Metaが2026年4月5日に公開したLlama 4ファミリーは、AIの「読める量」の常識を塗り替えました。Llama 4 Scoutのコンテキストウィンドウは10Mトークン——日本語で約500万文字、書籍にして約50冊分を一度に読み込めます。しかもApache 2.0ライセンスで完全無料。「分厚い社内マニュアルを丸ごとAIに理解させる」という使い方が、コスト負担なく実現できる時代になりました。
Llama 4ファミリー
Scout
コンテキスト: 10M トークン
用途: 長大文書の理解・要約・分析
ライセンス: Apache 2.0
Maverick
パラメータ: 400B（MoE）
コンテキスト: 1Mトークン
用途: 汎用高性能タスク
10Mトークンで何ができるのか
「10Mトークン」と言われてもピンとこないかもしれません。具体的にどのくらいの量を一度に処理できるのか、身近な例で示します。
| ドキュメントの種類 | 概算トークン数 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 社内マニュアル（200ページ） | 約15万トークン | ✅ 66冊分OK |
| 書籍1冊（300ページ） | 約20万トークン | ✅ 50冊分OK |
| 年間の議事録（月2回×12ヶ月） | 約50万トークン | ✅ 20年分OK |
| 法令・契約書集（1,000ページ） | 約75万トークン | ✅ 13セットOK |
これまでのAIモデルは「一度に読める量」に制約があり、長い文書を分割して処理する必要がありました。Llama 4 Scoutの10Mトークンは、この制約を事実上撤廃します。社内のナレッジベース全体をAIに「記憶」させた状態で質問に答えさせる——そんな使い方が技術的に可能になりました。
MoE（Mixture of Experts）とは何か
Llama 4 Maverickが採用するMoE（Mixture of Experts）は、400Bパラメータのうち毎回一部のパラメータのみを活性化させるアーキテクチャです。全パラメータを毎回使う従来型と比べて、計算コストを大幅に削減しながら高い性能を維持できます。「頭脳が400人いるが、質問に応じて最適な専門家10人だけが回答する」イメージです。
Muse Sparkとの「二本立て」——Metaの戦略転換
もうひとつ見逃せないのが、Meta初のプロプライエタリ（非公開）モデル「Muse Spark」の同時発表です。Metaはこれまで一貫してオープンソース路線を取ってきましたが、Llama（オープン）とMuse（クローズド）の二本立てに転換しました。これはOpenAIがGPT（クローズド）で収益を上げ、Metaがオープンソースで対抗するという単純な構図が崩れたことを意味します。
よくある質問
Llama 4は日本語に対応していますか
マルチリンガル対応ですが、日本語の品質は英語に比べると劣る傾向があります。日本語の自然さを重視する業務ではClaudeが現状最も優れています。
中小企業がLlama 4を使うメリットはありますか
直接Llama 4を自社サーバーで運用するには技術力が必要ですが、Llama 4の技術は各種AIサービスに組み込まれて間接的に恩恵を受けられます。API経由で利用できるサービスも増えており、中小企業のAI活用の選択肢が広がっています。
まとめ
Llama 4の登場で「AIに読ませられる情報量の上限」が事実上なくなりました。社内の全マニュアル、全議事録、全契約書をAIに理解させた状態で業務を進められる時代です。オープンソースで無料であることも含め、AI活用のハードルがまた一段下がりました。
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