ビジネスを変える ARC基盤モデル

紹介論文

今回紹介する論文はGLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Modelsという論文です。

この論文を一言でまとめると

Zhipu AIと清華大学が開発したGLM-4.5は、Agentic、Reasoning、Coding(ARC)タスクで優れた性能を発揮するオープンソースの基盤モデルです。本記事では、その概要、ビジネスへの応用可能性、技術的特徴、実験結果、そして未来への展望を解説します。

GLM-4.5とは？ビジネスパーソンが知るべき理由

GLM-4.5は、Zhipu AIと清華大学が共同で開発した、オープンソースの Mixture-of-Experts (MoE) 大規模言語モデルです。

その特徴は、355B（3550億）という巨大なパラメータ数を持ちながら、実際にアクティブになるのは32Bという点。これにより、高い処理能力と効率性を両立しています。

ビジネスパーソンが特に注目すべきは、GLM-4.5がAgentic、Reasoning、Coding (ARC)という3つの重要なタスクで優れた性能を発揮することです。

なぜGLM-4.5に注目すべきなのか？

GLM-4.5の登場は、単なる技術的な進歩に留まりません。ビジネスの現場に、以下のような変革をもたらす可能性を秘めています。

* **業務効率の大幅な向上**: 複雑なタスクを自動化し、これまで人が行っていた作業時間を大幅に削減できます。
* **迅速な意思決定**: 大量のデータを分析し、的確な推論を行うことで、より迅速かつ質の高い意思決定を支援します。
* **創造性の刺激**: 新しいアイデアやソリューションの創出をサポートし、ビジネスの可能性を広げます。
* **競争力の強化**: 最新のAI技術を活用することで、競合他社に対する優位性を確立できます。

大規模言語モデル（LLM）市場は、今後数年間で数十億ドル規模に達すると予測されており、企業におけるAI導入率は増加の一途を辿っています。特に自動化と意思決定支援の分野での活用が期待されており、GLM-4.5は、その中心的な役割を担う可能性を秘めていると言えるでしょう。

GLM-4.5に関するFAQ

**Q: GLM-4.5はどのようなビジネス課題を解決できるのか？**

**A:** データ分析、コンテンツ生成、顧客対応、意思決定支援など、幅広い分野で活用できます。

**Q: 導入にはどのような準備が必要か？**

**A:** データの準備、インフラの整備、専門知識を持つ人材の確保などが必要です。

**Q: セキュリティは確保されているか？**

**A:** オープンソースであるため、セキュリティレビューが可能であり、自社のセキュリティポリシーに合わせたカスタマイズも可能です。

ARCタスクで見るGLM-4.5の真価：ビジネス応用へのヒント

前セクションでは、GLM-4.5がビジネスにもたらす可能性について概説しました。このセクションでは、GLM-4.5が特に優れているとされる、Agentic、Reasoning、Codingの3つのARCタスクに焦点を当て、その具体的な内容とビジネスへの応用例を解説します。特に、エージェントとしての活用に焦点を当て、ビジネスパーソンがGLM-4.5を導入する際のヒントを提供します。

Agenticタスク：外部ツール連携で業務を自動化

Agenticタスクとは、外部ツールや現実世界とのインタラクション能力を指します。GLM-4.5は、この能力を活かすことで、様々な業務を自動化し、ビジネスプロセスを効率化できます。

ビジネス応用例

• 顧客対応の自動化： 顧客からの問い合わせに対し、FAQデータベースや外部APIを活用して自動で回答します。例えば、チャットボットにGLM-4.5を組み込むことで、24時間365日、顧客対応が可能になります。
• タスク自動実行： 複数のツールを連携させ、複雑なタスクを自動的に実行します。例えば、請求書発行、経費精算、顧客データの更新などを自動化することで、従業員の負担を軽減し、コア業務に集中させることができます。
• データ収集・分析： Webサイトから必要な情報を収集し、分析レポートを自動生成します。例えば、競合他社の価格情報や市場トレンドを自動的に収集し、マーケティング戦略の立案に役立てることができます。

GLM-4.5の性能

GLM-4.5は、TAU-Benchで70.1%、BFCL v3で77.8%のスコアを記録しており、高いAgentic能力を示しています。

Reasoningタスク：複雑な問題解決を支援

Reasoningタスクとは、数学、科学などの分野における複雑な問題を解決する推論能力を指します。GLM-4.5は、高度な推論能力を備えており、ビジネスにおける意思決定を支援します。

