Mistral AIの新しいモデルをテストした後に学んだこと

AI業界に注目しているなら、Mistral AIという名前を耳にしたことがあるでしょう。彼らは大手企業に匹敵する印象的なモデルを次々とリリースしており、最新の発表でもその勢いは止まりません。

そこで、誇大広告を切り抜けて、Mistral AIの新しいモデルの実用的な側面に焦点を当てたガイドをお届けします。新しい点を見ていき、オープンソースと有料の違いを理解し、開発者の大軍を必要とせずにビジネスでどのように活用できるかを探ります。

Mistral AIとは？

Mistral AIは、OpenAIやGoogleのようなアメリカの大手企業が主に支配している分野におけるヨーロッパの挑戦者と考えることができます。彼らは2023年にGoogle DeepMindやMetaで働いていた数名によって設立され、急速に成長し、最近では約60億ドルの評価額に達しました。

Mistralが本当に興味深いのは、その二本立ての戦略です。一方では、最高のパフォーマンスを発揮するように調整された「プレミア」モデルがあり、使用するには料金がかかります。他方では、誰でもダウンロードして自分のコンピュータで実行できる強力なオープンソースモデルをリリースしています。これにより、ビジネスに多くの柔軟性がもたらされますが、どちらのオプションが自分に適しているのかという大きな疑問も生じます。

最新のMistral AI新モデルの概要

Mistralは、特定の仕事に特化したモデルのファミリーを構築しています。すべてをこなそうとする単一のモデルではなく、一般的な問題解決から本格的なコーディングまで、さまざまなタスクに特化したツールを作っています。最新のラインナップを見てみましょう。

プレミアMistral AI新モデル：パフォーマンスと利便性

これらはMistralの商用モデルで、APIを通じてアクセスできます。自分のサーバーやハードウェアを管理する手間をかけずに、最高の結果を求める企業向けに作られています。

• Mistral Medium 3: これは彼らの新しい定番モデルです。ここでの目標は、他の場所で見られるような高額な価格タグなしで最高のパフォーマンスを提供することです。特にコーディングや複数の形式（テキストや画像など）の理解に優れており、多くのビジネスタスクにおいて堅実なオールラウンドの選択肢となります。

• Magistral Medium: AIが「作業を見せる」ことを望んだことがあるなら、これがそのモデルです。Magistralは推論に特化したモデルで、明確なステップバイステップの論理的な道筋が必要な仕事に向けて作られています。法的調査や財務モデリングのように、AIがどのように答えを得たかを二重に確認する必要がある場合に最適です。

• Devstral Medium: これはMistralが「エージェンティックコーディング」と呼ぶものに特化しています。単にコードの行を書くのではなく、ソフトウェアエンジニアリングエージェントとして、コードベース全体を掘り下げ、ファイルを編集し、かなり複雑な開発作業を処理するように設計されています。

• Codestral 25.01: 名前が示す通り、これはコーディングのためにゼロから構築された専門モデルです。コードの自動補完、バグ修正、テスト作成などに非常に高速で、80以上のプログラミング言語をサポートしています。

オープンMistral AI新モデル：カスタマイズと制御

これらはMistralが無料で提供するモデルで、Apache 2.0のような柔軟なライセンスが付いていることが多いです。つまり、ダウンロードして、どこででも実行できます。

• Devstral Small 1.1: これは彼らのエージェンティックコーディングモデルのオープンソース版です。この種の作業において最高のオープンモデルの一つとされています。Apache 2.0ライセンスの下でリリースされているため、会社のプライベートコードに微調整して、チームに完全に合わせた開発者ツールを作成することができます。

• Magistral Small: Magistral Mediumのオープンソース版です。開発者に強力で透明な推論エンジンを無料で提供します。

• Ministral 3B & 8B: これらはMistralが「エッジ」モデルと呼ぶものです。非常に小さく効率的で、スマートフォンやラップトップのようなパワーの少ないデバイスでインターネットに接続せずに実行するのに最適です。実際、QualcommはすでにMistralと協力して、Snapdragonチップを搭載したデバイスにこれらのモデルを搭載しようとしています。

最新のMistral AI新モデルの簡単なまとめ

すべてを整理するための簡単な表を以下に示します。

モデル名	タイプ	主な使用ケース	主要機能
Mistral Medium 3	プレミア	高性能な企業タスク	最高のパフォーマンスと低コストのバランス
Magistral Medium	プレミア	複雑で透明な推論	検証可能なステップバイステップの論理
Devstral Medium	プレミア	高度なソフトウェアエンジニアリングエージェント	コードベースの探索と編集に優れる
Devstral Small 1.1	オープンソース	カスタマイズ可能なコードエージェント	SWE-Benchで最高のオープンモデル
Codestral 25.01	プレミア	コード生成と補完	80以上のプログラミング言語をサポート
Ministral 8B	プレミア	デバイス上/エッジAI	ローカル使用向け（モバイルフォンなど）

オープンソースとプレミアMistral AI新モデルの選択がビジネスに与える影響

Mistralのアプローチは本物の選択肢を提供しており、利点と欠点を理解することがビジネスにとって最適な選択をする鍵となります。

オープンソースMistral AI新モデルの魅力

表面的には、オープンソースは大成功のように見えます。モデルをダウンロードするのに費用はかからず、いくつかの大きな利点があります。

• 制御とプライバシー: モデルを自分でホストする場合、完全に制御できます。データは自分の（デジタルまたは物理的な）四壁内に留まり、顧客情報を扱うビジネスや規制された業界で運営するビジネスにとって大きな安心感をもたらします。

