Rakuten AIに関する分析レポート：グローバルAI市場における競争優位性の評価

作成日: 2025年07月31日

Rakuten AIに関する分析レポート：グローバルAI市場における競争優位性の評価

はじめに

楽天グループが発表した「Rakuten AI」は、単なる新たなチャットボットの登場を意味するものではない。これは、日本の巨大テクノロジーコングロマリットが、生成AI時代において自社の持つ独自の資産を最大限に活用するための戦略的な一手である。本レポートの目的は、マーケティング上の主張を超え、Rakuten AIが提供する各種サービスを、OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiといったグローバル市場のリーダーと対比させ、客観的かつ証拠に基づいた厳格な評価を行うことにある。最終的な目標は、Rakuten AIが明確かつ防御可能な競争優位性を有しているのか、あるいはそうでないのかという問いに、明確な答えを提示することである。

第1章 Rakuten AIの解体：単一サービスではないポートフォリオ戦略

「Rakuten AI」というブランド名は、単一の製品を指すものではない。その実態は、楽天エコシステム内の異なるステークホルダー（消費者、法人顧客、出店者）を対象とした、複数の特化型AIサービスの集合体である。したがって、このポートフォリオ全体をChatGPTのような単一製品と比較することは本質を誤る。本章では、まずこの曖昧なブランドを構成要素に分解し、各サービスの対象者、機能、そして戦略的役割を明確にする。

1.1 消費者向けゲートウェイ：Rakuten Link AIとRakuten AIウェブアプリ

消費者向けの「Rakuten AI」は、主に二つの形態で提供される。一つは、楽天モバイル契約者向けのコミュニケーションアプリ「Rakuten Link」に統合された「Rakuten Link AI」である 1。もう一つは、すべての楽天ID保有者が利用可能な専用ウェブアプリ（ベータ版）である 2。これらのサービスは無料で提供され、ユーザーの日常生活におけるパーソナルアシスタントとして位置づけられている 1。

主な機能は、一般的なチャット形式の対話、文章要約、計画作成支援といった基本的なAI機能に加え、楽天グループの各種サービス（楽天市場、楽天トラベルなど）を横断した検索、趣味や仕事に関するアイデア出しなど多岐にわたる 4。特に、テキスト入力だけでなく、音声や画像を用いたマルチモーダルな入力に対応している点が特徴である 3。このサービスは、2024年に「Rakuten Link AI」として提供が開始され、その後機能が拡充され、現在のブランド名に更新された経緯を持つ 7。

1.2 法人向けツールキット：Rakuten AI for Business

「Rakuten AI for Business」は、法人顧客を対象としたB2B生成AIサービスであり、企業の様々な活動を支援し、業務効率化に貢献することを目的としている 10。対象は中堅・中小企業（SME）を含むあらゆる規模の法人で、サービス業、情報通信業、宿泊業、医療業界、地方自治体など、幅広い業種での活用が期待されている 12。

本サービスの主要な特徴は以下の通りである。

• セキュアな利用環境: ブラウザベースで提供され、入力した情報がAIの学習に無断で利用されることはないため、機密性の高い情報も安心して扱える 10。
• RAG（検索拡張生成）機能: 企業内のドキュメントをアップロードすることで、社内情報に基づいた正確な回答を生成し、ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）を抑制する 10。
• 豊富なテンプレートと管理機能: 職種別のプロンプトテンプレートが用意されており、AIの専門知識がなくても精度の高いアウトプットが可能。また、管理者はダッシュボードで社内の利用状況を可視化・モニタリングできる 10。
• 低コストでの導入: 初期費用は不要で、月額1,100円からの低価格な料金設定（無料トライアルあり、利用量に応じた従量課金制）が導入のハードルを下げている 12。

1.3 出店者向けコ・パイロット：RMS AI Assistant

「RMS AI Assistant」は、楽天市場の出店者向け管理システム（RMS）に統合された、店舗運営を支援するための特化型AIツールである 16。その機能は、Eコマース運営における具体的な課題解決に焦点を当てている。

