IBMの生成AIモデルGraniteとは？できること・特徴・料金プラン・他モデルとの比較まで徹底解説！

IBM Graniteは、IBMの提供するLLM（大規模言語モデル）を含む生成AIモデルファミリーです。

開発者の効率性とエンタープライズ利用を念頭に置いて設計されており、オープンソースで提供される多様なモデルを通じて、AI活用におけるコスト削減と高性能の両立を目指しています。

本記事では、IBM Graniteの特徴・機能・できること・性能・料金プラン・使い方・活用例まで徹底解説します。次世代の動画生成に興味がある方は、ぜひ参考にしてください。

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Graniteとは？

Graniteは、企業利用を想定して設計されたIBMのオープンソースAIモデル群です。

IBMは、企業が直面する特定の課題、例えばサイバーセキュリティ対策、RAG（検索拡張生成）による情報検索、テキスト要約、分析、分類、コンテンツ生成、推論タスクなどを効率的に解決することを目指してGraniteを開発しました。

安全性と信頼性を重視し、透明性のあるデータクリアランスやガバナンス基準に準拠したトレーニングを行い、知財保護を組み込むことで、責任あるAIの構築を支援します。

その目的は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、限られた計算リソースでもAI導入に伴うコストを90%以上削減することです。

Graniteファミリーには、特定のタスクに特化した複数のモデルが含まれ、最新バージョン（※2025年5月現在）であるGranite 3.3では、ロングコンテキスト対応やコード補完性能の向上が図られています。

モデル名	主な用途	特徴
Granite 3.3（言語モデル）	コード補完、推論タスク、多言語チャット	最新バージョン（※2025年5月現在）、ロングコンテキスト、FIMサポート
Granite 3.2（言語モデル）	推論強化、エージェント型ワークフロー	thinking機能、日本語性能さらに向上
Granite 3.1（言語モデル）	長文要約、関数呼び出し、RAG生成	128Kコンテキスト、DenseとMoE両方対応
Granite 3.0（言語モデル）	基本的なテキスト生成・分類	4Kコンテキスト、Apache 2.0ライセンス
Granite　ビジョンモデル	文書・画像理解	多様なファイル・解像度に対応
Granite コード	コード生成・編集	116言語対応、デコーダー専用設計
Granite 時系列モデル	時系列予測、需要予測	軽量設計、効率的な実行
Granite ガーディアン	AI出力のリスク管理	15以上の安全性ベンチ最高レベル
Granite 地理空間情報モデル	衛星・地理空間データ解析	NASA協業、リモートセンシング対応
Granite 埋め込みモデル	検索向け埋め込み生成	高速高精度、英語・多言語対応

Granite言語モデル

テキスト生成、要約、分析、分類、RAG、エージェント型ワークフローといった広範な言語タスクに対応できるよう設計されています。

最新版（※2025年5月現在）であるGranite 3.3では、推論機能が標準搭載され、複雑な指示に対する追従性能が向上しました。また、ロングコンテキスト（128K）への対応や、多言語処理、ツール呼び出し機能も備えており、ビジネス用途に最適化された調整が施されています。

Graniteコード

コード生成、説明、編集といったタスクに対応するために設計されたデコーダー専用モデルです。116種類のプログラミング言語で記述されたコードデータでトレーニングされています。

コード補完においては、中間補完（Fill-in-Middle：FIM）をサポートしており、コードの途中への挿入や修正の精度が向上しています。企業向けの開発支援ツールやコーディング作業の効率化に活用できます。

Graniteビジョン・モデル

文書や画像理解に特化して設計された事前学習済みモデルです。さまざまなファイル形式と解像度に対応可能であり、企業環境での効率的な導入と運用を前提に開発されています。

ビジョンタスクにおいて、異なるドキュメントや画像データを処理し、情報抽出や分類作業を支援します。

Granite時系列モデル

時系列データ予測タスク向けに軽量化されたモデルです。効率的な動作を実現するために設計されており、さまざまなハードウェア構成上でスムーズに運用可能です。

事前学習を通じて、未来のデータ予測やパターン認識タスクへの適用が想定されています。リソース制約のある環境下でも高い実行性能を発揮します。

Graniteガーディアン

AIの安全性を確保するために開発された保護用モデルです。

ユーザーのプロンプト内容やLLMによる応答に潜在するリスクを軽減することを目的としており、15以上の安全性ベンチマークで最高レベルのパフォーマンスを示しています。

