Cohereとは？Command R+に注目が集まる理由やChatGPTとの違いについて徹底解説

日夜新しいツールが開発されているAI技術開発分野において、特に注目を集めている企業が「Cohere」です。Open AIを凌ぐほどの勢いがあるとされており、特に法人向けAIツールの開発において期待が高まっています。

ChatGPTで問題視されているハルシネーションに対する対策を強化している点も注目の理由です。

本記事では、Cohereとはどんな会社なのか、どんなAIサービスを提供しているかについて解説します。詳しい利用方法も解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。

Cohereとは

Cohere（コーヒア）とは、AI分野で注目を集めているスタートアップ企業です。主に法人向けの大規模言語モデルや関連サービスを提供しています。

多くのベンチャーキャピタルや企業から出資を受けており、2億7000万ドル（約375億円）ほどの資金を調達済みです。Chat GPTを提供しているOpen AIのライバルとも表されており、世界規模で期待感が高まっている企業のひとつでしょう。

Cohereの歴史

Cohereは、2019年にカナダのトロントを拠点として創業しました。創業メンバーは、AI技術開発において大きな影響を与えた『Attending Is All You Need』の共著者エイデン・ゴメスやGoogleのAI開発部門「Google Brain」に在籍していたメンバーなどの3名です。

2021年には、Google Cloudが製品開発やデプロイにCohereのTPUを使用することを表明。2022年には非営利研究コミュニティ「Cohere For AI」を立ち上げ、多言語に対応した学習モデルの開発に成功しています。

こうした功績を認められ、2021年には4,000万ドル、2022年には1億2,500万ドルの資金調達を達成しました。2023年には、マッキンゼーやOracleなどとの提携を発表し、現在に至るまでさまざまな企業と提携しながら、多角的なサービスの開発・提供をしています。

Cohere利用時の料金

Cohereの料金プランは、無料プラン・Productionプラン・Enterpriseプランから選べます。

※Enterpriseプランの内容は要相談

参考：Cohere『Pricing』

無料プランは制限があるものの、Discordのサポートやチケットサポートなどを利用可能です。2024年4月現在は、Command R+の試験環境も無料で利用できます。

ProductionプランやEnterpriseプランは、Cohereを本格的に利用したい場合におすすめのプランです。Enterpriseプランは使用用途に応じてカスタマイズできるので、ビジネスで利用したい場合には特におすすめできます。

Cohereが注目される理由

Cohereが注目される理由のひとつに、現在Chat GPTのLLMで問題になっているハルシネーション対策の機能提供に注力している点が挙げられます。ハルシネーション（幻覚）とは、事実に基づかない情報をもっともらしい回答かのように生成してしまうAIの現象です。

Cohereでは、現状のハルシネーション問題にアプローチをかけたRAG（検索拡張生成）機能を利用できるWEB SEARCHモードが無料公開されています。RAGは、従来のLLMに参照機能を紐付けた技術で、Web上の内容や取り込ませた情報に基づいた回答を生成します。

「WEB SEARCH」のモードを利用することで、以下のような参照元付きの回答が得られます。

また、toB向けのサービスを主力とし、法人でも安心して利用できる大規模言語モデルを提供しようとしている点も、Cohereが注目されている要因です。

Cohereとその他AIとの違い

Cohereと類似した大規模言語モデルに基づくAIサービスは、数多くあります。代表的なサービス提供社を比較しました。

各AIサービスの詳細を知りたい方は、以下記事もご覧ください。

・ChatGPT最新モデルGPT-4oの使い方を徹底解説！基礎知識から実践的な活用法・コツ・事例も紹介

・最強AI Claude(クロード)3とは？ChatGPTやGeminiとの違いも説明！

・Gemini（旧Bard）の使い方を基礎から解説！ChatGPTとの比較や便利な活用例も紹介

・Microsoft Copilot（旧：BingAI）とは？始め方や使い方・ChatGPTとの違いを徹底解説

・Metaの最新AI・Llama（ラマ）3が注目される理由とは？日本語での体験方法から企業での活用事例まで徹底解説

Cohereの強み①：データを参照しながら回答生成ができる

Cohereの強みとして、データを参照しながら回答生成ができる点が挙げられます。

Microsoft Copilotやgeminiもインターネット上の最新情報を参照しながら回答ができますが、Cohereはインターネットだけでなく、指定した参照元から回答を作成するのが得意です。

例えば、自社のサービス紹介のPDFファイルをアップロードすると、以下のように参照元を示しながら回答を作成してくれます。

Cohereの強み②：オープンウェイトであるため自由にモデルの利用・応用が可能

Cohere社のAIモデルは、基本的にすべてオープンウェイトとなっています。オープンウェイトとは、学習済みのAIモデルを公開し、誰もが自由に利用できるようにする概念です。

ChatGPTをはじめとしたAIが注目を集め、その元となっているTransformerなどのモデルは、プログラミングの代わりにデータを追加することで性能を向上させることができます。一方で、オープンウェイトの場合はモデル自体を改変することで更に性能を向上させられる可能性があります。