• 商品説明文・画像生成: 商品説明文やキャッチコピーを自動生成するほか、商品画像をアップロードするだけで利用シーンに合った背景を合成し、魅力的な商品画像を生成する 16。
• 問い合わせ回答支援: 顧客からの問い合わせメールに対する返信文をAIが自動で作成し、カスタマーサポート業務の効率化を支援する 17。
• 店舗データ分析: 「店舗カルテ分析支援AI」により、店舗の売上データなどを分析する機能も提供されているが、現状（ベータ版）ではまだ改善の余地があるとされる 16。

また、ユーザー向けには、膨大な商品レビューをAIが要約して表示する「レビューサマリー」機能も提供されており、購買体験の向上に貢献している 18。

1.4 技術的基盤：Rakuten AI 2.0言語モデルファミリー

楽天は、これらのサービスを支える技術として、自社開発の大規模言語モデル（LLM）を保有している。その中核となるのが、8つの70億パラメータを持つエキスパートモデルで構成される**「Rakuten AI 2.0」（8x7B Mixture of Expertsモデル）である 19。さらに、エッジデバイスでの利用を想定した15億パラメータの小規模言語モデル（SLM）

「Rakuten AI 2.0 mini」**も開発している 19。

これらのモデルは、先行する「Rakuten AI 7B」をベースに開発されており 22、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いる 19。開発にあたっては、SimPO（Simple Preference Optimization）と呼ばれる最新のチューニング手法が採用され 19、経済産業省およびNEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の生成AI開発力強化プロジェクト「GENIAC」にも採択されるなど、国レベルでの支援も受けている 25。

このポートフォリオ戦略は、楽天が単一の汎用AIを開発しているのではなく、エコシステム内の各ステークホルダーが抱える固有の課題を解決するために、それぞれに最適化された**「垂直統合型AIソリューション」**を複数展開していることを示している。これは、単一のコア製品に対して階層的なアクセスを提供するChatGPTの水平的な戦略とは対照的である。したがって、「Rakuten AI」の成功を評価するには、単一の指標ではなく、消費者向けサービスのエンゲージメント、法人向けサービスのROI、出店者向けツールの業務効率化効果といった、各サービスの目的に応じた多角的な視点が不可欠となる。

第2章 戦略的必須事項：「エコシステム・アドバンテージ」

Rakuten AIの競争戦略の核心は、世界で最も強力な汎用AIを開発することにはない。その本質は、楽天が持つ独自のデータとサービス群という「エコシステム」に、「十分な性能を持つ」AIを深く統合させることにある。本章では、この楽天ならではの市場戦略を分析する。

2.1 「AI-nization」：変革を促す全社的指令

楽天のAI戦略は、「AI-nization（エーアイナイゼーション）」という造語で象徴される、トップダウンの強力なイニシアチブによって推進されている。三木谷浩史会長兼社長自らが「No AI, No Future」というスローガンを掲げ、AIに関する会議を主導するなど、全社的なコミットメントを示している 27。

これは単なる掛け声にとどまらず、具体的な数値目標を伴う。マーケティング、オペレーション、クライアント（取引先）の効率をそれぞれ20%向上させる「トリプル20」という目標が設定され、実際にAI活用によって2024年には105億円の利益を創出したと報告されている 27。この戦略は、決算説明会や技術カンファレンスといった重要な場で繰り返し強調されており、楽天グループ全体の最優先事項であることが伺える 29。

2.2 データという堀：エコシステムを活用した超パーソナライゼーション

楽天の最大の強みであり、他社が容易に模倣できない資産は、単一の楽天IDに紐づけられた70以上のサービスから得られる、広範かつ多様なデータである 28。これには、楽天市場での購買履歴、楽天カードや楽天銀行での金融取引、楽天トラベルでの旅行予約、楽天モバイルでの通信利用状況など、個人の消費行動やライフスタイルを網羅する情報が含まれる 33。

楽天は、この膨大なデータを「金脈（Gold Mine）」と位置づけ 36、AIを用いてユーザー一人ひとりの嗜好（「好き」）を深く理解し、高度にパーソナライズされた商品提案やサービス体験を提供することを目指している 6。

2.3 「エージェント型エコシステム」というビジョン：検索から行動へ

楽天が目指すのは、単なる情報提供ツールとしてのAIではない。「エージェント型エコシステム（Agentic Ecosystem）」の構築を明確に掲げている 2。これは、AIがユーザーの「スーパー秘書」のように機能し 6、情報を検索・提示するだけでなく、ユーザーに代わってタスクを調整し、予約や購入といった取引を自律的に実行する世界観を指す 6。

