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Model Openness Framework（MOF）とは何か？オープンソースAI時代に求められる透明性とガバナンスの新基準

2025年4月14日 / 最終更新日 : 2025年4月14日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

Model Openness Framework（MOF）とは何か？オープンソースAI時代に求められる透明性とガバナンスの新基準

1. 1. オープンソースAIの現在地と企業の責務
1.1. 1-1. 生成AI・大規模モデルの普及が引き起こす透明性の課題
1.2. 1-2. モデル提供者・利用者双方に求められる新たな信頼構築の枠組み
1.2.1.1.1. 新たな評価フレームワーク
1.3. 1-3. ビジネスとガバナンスの接点としてのMOFの重要性
2. 2. Model Openness Framework（MOF）とは
2.1. 2-1. Linux FoundationによるMOF策定の背景と目的
2.2. 2-2. MOFが提示する「オープン性」の5段階モデルの概要
2.3. 2-3. OSSライセンスだけでは測れない「透明性」評価軸とは多くの開発者が勘違いしやすい点として、「オープンソースライセンスがついている＝信頼できるモデル」と思いがちです。しかし、MOFはこれを否定します。
2.3.1.1.1. MOF各評価軸の活用シーン
3. 3. MOFの構成要素と評価カテゴリの詳細
3.1. 3-1. トレーニングデータの開示レベル
3.2. 3-2. モデルアーキテクチャと重みの公開範囲
3.3. 3-3. 利用可能性（アクセシビリティ）と再現性の確保
3.4. 3-4. 商用利用条件と再配布ポリシー
3.5. 3-5. 開発・貢献ガイドラインとエコシステム形成への貢献度

1. オープンソースAIの現在地と企業の責務

1-1. 生成AI・大規模モデルの普及が引き起こす透明性の課題

2022年以降、ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIの爆発的普及により、AI技術は単なる業務支援ツールの枠を超え、企業経営そのものに直結する基盤技術へと変貌しました。

こうした中で、多くの企業が外部提供される大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルを業務に組み込みつつありますが、その一方で以下のような問題が浮き彫りになっています。

モデルの学習データが不透明である
モデルの挙動（出力の根拠）がブラックボックスである
商用利用条件や再配布ルールが曖昧である
社会的・法的責任の所在が不明瞭である

これらは、AIの「信頼性」や「説明可能性（Explainability）」といった観点に直結し、企業が法令遵守・倫理的配慮・ブランド価値を維持するうえで無視できないリスク要因です。

特に、GDPR（EU一般データ保護規則）やAI Actのような規制が進む欧州では、モデルの透明性が企業の信用力そのものを左右する局面が増えてきています。

1-2. モデル提供者・利用者双方に求められる新たな信頼構築の枠組み

従来、オープンソースソフトウェアは「ライセンス明記」や「ソースコード公開」によって透明性や信頼性を担保してきました。しかし、生成AIが全盛となった現代においてはこれらだけでは不十分な状況になりつつあります。
そこで、モデルの透明性を評価するために、以下のような観点も含めた新たな評価フレームワークが必要となっています。

新たな評価フレームワーク

トレーニングデータセットの開示レベル（出典、構成、割合）
モデルアーキテクチャやパラメータの公開状況
商用利用や改変に関する条件の明示
ユーザーによる再学習や派生モデル構築の自由度
モデルの更新頻度や変更履歴の記録

これらは、単なる技術的な情報開示ではなく、「どのような意図・条件のもとで、どのように利用できるのか」を明確化する営みであり、利用者が安心してモデルを導入・運用するための指針となります。

つまり、モデルの提供者（開発元）と利用者（企業・自治体・開発ベンダー）が、透明性・再現性・利用条件に関する共通認識を持つための標準化された評価軸が必要となっており、その一つの答えがModel Openness Framework（MOF）なのです。

1-3. ビジネスとガバナンスの接点としてのMOFの重要性

Linux Foundation傘下の「LF AI & Data Foundation」が公開したModel Openness Framework（MOF）※外部リンクは、AIモデルの“オープン性”を多面的に評価する初の体系的フレームワークです。

MOFは、以下の5つの評価カテゴリを中心に構成されており、モデルの公開・配布・利用の実態を「定性的かつ段階的」に可視化できることを特徴としています。

評価カテゴリ	主な評価観点例
トレーニングデータ	出典、構成、公開可否、倫理性
モデルアーキテクチャ	アーキテクチャ構造の明示、再現性
モデル重み	重みの公開範囲、再利用の自由度
使用条件とライセンス	商用利用の可否、制限事項の明確性
コミュニティ貢献	Issue対応、改善提案への開放度

MOFの5つの評価カテゴリ

このフレームワークを導入することで、企業は以下のような成果を得られます。

モデル調達や評価におけるリスクの可視化
パートナー選定やアライアンスにおける信頼性担保
社内外に対するAI開発の説明責任と透明性の向上
モデルに起因するガバナンス・倫理リスクの低減

さらに、生成AIを活用した業務プロセスの自動化・効率化を進めるうえで、MOFは「どのモデルをどの程度信用してよいか」の判断基準となるため、ITリーダー層や開発責任者にとっては、単なる理論ではなく実務で活かせる評価指標として極めて有用です。