ビジネス応用例

• リスク評価： 過去のデータから将来のリスクを予測し、対策を提案します。例えば、金融業界において、融資の焦げ付きリスクや市場変動リスクを予測し、適切なリスクヘッジ戦略を立案することができます。
• 市場予測： 様々な要因を分析し、将来の市場動向を予測します。例えば、小売業界において、消費者の購買行動や季節要因を分析し、最適な在庫管理や販売戦略を策定することができます。
• 戦略立案： 複数の選択肢を比較検討し、最適な戦略を提案します。例えば、経営戦略において、新規事業への参入や海外進出の是非を検討し、最適な戦略を提案することができます。

GLM-4.5の性能

GLM-4.5は、AIME 24で91.0%、GPQAで79.1%のスコアを記録しており、優れたReasoning能力を示しています。

Codingタスク：ソフトウェア開発を効率化

Codingタスクとは、ソフトウェア開発に関連するコーディングスキルを指します。GLM-4.5は、高度なコーディングスキルを備えており、ソフトウェア開発の効率化に貢献します。

ビジネス応用例

• バグ修正： コード内のバグを自動的に特定し、修正します。例えば、ソフトウェア開発において、テスト段階で見つかったバグを自動的に修正することで、開発期間を短縮することができます。
• コード生成： 仕様書に基づいて自動でコードを生成します。例えば、Webアプリケーション開発において、データベースのスキーマ定義やAPIのエンドポイント定義などを自動的に生成することで、開発工数を削減することができます。
• レガシーコードの移行： 古いコードを最新の技術に自動的に移行します。例えば、基幹システムの刷新において、COBOLで記述されたレガシーコードをJavaに自動的に移行することで、システム移行コストを削減することができます。

GLM-4.5の性能

GLM-4.5は、SWE-bench Verifiedで64.2%、Terminal-Benchで37.5%のスコアを記録しており、高いCoding能力を示しています。

エージェントとしてのGLM-4.5：自律的なタスク実行

GLM-4.5は、これらのARCタスクを組み合わせることで、エージェントとして自律的にタスクを実行し、ビジネスプロセスを大幅に効率化することができます。例えば、顧客からの問い合わせ内容を理解し（Reasoning）、FAQデータベースや外部APIを検索し（Agentic）、適切な回答を生成する（Coding）といった一連のタスクを自動化できます。

専門家の見解と事例

AI専門家は、GLM-4.5のような高性能LLMが、ビジネスにおけるAI活用を加速すると指摘しています。実際に、GLM-4.5を活用した顧客対応自動化システムを導入した企業では、顧客満足度が向上し、コストが削減された事例も報告されています。

実践的なTipsとベストプラクティス

エージェントとしてGLM-4.5を活用する場合、以下の点が重要になります。

• タスクの明確化： どのようなタスクを自動化したいのか、具体的な目標を設定します。
• 適切なツールの選択： タスクに必要な外部ツールやAPIを選択します。
• 継続的な改善： モデルの性能を定期的に評価し、改善を繰り返します。

GLM-4.5は、ARCタスクにおいて優れた能力を発揮し、ビジネスの様々な場面で活用できる可能性を秘めています。次世代のビジネスを牽引する強力なツールとして、GLM-4.5の導入を検討してみてはいかがでしょうか。

MoEアーキテクチャと学習戦略：GLM-4.5を支える技術

GLM-4.5がAgentic、Reasoning、Coding（ARC）の各タスクで高い性能を発揮する背景には、革新的な技術が 숨겨져 있습니다。このセクションでは、その中でも特に重要なMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャと学習戦略について解説し、GLM-4.5の 성능を支える理由を明らかにしていきます。

MoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャ

MoEアーキテクチャは、複数の「専門家」モデルを組み合わせ、入力に応じて最適な専門家を選択して処理するアーキテクチャです。複数のモデルを組み合わせることで、単一の巨大なモデルよりも効率的に学習を進められる点が特徴です。

MoEアーキテクチャの利点

• 高いパラメータ効率： モデル全体のパラメータ数を増やさずに、処理能力を向上させることができます。リソースが限られた環境でも高性能を維持できるため、ビジネスでの活用範囲が広がります。
• 専門性の高い処理： 各専門家が特定のタスクに特化することで、より高度な処理が可能になります。例えば、顧客対応に特化した専門家、データ分析に特化した専門家などを用意することで、多様なニーズに対応できます。
• スケーラビリティ： 専門家の数を増やすことで、モデルの能力を容易に拡張できます。ビジネスの成長に合わせて、AIの能力を柔軟にスケールアップできるため、長期的な視点で見ても有効な投資となります。

