NTTとNTTドコモが時間系列データ特化の「大規模行動モデル（LAM）」を発表

2025年11月12日15:00（JST）、NTT株式会社と株式会社NTTドコモは、オンラインや店舗の行動履歴をもとに顧客の「次の行動」を予測する新しいAI技術「大規模行動モデル（LAM : Large Action Model）」を発表しました。LAMは「誰が／いつ／どこで／何を／どうした」という4W1H形式の時系列データをTransformerベースで学習し、顧客ごとに最適な提案を行う1to1マーケティングを支援します。テレマーケティング業務で検証した結果、モバイルやスマートライフ関連サービスの受注率が従来比で最大2倍になったと報告されています。
この技術は、数値データとカテゴリカルデータが混在し、欠損や偏りを含む現実のログデータにも対応できる点が特徴です。さらに、NVIDIA A100（40GB）GPUを8基搭載したサーバーで約145GPU時間（1日未満）の計算でモデル構築に成功しており、巨大モデルながら開発と運用コストを抑えた設計になっています。これは大規模言語モデルに近い構造を持ちながら、行動予測に特化した生成AIとして位置づけられ、マーケティングだけでなく、将来的には医療やエネルギーなど他分野の行動予測システムへの応用も期待されています。
福岡の企業や自治体にとっては、「観光客がどの順番でスポットを巡るか」「屋台や商店街の再訪パターン」「交通ICカードやアプリの利用履歴」など、地域ならではの時系列データをLAM型のAIで分析し、プロモーションや混雑緩和、サービス設計に活かす道が見えてきます。従来の「年齢・性別ごとの一括施策」から、「一人ひとりの行動の流れに合わせた提案」へと切り替えることで、地方ビジネスでも都心に負けない高度なマーケティングシステムを構築できる可能性があります。とくに観光都市としての福岡では、空港・鉄道・屋台・商業施設をまたぐ行動データを組み合わせた1to1施策の実証フィールドとして注目されそうです。

Googleがドイツに約64億ドルを投資、新AIデータセンターと“主権クラウド”を強化

同じく11月12日（現地時間、JST同日）、Googleはドイツにおいて約55億ユーロ（約64億ドル）規模のインフラ投資を行う計画を明らかにしました。投資の中心は、フランクフルト近郊ディッツェンバッハに建設される新しいAIデータセンターと、既存施設（ハーナウなど）の拡張であり、欧州におけるAIインフラの中核拠点を整備する狙いがあります。さらに、データセンターが排出する熱を周辺住宅の暖房に再利用するなど、環境負荷低減への取り組みも並行して進めると報じられています。
注目すべきは、この投資が「欧州のデータ主権」「主権クラウド」戦略と強く結びついている点です。企業や行政機関が自国・地域内のデータセンターでシステムを運用できるようにすることで、プライバシー保護や規制順守を担保しながらAI活用を拡大する土台をつくろうとしています。福岡や日本の地方都市にとっても、「どこの国・どの地域のデータセンターで処理されるのか」という点は、住民データや産業データを扱うAIシステムの信頼性に直結するテーマです。将来、九州域内や国内のクラウド拠点をうまく選び分けることが、安心・安全なデータ利活用と国際ビジネス展開の両立に繋がります。

Anthropicが米国で最大500億ドル規模のAIインフラ投資を発表

さらに11月12日、生成AIスタートアップのAnthropicが、今後数年で米国内のAIインフラに最大500億ドルを投資する計画を発表したとAI Businessなどが報じました。投資の内訳には、自社モデルを動かすためのデータセンターやGPUクラスターの拡充、電力・冷却を含むインフラ整備、そしてパートナー企業との共同プロジェクトが含まれるとされています。同社以外にも、OpenAIなど大手ベンダーが同様の大型投資を進めており、「モデル競争」から「インフラ競争」へと軸足が移りつつある状況が浮き彫りになりました。
このニュースが示すのは、もはやAIの競争優位がアルゴリズム単体ではなく、「モデル＋データ＋インフラ」を束ねた総合力に依存しつつあるという現実です。地方の企業や自治体がAIプロジェクトを開発・導入するときも、「どのモデルを使うか」だけでなく、「どのクラウドを選ぶか」「ネットワーク帯域や電力は足りるか」「障害時のバックアップシステムはどうするか」といったインフラ設計を前提条件として考える必要があります。たとえば福岡で観光・交通・防災のデータ連携基盤を作る場合、東京や海外リージョンのクラウドに依存しすぎるのか、九州域内のデータセンターを組み合わせるのかによって、コスト・レイテンシ・レジリエンスが大きく変わります。

コラム：行動データ×インフラで福岡の“1対1おもてなしシステム”をつくる

今日のニュースは、一見すると「大企業による巨大投資」の話に見えますが、視点を変えると福岡のような地方都市がAIをどう活かすかのヒントにもなります。イメージしやすい例として、福岡の屋台街を考えてみましょう。観光客が空港に到着し、ホテルにチェックインし、屋台で食事をし、翌日は太宰府や糸島を巡る――こうした一連の行動を時系列で把握し、「次にどこへ案内すると喜ばれるか」を予測するのがLAM型AIの役割です。一方で、そのデータをどこに保存し、どこで処理するかを決めるのがインフラ投資の文脈であり、GoogleやAnthropicの動きはその“縮図”と捉えられます。

福岡の中小企業や自治体が実践するなら、まずは「既に持っている行動データ」を棚卸しするところから始められます。観光アプリのログ、Wi-Fi接続履歴、電子決済の集計値、バス・地下鉄の乗降データなどを4W1H形式に並べ替え、LAM型のモデルや類似のAIシステムに学習させるイメージです。そのうえで、クラウドか地元データセンターか、あるいは両者を組み合わせたハイブリッド構成で開発と運用を行い、「屋台に今日来そうな人にだけクーポンを出す」「混雑が予想されるエリアに案内を切り替える」といった1対1の“おもてなし施策”を実装できます。巨大な投資を自前で行う必要はありませんが、「行動データをどう集め、どのインフラに載せて、どのAIで活用するか」という設計思想を持つことが、福岡発のスマート観光・スマートシティシステムを育てる鍵になっていきます。

参考リンク一覧

• NTTニュースリリース：1to1マーケティングを加速するAI技術「大規模行動モデル（LAM）」
• NTT DOCOMO Press Release：Large Action Model (LAM) to Accelerate 1-to-1 Marketing
• PR TIMES：大規模行動モデル（LAM）確立と1to1マーケティング効果検証
• AI Business：New AI data center leads Google’s $6.4B investment in Germany
• Benzinga：Google Looks To Germany For AI And Data Center Expansion
• AI Business：Anthropic to invest $50B in U.S. AI infrastructure