例えば、ユーザーの購買履歴から「そろそろサプリメントが切れる頃ですね、買ってきましょうか？」とAIが能動的に提案したり 3、曖昧な会話形式の依頼から旅行プランを予約したりといった、受動的な応答を超えた能動的な支援が構想されている 40。このビジョンの実現に向けて、AIのタスク実行を制御するオーケストレーションプラットフォーム「LangChain」との提携も発表されている 41。

2.4 ニッチへの集中：日本語の言語的・文化的文脈への賭け

楽天が主張する主要な差別化要因の一つに、「日本語の文脈に対する深い理解（deep Japanese Context Awareness）」がある 7。これは、単なる言語的な流暢さを超え、日本の国内サービス、文化的なニュアンス、そして「おもてなし」の精神を理解した上での応答を意味する 42。この戦略は、自社開発LLMの評価において、日本語関連のベンチマーク（Japanese MT-Bench, LM-Harness）を重視していることからも明らかである 19。

楽天のAI戦略は、防御的な「堀」であると同時に、攻撃的な「成長エンジン」としての側面も持つ。グローバルなAIツールは、ユーザーに楽天市場ではなくGoogleで商品を検索させるなど、楽天と顧客との関係性を奪う（ディスインターミディエーション）脅威となり得る。これに対し、楽天は購買履歴などの独自の内部データを活用したAIを開発することで、外部のAIには複製不可能なサービスを構築し、ユーザーを自社エコシステム内に留めようとしている。これが防御的な堀の役割である。さらに、「エージェント」として予約や購入といった行動まで代行することで、ユーザーエンゲージメントとロックイン効果を高め、顧客生涯価値を向上させる。これが攻撃的な成長エンジンの役割である。したがって、Rakuten AIの優位性を測る指標は、一般的なAIの性能ベンチマークではなく、楽天エコシステム内における取引量の増加やユーザー定着率の向上といった、事業貢献度そのものにあると言える。

第3章 直接対決：Rakuten AI vs. ChatGPT & Gemini

本章では、Rakuten AIの生の能力、機能性、そしてコストを客観的に評価するため、ChatGPTおよびGeminiとの直接的な比較分析を行う。

3.1 基盤モデルの能力：特化型オープンモデル vs. 汎用型プロプライエタリの巨人

Rakuten AIの頭脳である「Rakuten AI 2.0」（8x7B MoEモデル）は、日本語の言語理解ベンチマーク「LM-Harness」において72.29というスコアを記録。これは、他の日本語オープンモデルである「Swallow-MX-8x7B」（66.17）を上回り、「PLaMo 100B」（71.45）や「Sarashina2-70B」（71.09）といったより大規模なモデルとも互角に競合する性能である 46。さらに、対話用にチューニングされた指示追従モデルは、「Japanese MT-Bench」において同規模のモデルの中でトップクラスの性能を達成している 19。

しかし、その一方で英語性能は著しく低い 46。対照的に、ChatGPT（GPT-4o）やGemini（Gemini 1.5 Pro）は、巨大なプロプライエタリモデルを基盤としており、多言語かつ多様なタスクにおいて世界最高水準の汎用的な性能を発揮する 50。

このことから、Rakuten AIのモデルは日本語という特定の領域に特化して高い性能を発揮するよう設計されていることがわかる。以下の表は、LM-Harnessにおける日本語タスクの詳細な性能比較を示したものである。

表1：基盤モデルのベンチマーク比較（LM-Harness 日本語スコア詳細）

この表から、Rakuten AI 2.0は特に自然言語推論（jnli）やテキスト分類（marc_ja）といったタスクにおいて、国内の競合オープンソースモデルに対して明確な優位性を持っていることがわかる。これは、楽天が自社の得意領域でモデルの優位性を確立しようとする戦略の表れである。

3.2 機能の同等性とギャップ：汎用性 vs. ドメイン特化の統合

機能面では、3つのプラットフォームすべてがチャット、要約、翻訳、コーディング支援といった基本的な機能を提供している 4。しかし、ChatGPTとGeminiは、広範なウェブ検索、高度なデータ分析（ファイルアップロード対応）、洗練されたマルチモーダル推論など、より汎用性の高い高度な機能を備えている 50。