• カスタマイズ: これが本当のキラーフィーチャーです。オープンソースモデルを取り、自社のプライベートデータ（内部文書、コードベース、過去のカスタマーサポートチャットなど）でトレーニングすることができます。これにより、ビジネスを内外から理解する専門AIを構築し、競争において大きなアドバンテージを得ることができます。

• ベンダーロックインなし: ある会社のAPI、価格プラン、ルールに縛られることはありません。モデルを変更、展開、スケールする自由があります。

現実チェック：Mistral AI新モデルのセルフデプロイの課題

利点は魅力的ですが、オープンソースの「無料」部分は少し幻影かもしれません。DIYルートにはいくつかの大きな制約があります。

• 技術的なオーバーヘッド: これらのモデルを実行するのはアプリをインストールするようなものではありません。機械学習オペレーション（MLOps）に精通した熟練したエンジニアのチームが必要です。また、多くの強力なGPUへのアクセスが必要で、これらは高価で入手が難しく、すべてを最新に保ち、維持するための堅実な計画も必要です。

• 隠れたコスト: モデルは無料かもしれませんが、それを実行するためのサーバーの請求書は確実に無料ではありません。ホスティング、推論（モデルからの回答を得るプロセス）、一般的な維持管理のコストは、すぐに数千ドル、さらには毎月数万ドルに膨れ上がる可能性があります。

• エンタープライズガードレールの欠如: 生のモデルは基本的に瓶の中の脳に過ぎません。実際の使用に必要なビジネスセンスはありません。難しい質問を人間に渡すタイミング、ヘルプデスクに接続する方法、会社の特定のトーンを採用する方法を知りません。これらのロジックをすべて自分で構築する必要があります。

Mistral AI新モデルをサポートチームに適用する方法（賢い方法）

では、Mistral Medium 3のようなものの力を活用するために、新しいエンジニアリングチームを雇うことなくどうすればよいでしょうか？ここでAI統合プラットフォームが特にカスタマーサポートにおいて最良の友となります。

サポートに生のMistral AI新モデルを使用する際の課題

正直に言いましょう。生のAIモデルを公開ヘルプセンターに向けて指示し、指を交差させるだけでは、うまくいかない可能性が高いです。モデルは内部プロセス、顧客の注文状況を確認する方法、誰かがイライラし始めたときに何をすべきかについて何も知りません。

これを機能させるためには、基本的な管理のためにカスタムコードの絡まったウェブを構築することになります。それは次のようなものになるでしょう：

このDIYセットアップは遅く、構築に費用がかかり、維持するのが非常に面倒です。新しいツールを追加したり、プロセスを変更するたびに、さらにカスタムコーディングが必要になります。

プラットフォームアプローチ：統合レイヤーが重要な理由

これを行うはるかに賢明な方法は、Mistralのような強力なモデルの上に座り、すべての面倒な部分を処理するプラットフォームを使用することです。これがまさにeesel AIのようなツールの目的です。複雑な統合、ビジネスルール、安全チェックをすべて管理し、コードを書く代わりに顧客を喜ばせることに集中できます。

DIYメソッドの問題を回避する方法は次のとおりです：

• ワンクリック統合: カスタムAPI接続を書くのに数週間かける代わりに、Zendesk、Freshdesk、またはIntercomのヘルプデスクを数分でリンクできます。また、Confluence、Google Docs、Slackなどの知識ソースからも簡単に学習させることができます。

• 実際のコンテンツでのトレーニング: eesel AIは、公開FAQページを超えて、チームの過去のチケット、保存された返信（マクロ）、内部専用の文書など、本当に重要なデータから学習します。これにより、提供される回答が正確で、ブランドのように聞こえ、実際に最高のエージェントがどのように物事を行うかを反映することが保証されます。

• 人間を介した制御: コーダーでなくても、エンゲージメントのルールを設定できます。AIエージェントにいつ返信すべきか、いつ人間に引き継ぐべきか、タグ付け、ルーティング、チケットのクローズなど、どのアクションを許可するかを英語で指示できます。

• スケール前のシミュレーション: AIを顧客に解放することに不安を感じるのは当然です。eesel AIのシミュレーション機能を使用すると、安全な環境で過去のチケット数千件に対してエージェントをテストできます。正確性を確認し、どこで詰まるかを確認し、実際の顧客と対話する前にどれだけの時間とお金を節約できるかを計算できます。

ビジネスに最適な道を選ぶ

Mistral AIの新しいモデルは本当に印象的です。ビジネスに素晴らしいツールと本物の選択肢を提供しており、それが便利なプレミアモデルであれ、完全にカスタマイズ可能なオープンソースモデルであれ、選択肢があります。

しかし、最終的には、モデル自体の生の頭脳の力ではなく、その知能を日常の業務にどれだけうまく組み込めるかにかかっています。特にカスタマーサポートにおいて、この力を活用し、大規模なエンジニアリングプロジェクトに巻き込まれることなく、専用のAI統合プラットフォームを使用するのが最も賢明な方法です。

最新のAIモデルの力をサポートチームで活用する方法を知りたい場合は、eesel AIが数分で始められる方法を確認してください。無料トライアルを開始するか、デモを予約してください。