AIシステムにおけるリスク管理やガバナンス強化に役立つ設計となっています。

Granite地理空間情報モデル

NASAとIBMによる共同開発により、地球観測タスク向けに設計された基盤モデルです。大量の衛星データおよびリモートセンシングデータを活用し、地理空間情報の解析に特化しています。

土地利用調査、環境モニタリング、災害検出といった地球規模のデータ解析タスクに適しています。

Granite埋め込みモデル

検索ベースのアプリケーション向けに設計された埋め込み（テキストエンベディング）モデル群です。ユーザーの意図を深く理解し、検索クエリと情報源との関連性を高めることを目指しています。

英語専用と多言語対応のモデルがあり、バイエンコーダ方式による高速処理と、高精度なセマンティック検索が可能です。BEIRベンチマークにおいても競争力のある結果を示しています。

参考：IBM Granite

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Graniteの特徴

Graniteモデルファミリーは、エンタープライズAIの要求に応えるべく、いくつかの重要な特徴を備えています。

信頼性と安全性

Graniteは、企業がビジネスユースでも安心してAIを活用できるよう、信頼性と安全性の確保に重点を置いています。各モデルにはリスクや有害コンテンツを検出する機能が組み込まれており、開発プロセスも透明性を重視して設計されています。

特に「Granite Guardian」モデルは、AI利用に伴う潜在的なリスクを軽減し、データセキュリティを確保することに特化しており、15以上の安全性ベンチマークで高い性能を示しています。

このレーダーチャートでは、Granite-3.0-8B-Instructが、個人情報（PII）、有害情報、虚偽、差別、薬物乱用、露骨なコンテンツ、暴力といった各リスク領域において、他のモデル（Llama-3.1-8B-InstructやMistral-7B-Instruct）よりも一貫して高い安全性スコアを記録していることが示されています。

これにより、企業はコンプライアンス要件を満たしながら、より安全かつ責任ある形でAI技術を活用できる環境が整えられています。

多言語対応（特に日本語性能）

Graniteは第3世代からマルチリンガル対応となり、バージョンアップごとに日本語の処理能力を大幅に向上させてきました。

具体的には、Granite 3.1の80億パラメータモデルは、同クラスの競合モデルであるLlama-3.1-8Bを日本語性能で上回る結果を示しています。

推論機能を導入し強化学習ステップを追加したGranite 3.2では、日本語を含む多くの分野でさらなる性能向上が実現されています。

推論機能を用いたタスクにおける日本語性能についても、Llama-3.1-8Bを凌駕しており、日本語環境での実用性が高まっています。

マルチモーダル対応

Graniteファミリーはテキスト情報だけでなく、他の形式のデータも扱えるように進化しています。例えば、「Granite Vision」モデルは画像や文書の内容を理解することに特化しており、様々なファイル形式や解像度に対応可能です。

また、NASAとの共同開発による「Granite Geospatial」モデルは、衛星データやリモートセンシングデータといった地理空間情報を扱うために設計されています。

これらのマルチモーダル対応モデルにより、テキスト以外の多様なデータソースを活用した、より高度なAIアプリケーションの開発が可能になります。

オープン性

Graniteモデルの多くは、パラメータ数が10億未満のSLM（小規模言語モデル）と呼ばれる規模のモデルから340億まで幅広く提供されています。これらのモデルはApache 2.0ライセンスの下でオープンソースとして公開されており、このライセンスは比較的自由度が高いことで知られています。