Cohereの中でも最新モデルの「Command R ＋」は、オープンウェイトの大規模言語モデルとしては最高性能であり、GPT-4と比較しても遜色のないアウトプットが期待できる点で、注目すべきと言えます。

オープンウェイトに関する詳細は下記をご覧ください。
https://rimo.app/blogs/open-weight

Cohereで提供されているモデル・サービス

2024年4月現在、Cohereでは以下のモデル・サービスを提供しています。

• Command R、R+

• Embed

• Rerank

• Coral

各モデル・サービスの特徴について見ていきましょう。

Command R

Cohere Command Rは、Cohereを代表する大規模言語モデルです。法人利用での利用を想定して開発されており、日本語ふくむ主要10言語に対応しています。

外部データベースを参照して回答精度を高める「RAG」に特化しているため、より正確な情報を得やすいのが特徴です。最新のCommand R+は128Kコンテキスト長に対応しており、より長い文章を正確に処理でき、複雑な作業も可能となっているのも魅力となっています。

Embed

CohereのEmbedは、いわゆる「埋め込み表現」のためのツールです。埋め込み表現とは、自然言語を機械が理解できるベクトル表現（分散表現）に置き換える作業を指します。

埋め込み表現を用いると、言語学習モデルが単語を理解しやすくなり、学習精度を高められるのが主なメリットです。5次元の埋め込み表現の具体例は、以下のとおり。

埋め込み表現の例

• 「こんにちは」→[0.31, 0.52, 0.11, －0.11, 0.92]

Cohere Embedは、多言語に対応したテキスト埋め込みツールです。最新のEmbed v3は、使用データの品質を評価する機能が備わっています。1024次元または384次元での表現が可能で、高品質データを多次元で表現できる優れたツールです。

Rerank

Cohere Rerankは、AIを用いた情報検索ツールです。外部データベースを参照した際、検索にかかった情報から、最も質問に適した情報をランク付けできる機能を備えています。

Cohereが注力するRAG技術において、回答の精度を高めるのに役立つと期待されているのが、このRerankです。情報の正確性の重きを置いており、ハルシネーションに対するアプローチになります。

Coral

Cohere Coralは、Command R / Command R+に搭載されているチャット機能です。Web検索を用いて、参照文献URLつきで回答を生成します。

MySQLやVespaなどの外部サービスに接続するのも可能で、用途に合わせてカスタマイズして仕様できるのも魅力です。

Cohereが提供するサービスの使い方

Cohereが提供するサービスを利用したい方は、まずアカウント作成をしましょう。メールアドレスがあれば、誰でも簡単に登録できます。ここからは、アカウント作成からサービス利用までの流れを解説しますので、参考にしてください。

公式サイトでアカウント作成　

まずは、Cohere公式サイトにアクセスしてアカウントを作成しましょう。公式サイト右上の「TRY NOW」をクリックし、次に右下の「Sign up」をクリックしてください。

表示されたページでメールアドレスとパスワードを入力すると、アドレス宛にメールが届きますので「Confirm your email」をクリックし、手続きを進めましょう。

プロフィール記入　

届いたメールにあるボタンをクリックすると、名前・職業・利用目的を選択していきます。名前は、First Nameが名前、Last Nameが名字です。

職業や利用目的については、選択肢になかった場合は自由記述欄に入力します。

利用開始　

アカウント登録が完了で、ダッシュボード画面が表示されます。

最初は、右上の「Coral」をクリックし、Cohereのチャットツールを使用してみるのがおすすめです。もしくは、ダッシュボード画面中央の「Try Command R+」からでもチャットを開くことができます。

「Coral」をクリックすると、以下のように3つのモードとメッセージが送れる欄が表示されています。
画面は英語で表示されていますが、AIへの質問は日本語で実施できますので、ご安心ください。

Cohereで使える3つのモード

3つのモードに関する詳細は下記の通りです。

JUST CHATでは、ChatGPTなどを使う時と同じように、企画のアイディア出しやメール文章の作成など、様々なことを会話形式でAIに依頼できます。

WEB SEARCHでは、インターネット情報を参照しながらの回答が可能です。

ANALYZE FILESでは、アップロードしたファイルを参照しながら回答を作成してくれます。

「ANALYZE FILES」を選択後、ファイルアップロード画面が出るため、読み込ませたい資料をアップロードします。

PDFまたはtxtファイルを20MBまでアップロード可能です。

PDFファイルをアップロードすると、以下のように資料を参照しながら質問に対する回答を作成してくれます。

モード切替方法

チャット中に後からインターネット参照モードに切り替えたい・参照ファイルを追加したいと言った場合は「GROUNDING」をクリックします

「Web Search」をチェックすることでインターネット参照モードに切り替えることができます。

また、「SITE（OPTIONAL）」内に参照したいサイトのURLを入力し、指定をすることも可能です。「FILES」にアップロードをするとファイルを参照元にできます。