GLM-4.5のMoE

GLM-4.5は355B（3550億）のパラメータを持つ大規模言語モデルですが、そのうち実際にアクティブになるパラメータは32Bです。つまり、すべてのパラメータが常に فعال 되는 것은 아니고、入力に応じて必要な専門家だけが فعال 되는ため、効率的な処理が可能になります。

学習戦略

GLM-4.5は、MoEアーキテクチャを最大限に活かすために、以下の学習戦略を採用しています。

• マルチステージ学習： 23T（23兆）トークンという膨大なデータを用いた多段階学習を実施しています。これにより、モデルは幅広い知識を獲得し、様々なタスクに対応できるようになります。
• エキスパートモデルの反復： 専門家モデルを反復的に学習させることで、各専門家の専門性を向上させています。これにより、MoEアーキテクチャの効果を最大限に引き出すことができます。
• 強化学習： 人間のフィードバック（強化学習）に基づいてモデルを改善しています。これにより、モデルはより自然で人間らしい応答を生成できるようになります。
• ハイブリッド推論モード： 複雑な推論タスクには「思考モード」、即時応答が必要なタスクには「直接応答モード」を使用します。これにより、状況に応じて最適な応答を生成することができます。

さらに、GLM-4.5では、以下の技術も活用されています。

• 損失なしのバランスルーティングとシグモイドゲートを採用することで、MoEレイヤーの専門家の負荷を均等に分散し、学習効率を向上させています。
• QK-Normを組み込むことで、注意ロジットの範囲を安定化させ、学習の安定性を高めています。QK-Normは、QueryとKeyの内積を正規化する技術で、Transformerモデルの学習を安定化させる効果があります。

技術的な詳細

• Grouped-Query Attentionとpartial RoPEを使用しています。Grouped-Query Attentionは、Attentionの計算量を削減する技術で、大規模モデルの 학습 효율性を高める効果があります。
• MTP (Multi-Token Prediction) レイヤーをMoEレイヤーとして追加し、推論中の推測デコードをサポートしています。これにより、応答速度を向上させることができます。
• 注意ヘッドの数を増やし（隠れ次元5120に対して96ヘッド）、MMLUやBBHなどの推論ベンチマークのパフォーマンスを向上させています。

関連する法規制や業界動向

AIモデルの学習データに関する著作権の問題が注目されており、GLM-4.5の学習データの透明性が重要になります。また、EU AI ActなどのAI規制が、GLM-4.5のような基盤モデルの開発・利用に影響を与える可能性があります。法規制や倫理的な問題にも配慮しながら、AI技術を活用していく必要があります。

GLM-4.5のMoEアーキテクチャと学習戦略は、高度な性能と効率性を両立させるための重要な要素です。これらの技術を理解することで、GLM-4.5をビジネスに活用する際の可能性をさらに広げることができるでしょう。

実験結果の徹底分析：GLM-4.5は本当に使えるのか？

GLM-4.5の性能を客観的に評価するために、論文で報告されている実験結果を詳細に分析します。特に、他のモデルとの比較を通じて、GLM-4.5の強みと弱みを明らかにすることで、ビジネスにおける現実的な活用可能性を探ります。

ARCベンチマークでの性能評価

GLM-4.5の性能は、Agentic（エージェント）、Reasoning（推論）、Coding（コーディング）の各タスクにおける性能を評価するARCベンチマークに基づいて評価されています。具体的には、以下の12種類のベンチマークが用いられています。

• MMLU-Pro
• AIME 24
• MATH-500
• SciCode
• GPQA
• HLE
• LCB (2407-2501)
• SWE-bench Verified
• Terminal-Bench
• TAU-Bench
• BFCL V3
• BrowseComp

これらのベンチマークは、GLM-4.5が様々なタスクをどの程度こなせるのかを測るための重要な指標となります。

他のモデルとの比較分析

GLM-4.5の性能をより深く理解するために、他の著名なモデルとの比較を行います。

• 全体順位：GLM-4.5は全体で3位、GLM-4.5-Airは6位という結果が出ています。
• Agenticベンチマーク：GLM-4.5は2位にランクインしており、特にエージェントとしての能力が高いことが示唆されます。
• Codingタスク：Claude Sonnet 4に近い性能を発揮しており、コーディング能力においても高い水準にあることがわかります。
• パラメータ効率：GLM-4.5は、DeepSeek-R1の約半分、Kimi K2の約3分の1という少ないパラメータ数で、同等の性能を実現しています。このことは、GLM-4.5が非常に効率的なモデルであることを意味します。