たとえば、米国のAIスタートアップであるHugging Face社では、既にMOFを参考にした独自のモデル透明性指標を公開しており、開発者や企業が安心してモデルを選定できるよう取り組んでいます。

2. Model Openness Framework（MOF）とは

2-1. Linux FoundationによるMOF策定の背景と目的

Model Openness Framework（MOF）は、Linux Foundation傘下のLF AI & Data Foundationが主導し、2023年に公開されたAIモデル評価のための新しい枠組みです。

MOFの目的は、オープンソースAIモデルの「オープン性（Openness）」を客観的かつ段階的に評価し、開発者・導入企業・規制機関の共通言語を提供することにあります。

背景には、以下のような複雑化したAI活用環境があります。

多数の生成AIモデルが「オープン」として公開されているが、実際の開示範囲や使用条件がまちまちである
商用モデルとオープンモデルの境界が曖昧で、企業が導入判断に迷うケースが多い
AI倫理、プライバシー保護、説明責任（Accountability）などが求められる一方で、その判断軸が曖昧であった

こうした問題を解決するために、MOFはAIモデルの提供形態・再利用性・アクセス性などを多面的に評価できる標準的な枠組みとして登場しました。

LF AI & Data Foundationでは、KServe、ONNX、Acumos、Feastなど、既に75以上のプロジェクトをホストしており、これらを支える透明性ガイドラインとしてMOFの重要性が増しています。

2-2. MOFが提示する「オープン性」の5段階モデルの概要

MOFでは、AIモデルの「オープン性（Openness）」を、次の5段階レベルで定義しています。それぞれのレベルは、モデルの再利用可能性、透明性、信頼性を軸に体系化されており、企業が導入時に「どこまで安心して活用できるか」を評価する基準として活用できます。

レベル	名称	概要
0	未公開（Closed）	モデルも学習データも一切公開されておらず、利用不可または完全な商用契約が必要
1	限定公開（Restricted）	一部のモデル構造やAPIのみが公開され、再学習や改変は不可
2	準オープン（Partially Open）	モデルは利用可能だが、重みや学習データの公開範囲は限定的
3	実用的オープン（Practically Open）	モデル構造・重みが公開され、再現・カスタマイズが可能だが、学習データは一部非公開
4	フルオープン（Fully Open）	モデル、重み、学習データ、トレーニングコードすべてが公開され、再現性・派生開発が完全可能

MOF オープン性の5段階モデル

この5段階の定義により、企業は自社の活用目的（再学習、微調整、商用展開など）に合わせて、適切なモデルレベルを選定することが可能になります。

たとえば、内部業務効率化のためにAIを利用したい企業であれば「Practically Open」以上を選ぶことで、再現性の担保と柔軟なカスタマイズが可能となります。一方で、顧客データを扱うSaaS事業者や自治体であれば「Fully Open」レベルのモデルを採用することで、透明性と説明責任の要件を満たすことができます。

2-3. OSSライセンスだけでは測れない「透明性」評価軸とは多くの開発者が勘違いしやすい点として、「オープンソースライセンスがついている＝信頼できるモデル」と思いがちです。しかし、MOFはこれを否定します。

例えば、MITライセンスやApache 2.0ライセンスで公開されているAIモデルであっても、以下のような情報が欠けていれば、“形式的なオープン”にすぎません。

学習データが何に基づいて作成されたのか（著作権上の問題や偏りの有無）
出力の根拠となるモデル内部のロジック（Attention構造、層構成など）
商用利用時の注意点（再販、API化、収益化）
トラブル時の対応体制（責任所在、修正方針）

MOFは、単なる「オープンか否か」ではなく、どこまでの情報が開示されているか、再利用や信頼性にどこまで配慮されているかを定性的かつ段階的に評価する枠組みです。このように、OSSライセンスとは異なる次元でモデルの透明性を担保する仕組みとして、MOFは企業にとって不可欠な判断材料となりつつあります。

企業のITリーダー層やシステム開発責任者にとっては、MOFの各評価軸を活用することで、次のようなシーンにおいて実践的な判断が可能となるでしょう。

MOF各評価軸の活用シーン

サードパーティのAIベンダーからモデルを調達する際の比較基準
社内で開発したモデルの外部公開・ライセンス選定時の自己評価
顧客企業に対するAIの信頼性証明としての第三者評価軸

このように、MOFは今後のAI開発・提供・利用のあらゆるレイヤーにおいてガバナンスとビジネス成果をつなぐ新たな中核基盤となることが期待されています。

3. MOFの構成要素と評価カテゴリの詳細

Model Openness Framework（MOF）は、AIモデルの“オープン性”を評価するための5つの主要カテゴリで構成されています。それぞれのカテゴリは、企業がAIモデルを選定・導入・運用する上での重要な観点をカバーしており、単なる「ライセンスの有無」では測れない実用的な評価軸を提供しています。