ユーザーは自身のニーズに最適なサイズのモデルを自由に選択し、ライセンス条件に従う範囲で、改変や再配布、商用利用、プライベート利用を行うことが可能です。

このオープン性により、開発者は柔軟にモデルをカスタマイズし、自社のシステムに組み込むことができます。

拡張性

Graniteモデルファミリーは、非常に小規模なモデルから最大340億パラメータを持つ大規模なモデルまで、幅広いサイズのラインナップが用意されています。

この多様性により、ユーザーはプロジェクトの要求に応じて最適なモデルを選択できます。

例えば、エッジ環境でLLM活用を行うようなリソースが限られた環境での小規模なタスクから、大量のデータを処理する必要がある大規模なエンタープライズシステムまで、要求されるスケールに合わせて柔軟に対応することが可能です。

この拡張性は、様々なビジネスニーズに対応するための重要な要素となります。

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Graniteのライセンス・料金体系

Graniteモデルファミリーの多くは、Apache 2.0ライセンスというパーミッシブなライセンスの下でオープンソースとして公開されています。

これは、利用者がソースコードを自由に利用、改変、配布でき、商用利用やプライベート利用も比較的容易に行えることを意味します。

企業はこのライセンス条件に従う限り、Graniteモデルを自社の製品やサービスに組み込むことが可能です。

モデル自体のダウンロードや利用はオープンソースであるため無料ですが、IBMが提供するプラットフォーム（例: watsonx.ai）を通じてAPI経由で利用する場合や、専門的なサポートサービスを受ける場合には、別途料金が発生する可能性があります。

Graniteと旧バージョン、他社モデルとの違い

Graniteは、特に最新（※2025年5月現在）バージョンにおいて、旧バージョンや他の競合モデルと比較していくつかの明確な違いを示しています。

旧バージョンとの比較

Graniteはバージョンアップごとに進化しています。第3世代から多言語対応が始まり、バージョン3.1では特に日本語の性能が大幅に向上しました。

続くバージョン3.2では、強化学習の導入により、日本語性能がさらに向上しています。また、バージョン3.2の大きな特徴として、新たに推論機能が搭載された点が挙げられます。

これにより、より複雑な指示に対する追従能力が大幅に強化され、従来のバージョンにはなかった高度なタスク実行が可能になりました。

他社モデルとの比較 (例: Llama, Qwen, DeepSeek)

ベンチマーク	タスクカテゴリ	Granite-3.2-8B-Instruct	DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ArenaHard	指示に従う	55.23	17.17	10.36
Alpaca-Eval-2	指示に従う	61.16	21.85	15.35
IFEval	指示に従う	73.57	66.50	59.10
MMLU	General	66.93	45.80	50.72
PopQA	General	28.08	13.25	9.94
TruthfulQA	General	66.37	47.43	47.14
BigBenchHard	General	65.60	65.71	65.04
DROP	General	50.73	44.46	42.76
GSM8K	Math	83.09	72.18	78.47
HumanEval	コード	89.47	67.54	79.89
HumanEval+	コード	86.88	62.91	78.43
AttaQ	安全性	85.99	42.87	42.45

上記の表は、Granite 3.2 (8B Instruct) と他の推論機能搭載モデルとのベンチマーク比較結果をまとめたものです。

Graniteが特に指示追従能力（ArenaHard, Alpaca-Eval-2, IFEval）、数学（GSM8K）、コーディング（HumanEval, HumanEval+）、そして安全性（AttaQ）において高い性能を示していることを裏付けています。

AttaQという安全性ベンチマークにおいては、比較対象モデルよりも大幅に高いスコア（85.99に対し、42.87、42.45）を記録しており、モデル自体の安全性の高さを示唆しています。

参考：IBM Granite

Graniteを使うには？

Graniteモデルファミリーを利用するには、いくつかの方法があります。

Hugging Faceからのダウンロード

Graniteの主要なモデル（言語、ビジョン、コード、時系列、ガーディアン、地理空間情報、埋め込みモデルなど）は、AIコミュニティで広く利用されているプラットフォームであるHugging Face Hub上で公開されています。

開発者は、Hugging Faceのウェブサイトからこれらのモデルファイルを直接ダウンロードできます。

ダウンロードしたモデルは、Apache 2.0ライセンスの条件範囲内であれば、ローカル環境や自社のサーバーインフラ上で自由に利用、ファインチューニング（特定のタスクに合わせて調整）、デプロイ（実運用環境への展開）することが可能です。

