トランスフォーマーの次を狙え？“拡散型LLM”が切り拓く新しいAIの世界
はじめに：なぜ“次世代LLM”を今知るべきなのか
皆さん、こんにちは。Link AI広報担当のりんかです。
昨今、「ChatGPT」や「Claude（クロード）」など数々の大型言語モデル（LLM）が登場し、大きな話題を呼んでいます。こうしたLLMの多くは「トランスフォーマー」と呼ばれる自己回帰型のモデルをベースとしており、一文字（トークン）ずつ前から順番に予測する仕組みが主流です。
ですが、実は「LLMはトランスフォーマーだけではない」という新潮流が出現していることをご存じでしょうか？ その代表格として、**拡散型LLM（dLLM）**という新たな技術が海外を中心に注目を集めています。
なぜ拡散型LLMが注目されているのか――それは、従来の自己回帰型にはない高速生成と文章全体を一度に見渡すという特徴が、ビジネス用途でも大きく役立ちそうだと期待されているからです。
この記事では、世界初の商用規模拡散型LLMとして話題の「Mercury」を例に、その可能性やビジネス活用のヒントを解説していきます。AI導入やサービスへのLLM組み込みを検討されている方なら、「具体的にどういうメリットがあるの？」「これまでのモデルと何が違うの？」といった疑問があるかと思います。そうした疑問を解消するだけでなく、明日からの実践ステップについても提案しますので、ぜひ最後までお読みください。
トランスフォーマーからの脱却？新たな選択肢としての“拡散型LLM”
トランスフォーマーの強みと課題
これまでの主流LLMはGPTシリーズやClaude、Llamaなど、**自己回帰（autoregressive）**型のモデルです。これは文章を左から右へ、一度に一つのトークンを生成していく手法で、次に来る単語（トークン）の確率を順番に予測する仕組みです。優れた言語理解と推論能力を示す一方で、
生成に時間がかかる（逐次処理）
文章が長くなると誤りが蓄積しやすい
途中の文脈修正が難しい
などの課題があります。特に高速化が重要なリアルタイムチャットやシステム制御などでは、生成スピードがネックになるケースもあるでしょう。
拡散モデルとは何か
一方で近年、画像生成（Stable Diffusionなど）や音声処理で成果を上げているのが**拡散モデル（Diffusion Model）**です。これは最初にノイズまみれの状態からスタートし、段階的にノイズを取り除いて（デノイジングして）最終的な出力を得る仕組みです。画像領域では驚くほど高品質の生成結果を得られることで知られ、DALL·EやMidjourneyなどと並ぶ主要技術の一つになっています。
しかしテキストの生成に拡散モデルを適用するのは極めて難しいと考えられてきました。なぜならテキストは「離散的なトークンの集まり」であり、連続的なピクセル情報を扱う画像とは性質が異なるからです。ところが2024年頃から、スタンフォード大学のステファノ・エルモン氏らの研究が大きく進展し、テキストでも拡散モデルが機能する新手法（Score Entropyを用いる方法）が考案されました。
その成果をもとに生まれたのが、今回ご紹介するMercuryです。まさに「拡散型LLM」という新しい道を切り拓く存在として注目されており、複数のAI専門家やエンジニアから「これは画期的だ」との評価を得ています。
Mercuryとは？拡散型LLMの仕組みと特徴
驚異的な高速性
Mercuryを開発したInception Labsは、拡散モデルをテキスト生成に応用する際の諸問題を解決し、一度に文章全体のアウトラインを並行処理できる手法を確立しました。その結果、従来の自己回帰型LLMが前後の単語を順番に生成するのに対し、**Mercuryは複数トークンを同時に処理していくため「高速化」**を実現できます。
https://www.inceptionlabs.ai/
あるテストではNVIDIA H100 GPU上で1秒あたり1000トークン以上を生成し、たとえばChatGPT（GPT-4系）やAnthropic Claudeが数十～数百トークン/秒というベンチマークだったことを考えると、5～10倍近いスピードアップが確認されたそうです。