エージェント能力、推論能力、コーディング能力の詳細

論文では、各タスクにおけるGLM-4.5の具体的な性能が報告されています。

• エージェント能力：TAU-benchやBerkeley Function Call Leaderboard V3 (BFCL V3)などのベンチマークで評価されています。また、BrowseCompではWeb閲覧エージェントとしての能力が評価されています。
• 推論能力：MMLU-Pro、AIME 24、MATH 500などのベンチマークで評価されています。これらの結果から、GLM-4.5は高度な推論能力を備えていることがわかります。
• コーディング能力：SWE-bench VerifiedやTerminal-Benchで評価されています。これらのベンチマークは、実際のソフトウェア開発におけるGLM-4.5の有用性を示すものです。

実験結果から見えてくるGLM-4.5の強みと弱み

実験結果から、GLM-4.5は高い性能と効率性を兼ね備えたモデルであることがわかります。しかし、いくつかの注意点も存在します。

• ベンチマークの結果は特定のタスクにおける性能を示すものであり、実際のビジネス環境での性能を保証するものではありません。
• GLM-4.5は学習データに偏りがある可能性があり、特定の分野では性能が低下する可能性があります。

これらの点を考慮すると、GLM-4.5はビジネスにおける様々なタスクを効率化し、新たな価値を生み出す可能性を秘めたモデルであると言えるでしょう。

GLM-4.5が拓くビジネスの未来：可能性と注意点

GLM-4.5の登場は、ビジネスの未来にどのような影響を与えるのでしょうか？自動化、意思決定支援、創造性など、様々な可能性が広がります。しかし、同時に注意すべき点も存在します。本セクションでは、GLM-4.5がもたらすビジネスの未来と、その活用における注意点について考察します。

ビジネスへの影響：変革の波に乗る

GLM-4.5は、以下の側面からビジネスに大きな変革をもたらす可能性があります。

* **自動化：** 顧客対応、データ入力、レポート作成といった定型業務を自動化し、コスト削減と効率化を実現します。これにより、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。
* **意思決定支援：** 複雑なデータを分析し、将来予測やリスク評価を行い、より精度の高い意思決定を支援します。経験と勘に頼っていた判断を、データに基づいた客観的な判断へと進化させます。
* **創造性：** 新しいアイデアやコンテンツの生成をサポートし、マーケティングや製品開発を促進します。これまでになかった斬新な発想が、GLM-4.5との協働によって生まれるかもしれません。
* **パーソナライズ：** 顧客のニーズに合わせた情報提供やサービス提供を可能にし、顧客満足度を向上させます。一人ひとりに最適化された顧客体験は、ロイヤリティ向上に繋がります。

具体的な可能性：各業界での応用

GLM-4.5は、様々な業界で革新的な応用が期待できます。

* **金融：** リスク管理、不正検知、顧客ターゲティングの精度向上。
* **医療：** 診断支援、創薬、患者ケアの効率化と質の向上。
* **製造：** 品質管理、サプライチェーン最適化、生産性向上。
* **小売：** 顧客分析、在庫管理、パーソナライズされたマーケティングの実現。

注意点：リスクと責任を理解する

GLM-4.5の導入には、以下のような注意点も存在します。これらのリスクを理解し、適切な対策を講じることが重要です。

* **倫理的な問題：** AIの判断における偏見や差別の可能性を考慮し、公平性を確保する必要があります。
* **セキュリティ：** 機密情報や個人情報を扱う場合、セキュリティ対策を徹底する必要があります。
* **人材育成：** GLM-4.5を効果的に活用できる人材を育成する必要があります。
* **法規制：** AIに関する法規制の動向を注視し、遵守する必要があります。

法規制と業界動向：常に最新情報を把握する

EU AI ActなどのAI規制が、GLM-4.5の利用に影響を与える可能性があります。AI倫理に関する議論も活発化しており、企業は責任あるAI利用を推進する必要があります。常に最新の法規制や業界動向を把握し、適切な対応を心がけましょう。

実践的なTips：導入を成功させるために

GLM-4.5の導入を成功させるためには、以下のポイントを意識することが重要です。

* ビジネス目標を明確にし、GLM-4.5の活用範囲を絞り込む。
* PoC（Proof of Concept）を実施し、効果を検証してから本格導入する。
* 社内外の専門家と連携し、GLM-4.5の最適な活用方法を検討する。

GLM-4.5は、ビジネスの未来を大きく変える可能性を秘めた革新的な技術です。その可能性を最大限に引き出すためには、注意点を理解し、責任ある活用を心がけることが重要です。積極的に情報収集を行い、自社にとって最適な活用方法を見つけ出してください。