新規チャット作成・チャット履歴確認方法

左上のアイコンをクリックすると、チャット履歴の確認・検索・新規チャット作成が可能になります。

新規チャット作成は、チャット履歴が表示されている箇所の右上のボタンをクリックください。

Cohereの活用アイデア・事例

Cohere社のサービスを活用できるシーン・アイデアとしては、以下のようなケースが考えられます。

• 要約

• リサーチの効率化

• チャットボット実装

以下、具体的な内容を見ていきましょう。

要約

ChatGPTやClaudeが得意とする長文要約ですが、Cohereも得意としています。特にCommand R+は、長文の処理を得意としており、論文や法律文書、長編小説など、読み切るのに膨大な時間がかかるものを、すぐに要約できるでしょう。

実際にCommand R＋に要約をお願いしてみた結果は下記の通りです。

要約結果だけでなく、参照元のどの箇所を引用したのかもわかるようになっているため、チェックがしやすいのが特徴です。

長い記事や論文等を要約させて、効率的に情報収集をするなど、さまざまな活用方法が考えられます。

議事録作成も可能ですが、無料版ではデータの履歴が残ってしまうため、機密文書を取り扱いたい場合は有料版の利用を検討しましょう。

リサーチの効率化

Cohereは参照元を示しながら回答を作成してくれるため、リサーチ作業を効率化することができます。

例えば、以下は「シリコンバレーで2024年4月に新たに注目されたスタートアップを教えてください。」という質問をCohereに実施した例です。

サービス名と概要を日本語ですぐにリストアップしてくれているため、英語でGoogle検索をするよりも効率的にキャッチアップすることができます。

また、参照元のURLもGoogle検索の上位表示結果とは異なるため、新たな情報源を知るきっかけになります。

従来のリサーチ方法と組み合わせて使うことで、未知の領域について素早くキャッチアップする際の助けになることでしょう。

チャットボット実装

Cohereは引用元を明記して回答作成をする点に強みがあるため、顧客対応のチャットボット等で活用をされているケースがあります。既に海外の会社では、自社サービス内の顧客対応チャットにCohereの技術を組み込んでいるケースがあります。

例えば、2000万人以上のユーザーを持つビデオ メッセージング プラットフォームの Loom社では、Cohereをチャットボットや顧客向けサービスに活用することで、顧客からの問い合わせのうち51%を自動で解決することができました。
また、大量の外部データから適切なものを検索するのが得意なCohereの特徴を活かせば、顧客向けだけではなく社内向けのナレッジ検索に活用することもできるでしょう。顧客情報やサービス資料などのデータベースを活用し、社内データベースの検索機能を充実させるといった使い方ができます。

Cohereに関するよくある疑問

Cohereに関して、以下のような疑問を抱く方が多くいらっしゃるのではないでしょうか。

• 日本語対応している？

• 企業価値は？

• 現在の提携企業は？

• Cohere For AIの研究結果は？

• LLMとは何ですか？

気になる疑問について解消していき、Cohereに対する理解を深めてみましょう。

日本語対応している？

Cohereは日本語に対応しています。Command RやCommand R＋は日本語を含む10言語、Ayaは101の言語で使用可能です。

企業価値は？

Cohereの企業価値は、2023年6月時点で21〜22億ドル（約3,000億円）とされています。

評価額は、2023年6月にOracle、NVIDIA、Salesforce Ventures、SentinelOneなどのVCおよびテック系企業からの資金調達をした際の金額です。　

現在の提携企業は？　

Cohereの提携企業は以下のとおりです。

• Oracle

• アクセンチュア

Oracleは有名なデータベース管理システム「Oracle Database」の開発・提供を行っている企業です。CohereとOracleが提携することで、より学習データの機密性を確保しながら、各社が独自にLLMを開発できる環境を提供できるようになるとされています。

また、企業コンサルティング大手のアクセンチュアも、Cohereと提携を結んでいます。コンサルティング企業に対して、Cohereの生成AI技術を用いたLLMや社内検索ツールなどの提供をするとしています。

Cohere For AIの研究結果は？

非営利AI技術開発チーム「Cohere For AI」の研究結果には、以下のものがあります。

• C4AI Command R - 104B

• C4AI Command R - 35B

• Aya

2024年2月にリリースされた「Aya」は、119ヶ国からのべ3,000人の研究者が参加して開発された、オープンソースのLLMです。101の言語に対応しており、多言語の資料を学習できるモデルとして注目を集めています。

LLMとは何ですか？　

LLMとは「Large language Models」の略で、日本語では「大規模言語モデル」と呼ばれます。大量の言語データを学習させて、文章生成や翻訳、チャットボットなどに活用する仕組みです。現在では、音声や画像などを処理できるモデルも登場しています。

まとめ

Cohereは、法人向けのAIツール開発を軸として、次々に新しいサービスを開発している企業です。多言語対応・長文処理特化・学習データの機密性保持など、グローバルに活躍する企業にとって魅力的な特徴を備えたツールを多数展開しています。

最新LLMの「Command R+」は、2024年4月現在はテスト環境を無料で利用するのが可能です。興味のある方は、ぜひ公式サイトにアクセスしてみましょう。

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