テキスト全体を俯瞰できる柔軟さ
また拡散モデルは、自己回帰型のように「すでに出力済みの単語から辻褄を合わせる」必要があまりありません。途中のステップで推論結果を修正したり、文章全体の構造を俯瞰して「やっぱりここの文脈はこう直そう」といった処理を組み込みやすいと言われています。
これにより**“文脈の誤り”や“幻覚（事実と異なる情報の出力）”を途中で修正しやすい**可能性があると、開発元も主張しています。拡散モデル特有のノイズ除去プロセスが、推論を段階的にアップデートできる仕組みをもたらしているのです。
Mercury Coderの登場
2025年2月末に正式に発表された「Mercuryシリーズ」の第一弾が、**コード生成特化モデル「Mercury Coder」**です。プログラミング言語でのコードを高速に生成・補完できるため、ソフトウェア開発者向けの強力なアシスタントツールとして使われ始めています。
JavaScriptでのアニメーション処理や物理演算シミュレーションのコードを書かせるデモが公開されており、他のLLMより圧倒的に短時間で（数秒内）コードが生成されることが確認されています。
具体的にどんなことができるの？拡散型LLMの応用シナリオ
コード生成・自動プログラミング支援
一番注目を集めているのは、やはりプログラミング支援でしょう。Mercury Coderが有する高速生成と、誤り訂正しやすいアーキテクチャは、アプリ開発や自動プログラミングの可能性を大きく広げます。例えば、
リアルタイムコーディングアシスト：IDE（統合開発環境）の補完機能として、即時に最適なコード断片を提示
ベースコードの一括生成：小～中規模のアプリにおいて雛形を一気に生成し、人間はより高度なロジック設計に集中
コードレビュー：コードの誤りや改善点を段階的にチェックし、より完成度の高い提案を短時間で提供
これらはソフトウェア生産性の飛躍的な向上につながる可能性があります。
AIチャットボット・カスタマーサポート
Inception Labsでは、**対話型モデル「Mercury Chat」**の開発にも取り組んでいます。拡散型の高速応答によって、ユーザーとのリアルタイムな対話がよりスムーズになると期待されています。
特にカスタマーサポートやコンシェルジュ系のボットは、いかにレスポンスを高速＆正確に返せるかが鍵です。多くの問い合わせに即座に対応できるようになれば、顧客満足度の向上やスタッフの負担軽減につながるでしょう。
ビジネス文書の自動生成・要約
Mercuryの強みは「文章全体を一度に見通せる構造」です。そのため、ビジネス文書やレポート作成の自動化でも今後、力を発揮しそうです。
例えば、企業内の大量の議事録やメールを読み取り、レポート用に要約を高速生成するといったシステムが考えられます。テンプレート的な文書を出力する場合に「全体の論理性」が欠けにくいというのは、大きなメリットです。
その他：AIエージェントやIoT領域への展開
今後はエージェント型LLMとしても活用範囲が広がるでしょう。タスクの分割やプランニングを行いながら、ノイズ除去ステップで段階的に計画を洗練していく形が想像されます。これにより、「複数のシステムを横断的に操作しながら最適解を導くAI」や「IoTデバイス制御などリアルタイム性が求められる領域」での利用が期待できます。
実際、Inception Labsも拡散型LLMなら軽量化や省リソース化がしやすく、スマホやノートPCでも実行できるようになる可能性を示唆しています。
競合モデルとの比較と留意点
高速性と品質の両立
Mercuryの最大の強みである高速生成は、ビジネス利用にとって大きな魅力です。たとえばチャットボットやコード生成など、待ち時間が数秒から数十秒程度かかってしまうとユーザー体験が損なわれることもあります。その点で、1秒あたり1000トークン超の出力ができるなら、リアルタイム性が劇的に向上するでしょう。
同時に、コード生成などのタスクでGPT-4系などに匹敵する品質が出せるという報告もあり、「速度を求めると品質が落ちる」という従来の悩みを解消しうるのが注目点です。
長大な文脈処理や高度推論への対応
