何が出たのか

IBMが、ダウンロードして自社環境で動かすことを前提としたオープンウェイトLLM群「Granite」の最新版、Granite 4.2をリリースしました。パラメータ数は3B・8B・30Bの3種類。従来同様デコーダのみのアーキテクチャを採用し、ネイティブで12万8000トークンの文脈長に対応します。

差がつくのは中位・上位モデルです。8Bと30Bは、エージェント向けの強化学習ブロックを追加で通しており、ターミナルの操作、Web検索、外部ツールの呼び出しといった「手を動かす」用途に向けて訓練されています。3Bもツール利用自体はできますが、同等の専用訓練は受けていません。IBMはGranite 4.2を、Graniteファミリーにおける推論特化のリリースと位置づけています。

「推論」という言葉の温度感

ここは経営判断の前提としてずらしてはいけない部分です。研究者や開発者がモデルの「推論能力」と言うとき、それは人間的な理解や意識を指しません。指しているのは機能としての推論、具体的には思考の連鎖（chain-of-thought）によって中間結果を複数ステップにわたって持ち回る挙動です。

つまりGranite 4.2の推論特化とは、「賢くなった」という抽象的な話ではなく、多段の処理を途中で破綻させずに運ぶ確率が上がった、という工学的な性質の話です。ここを取り違えると、社内でPoCを走らせたときの期待値設定を必ず間違えます。

なぜサイズが3つに割られているのか

3B・8B・30Bという刻みは、そのままGPU予算と用途の刻みです。エージェント強化学習が8B以上にのみ入っているという事実は、IBMが「ツールを叩いて自律的に動く用途は8B以上で」という線引きを提示していると読めます。逆に3Bは、軽量な分類・抽出・整形といった、単発で完結する処理に据える設計思想が透けます。

12万8000トークンの文脈長がネイティブで用意されている点も実務的です。長い契約書や仕様書、ログをまとめて投げる処理を、外部APIに出さずに自社の閉じた環境で回せる余地が広がります。

点をつなぐと何が見えるか

オープンウェイト・自社ホスト可能・推論特化・エージェント訓練済み。この4点が同時に揃っているのが、今回のリリースの実質です。クラウドAPIに投げられないデータを抱えたまま、多段のタスクを自動化したい組織にとって、選択肢が一段具体的になりました。

💼 事業会社視点：これは自社にどう効くか

検討すべきは「APIを置き換えるか」ではなく「APIに出せない業務をどこまで自動化できるか」です。

受託開発・SIer：顧客のデータを外部APIに出せない案件で、8Bまたは30Bを顧客環境に置く提案が現実的な選択肢になります。ターミナル操作・Web検索・ツール呼び出しの訓練が入っている以上、単なるチャットボット納品ではなく、社内システムを叩く業務エージェントとして見積もれます。ライセンス費ではなくGPU設計と運用保守で稼ぐ構造に、提案書のフォーマットごと寄せておくべきです。

SaaS：自社プロダクトにAI機能を載せる際、エンタープライズ顧客から必ず来る「データはどこに行くのか」への回答として、自社ホスト版を上位プランに用意する道が開きます。3Bは軽量処理、8B以上はエージェント処理、と機能を階層化すればプラン設計とも噛み合います。

EC・事業会社：12万8000トークンという文脈長は、商品マスタや問い合わせ履歴をまとめて扱う処理に効きます。役員が今やるべきは、3Bで足りる業務と8B以上が要る業務を社内で棚卸しさせることです。ここを分けずに一律で大きいモデルを載せると、GPUコストだけが先に膨らみます。