参考：Hugging Face｜IBM Granite

IBMのプラットフォーム経由での利用

IBMは、「watsonx.ai」をはじめとするエンタープライズ向けのAIプラットフォームを提供しています。

Graniteモデルがこれらのプラットフォームに統合されている場合、ユーザーはIBM Cloudなどを通じて、API（Application Programming Interface）経由でGraniteモデルの機能を利用することができます。

この方法の利点は、モデルを動かすための複雑なインフラ管理の手間を省き、必要に応じて計算資源を柔軟に拡張できるスケーラブルな環境でモデルを活用できる点です。

具体的なAPIの利用手順や、開発を支援するSDK（Software Development Kit）の提供状況については、IBMの公式ドキュメントや各プラットフォームの詳細情報を確認する必要があります。

参考：IBM watsonx.ai

Graniteの活用事例

全米オープン（USTA）におけるデジタル体験の強化

米国テニス協会（USTA）は、世界最大級のテニス大会「全米オープン」で、IBM watsonxとGraniteモデルを活用し、生成AIを組み込んだ新しいデジタル体験を提供しています。Graniteモデルは、テニスの試合データをもとに自動生成された試合レポートやAI音声解説をアプリとウェブサイトに提供し、ファンにタイムリーで深いインサイトを届ける役割を果たしました。

また、編集チームのワークフローを自動化し、すべての男女シングルス試合について、生成AIによるレポートと解説を短時間で作成することに成功。watsonx.governanceによる品質・コンプライアンス管理も併せて行い、高精度かつ安全な運用を実現しました。

ESPNファンタジーフットボールにおけるパーソナライズド分析の実現

IBMは、ESPNファンタジーフットボールアプリにおいて、Graniteモデルを活用し、プレイヤーに対するパーソナライズされた説明（Top Contributing Factors）を提供しています。

膨大なNFLデータをもとにプレイヤーの成績を自動分析し、各ユーザーのチーム編成やリーグ設定に応じたカスタマイズされた助言を、自然言語で生成。ユーザーは、AIが提示するスコアや推薦の背景理由を理解しながら、より納得感のあるトレードや選手起用の判断が可能となっています。高スケールなデータ処理と個別最適化を両立し、数百万ユーザーに対してリアルタイムで説明可能な体験を実現しました。

Blue Pearl社における人事（HR）領域でのマッチング精度向上

南アフリカ拠点のBlue Pearl社では、ICT人材のマッチングプラットフォーム「www.blueapp.blue」において、IBM Graniteを活用した求人情報自動生成と精度の高い候補者マッチングを実現しています。

Graniteモデルによる高度なセマンティック分析により、単なるキーワード一致に頼らず、職務記述書や履歴書からニュアンスを捉えた意味理解が可能になりました。

これにより、候補者と求人要件の適合率が大幅に向上し、採用までの時間短縮や職場の結束力向上に寄与しています。さらに、Watsonxと連携したプロセス自動化により、データ処理や分析時間も大幅に削減されました。

関連記事：「AIによるマッチングとは？メリット・課題・活用されている業界・導入ポイントを徹底解説！」

IBM Graniteに関するよくある質問まとめ

まとめ

IBM Graniteは、企業のニーズに応えることを主眼に開発された、オープンソースベースの高性能なAIモデルファミリーです。

自然言語処理を行う言語モデル、画像を理解するビジョン・モデル、プログラミング支援用のコード・モデル、時系列データ予測モデル、AIの安全性を高めるガーディアン・モデル、衛星データを扱う地理空間情報モデル、検索精度を高める埋め込みモデルなど、多様なタスクに特化したモデルを含みます。

多くがApache 2.0ライセンス下で公開され、利用・改変の自由度が高い点も特徴です。

Granite 3.2では推論機能が追加され、複雑な指示への追従能力が向上。性能や安全性も維持されています。また、日本語処理能力も継続的に向上しており、同クラスの他オープンソースモデルと比べても高いパフォーマンスを示しています。

信頼性と安全性を重視した設計、小規模から大規模まで対応可能な拡張性、オープンソースによるコスト効率の良さも、Graniteの大きな魅力です。

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