一方で、自己回帰型LLMは長文での推論や高度な論理推論に優れた実績があります。拡散型LLMがどこまで長い文脈を維持し、高度な推論に耐えられるのかは、まだ研究の途上です。
また、拡散型の強みを活かすためには、学習データやハイパーパラメータの設計が重要であり、現在はInception Labsのような先行研究グループがノウハウを独占している状態です。大規模なモデルを運用する際には、自己回帰型の実績との比較検証も必要になるでしょう。
「明日から何をすればいいの？」ビジネス導入のためのヒント
ここまで拡散型LLMの特性やMercuryの事例を見てきましたが、いざ自社システムに導入するとなると、どう動けばいいのでしょうか？ 実際に検討する際のヒントをいくつか挙げてみます。
PoC（概念実証）から始める
まずは小規模なプロジェクトや部門に導入して、速度や品質へのインパクトを検証しましょう。コード生成なら社内ツールのユーティリティ開発、チャットボットならFAQなど限定的なトピックでの実証がおすすめです。速度重視のユースケースを選ぶ
拡散型LLMの強みはなんといっても高速性。リアルタイム性や大量リクエストへの対応が求められる業務、あるいは開発現場のように「即時性」が重要な領域から導入すると、投資対効果がわかりやすいです。既存の自己回帰型LLMとの併用を検討
長文の高度推論や構成力が必要なタスクは依然としてGPT-4などの自己回帰型が強い場合があります。拡散型LLMは部分的に置き換えたり、組み合わせて使うのも一つのアプローチです。ライセンス・サポート体制を確認
Mercuryの場合は現時点でオープンソース版はなく、商用ライセンス形態（API利用など）です。利用条件や費用、サポート体制をきちんと確認しながら進める必要があります。拡散型LLMの知見をもつパートナーと連携
まだ新しい分野ですので、実装ノウハウが十分に蓄積されていない企業も多いはず。私たちのようなAIスタートアップにぜひご相談いただき、一緒にPoCを回すといった協業も有効でしょう。
今後の展望とLink AIの取り組み
Mercuryはまだ登場したばかりですが、拡散型LLMという新たなカテゴリーが今後、画像生成モデルのように一気に市民権を得る可能性があります。特に「速さ」がビジネスの鍵になるシーンでは、その真価が発揮されるでしょう。
私たちLink AIも、AIエージェントやAIアバターの開発を通じて、様々なLLMを独自に評価・実装しております。拡散型LLMには大いに興味をもち、Mercuryのような新しいモデルがどのように業務効率化や価値創出につながるかを研究中です。
近い将来、弊社のAIアバターに拡散型LLMを組み込み、リアルタイムに状況を把握しながらの受付応対や観光案内などを実現する
大規模チャットシステムを運営する企業に対して、拡散型LLMの高速処理を活かしたソリューションを提案する
といった可能性を模索しています。実際に興味をお持ちの方がいらっしゃいましたら、ぜひお気軽にご連絡ください。
まとめ：次世代LLMを味方につけ、ビジネスを加速させよう
ここまで、拡散型LLMの代表例としてMercuryをご紹介しながら、トランスフォーマー以外の新しいLLMが台頭しつつある現状を解説してきました。
拡散型は自己回帰型に比べて高速性と途中修正のしやすさに強みがある
Mercuryは**コード生成「Mercury Coder」**を先行リリースし、すでに実用段階
ただし長文推論やオープンソース性などは今後の研究課題
PoCで小さく始める、速度重視の業務に適用するなど、取り組み方はいろいろ
「まだトランスフォーマー型が主流でしょ？」と気を抜いていると、次世代の波に乗り遅れてしまうかもしれません。ビジネスのリアルタイム性や大規模自動化を実現する上で、拡散型LLMは選択肢としてますます注目されるでしょう。
私たちLink AIは、AIの新技術を活かして企業の課題解決をサポートすべく、日々研究・開発を続けています。「自社に拡散型LLMを導入してみたい」「AIエージェントを活用して業務改革したい」という方は、ぜひ以下の連絡先からお声がけください。次世代LLMの可能性をいっしょに探求してみませんか？
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