本章では、MOFを構成する各カテゴリについて、企業が押さえるべきポイントと導入判断に役立つ視点を詳しく解説します。

3-1. トレーニングデータの開示レベル

AIモデルの出力品質や倫理的リスクは、学習に使われたデータセットの構成や出所に大きく依存します。そのため、MOFでは「トレーニングデータの開示レベル」を評価カテゴリの筆頭に位置付けています。

具体的には、以下の要素が評価対象となります。

データセットの出典（オープンソース／Webスクレイピング／独自収集など）
データの構成比（言語、地域、カテゴリの内訳など）
バイアスや偏りに対する対策の有無
プライバシー配慮（PII：個人識別情報の除去、匿名化処理）
データ使用に関する法的整合性（著作権・同意取得など）

企業がAIモデルを採用する際には、「学習元データが自社の倫理・法務基準に合致しているか」という視点が欠かせません。特にコンプライアンスが求められる金融・医療・行政分野では、このカテゴリの評価が導入可否を左右する要素となります。

3-2. モデルアーキテクチャと重みの公開範囲

モデルの挙動や拡張性を理解・管理するには、その内部構造（アーキテクチャ）と学習済み重み（weights）の公開状況を把握することが不可欠です。

MOFでは以下の要素を評価軸としています。

アーキテクチャの公開状況（モデル層の設計、ハイパーパラメータなど）
モデル重みの完全公開／部分公開／非公開の別
重みの再利用・微調整（ファインチューニング）に関する制限
バージョン管理と更新履歴の明示

たとえば、OpenAIのGPT-4はAPI経由での利用は可能ですが、アーキテクチャや重みは非公開のためMOFでは「Closed」に分類されます。一方、EleutherAIのGPT-NeoXは重み・構造ともにオープンで、学習の再現も可能なことから「Fully Open」に近いと評価されます。

技術的に再利用性が高いモデルは、企業内での用途展開（FAQ生成、文書要約、チャットボットなど）に柔軟に対応できるため、コスト効率と導入スピードの面でも優位性があります。

3-3. 利用可能性（アクセシビリティ）と再現性の確保

モデルの「利用しやすさ」も、MOFが重視するカテゴリの一つです。単にコードや重みが公開されているだけでなく、それを再現し、動作検証できるかどうかがポイントとなります。

評価対象は以下の通りです。

実行環境（Docker、Conda、Kubernetes など）の整備状況
推論API・チュートリアル・サンプルコードの有無
モデル再トレーニングに必要なハードウェア／ソフトウェア構成の明示
評価指標・検証データの提示（BLEU、F1、ROUGEなど）

企業が安心してAIを内製・検証・本番運用に移行するためには、導入後の検証作業（PoC）がスムーズに実行できる状態が整っていることが重要です。

再現性の高いモデルは、DevOps／MLOpsのパイプラインにも組み込みやすく、継続的運用（CI/CD）にも向いています。

3-4. 商用利用条件と再配布ポリシー

MOFでは、ライセンス文面に明示された商用利用・再配布の制限も重要な評価項目です。企業にとっては、モデルの導入にあたって法的リスクやサブライセンス制限を正しく把握することが求められます。

評価観点は以下の通りです。

商用利用の可否（明示的な禁止／許可／条件付き）
API化・クラウド展開など二次サービス化の制限有無
再配布（社外展開、オープン公開）に関するガイドライン
モデル派生物の権利帰属（元作者への帰属／新規ライセンス可能など）

特に注目すべきは、MetaのLLaMA 2のような「研究目的限定」ライセンスです。 一見オープンに見えるモデルでも、商用展開を行うとライセンス違反にあたるケースがあるため注意が必要です。

導入検討時には、利用許諾文の精査とリーガルチェックを通じたコンプライアンスの確保が必須です。

3-5. 開発・貢献ガイドラインとエコシステム形成への貢献度

最後に、MOFではコミュニティとの関わり方も評価対象となります。企業が長期的にAI基盤を育てていくには、開発者・ベンダー・ユーザーが共創・共進化するエコシステムの存在が極めて重要です。

このカテゴリでは、以下のような要素が含まれます。

IssueやPull Requestの受付体制と応答スピード
開発ガイドラインやContributingルールの有無
コミュニティの運営体制（ガバナンスモデル、モデレータ制度など）
学術機関・企業・OSS団体との連携状況
技術カンファレンスやナレッジ共有活動への参加・主催状況

たとえば、BigScienceやHugging Faceは積極的な貢献文化を持つ代表例であり、企業が導入後にナレッジを共有・改善提案することで、エコシステムに還元できる点が評価されています。

この観点は、単なるモデル導入ではなく、**「技術戦略としてのAI活用」**を中長期的に考える企業にとって不可欠です。

解説記事「Model Openness Framework（MOF）とは何か？オープンソースAI時代に求められる透明性とガバナンスの新基準」の続きは

現在準備中です。

公開までお待ちください。

次回は、「なぜ今、企業にMOF的視点が求められるのか」「MOFを活用したAIモデルの開発・選定プロセスの最適化」「8.ケーススタディ：LLMベンダー比較と評価プロセスの最適化」「導入ステップと企業内実装の勘所」についてご紹介する予定です。

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この記事を書いた人

株式会社APPSWINGBY マーケティング

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