一方、Rakuten AIの独自機能は、すべて楽天エコシステムとの統合に関連している。楽天サービス群を横断した検索 34、楽天IDのデータに基づいたパーソナライズ 6、そして予約や購入といった「行動」を伴うタスクの実行 6 がそれに当たる。

表2：機能比較マトリクス

この比較から、Rakuten AIが汎用機能で劣る一方で、エコシステム連携という他社にはない独自の価値を提供していることが明確になる。

3.3 画像検索の戦場：Eコマース特化 vs. Web全体スコープ

画像検索機能は、両者の戦略の違いを象徴している。Rakuten AIの画像検索は、Eコマースに特化している。デモンストレーションでは、万年筆の写真をアップロードすると、楽天市場でその商品や類似商品を検索し、購入まで進める様子が紹介された 3。これは、購買意欲の高いユーザーを直接コンバージョンに導くための強力なツールである。

対照的に、Google LensはWeb全体を対象とした汎用的なマルチモーダル検索ツールであり、物体の識別、テキスト翻訳、情報源の特定など幅広い用途に利用されるが、しばしば検索結果がショッピングに偏っているとの批判も受けている 56。Rakuten AIの機能は自社マーケットプレイスのための特化型ツールであり、Google LensはWeb全体のための汎用型ツールという明確な違いがある。

3.4 価格とアクセシビリティ：主要ユーザーセグメントの費用対効果分析

価格設定も戦略を反映している。Rakuten Link AIは楽天モバイル契約者であれば無料 1、Rakuten AIウェブアプリも楽天ID保有者であれば無料で利用できる 2。これは、AIをエコシステムへのエンゲージメントを高めるためのツールと位置づけているためである。法人向けの「Rakuten AI for Business」は月額1,100円からのサブスクリプションモデルで、導入のハードルを低く設定している 12。

対するChatGPTは、制限付きながら強力なGPT-4oを無料で提供し、月額20ドルのPlusプランで全機能を開放する 50。Gemini Advancedは月額2,900円（無料トライアルあり）で提供されている 51。

表3：料金プラン比較

Rakuten AIの優位性は、技術的なものではなく、戦略的かつ文脈的なものである。汎用AIとして優れているわけではなく、**「楽天のコンシェルジュ」**として優れていることを目指している。一般的な機能で直接比較すれば、Rakuten AIは見劣りする。しかし、楽天独自の機能、すなわち競合他社がデータとサービスの統合なしには複製できない機能においてのみ、その真価が問われる。したがって、その「優位性」はユーザーの目的と状況によって定義される。汎用的な性能を求めるならばRakuten AIは優れていないが、楽天エコシステム内での活動を効率化したいという文脈においては、唯一無二の選択肢となり得る。

第4章 市場での受容と性能：現実との照合

戦略の壮大さや機能の理論的な優位性は、市場での実際の評価と実行能力によって初めて意味を持つ。本章では、Rakuten AIが現実世界でどのように受け止められているかを検証する。

4.1 消費者の反応：Rakuten Link AIを取り巻く両義性

消費者向けサービスであるRakuten Link AIに対する初期のユーザー評価は、必ずしも熱狂的なものではない。あるユーザーレビューでは、現状のサービスは「微妙」であり、それ自体を目的として積極的に使うほどの魅力はないと評されている 61。

この評価の背景には、ホストアプリである「Rakuten Link」自体の課題が影響している可能性がある。Rakuten Linkは、ユーザーから通話品質の不安定さ、UI（ユーザーインターフェース）の使いにくさ、接続性の問題などを指摘されており、これらの根本的なアプリ体験の欠点が、AI機能への評価にも影を落としている 62。これは、楽天が掲げる壮大な「エージェント型エコシステム」のビジョンと、消費者が日々接する製品の現実との間に、依然として大きなギャップが存在することを示唆している。

4.2 法人・出店者の採用：初期の成功と実践的なハードル

対照的に、B2B（法人向け）およびB2M（出店者向け）のツールは、より明確な市場適合性を示している。

楽天市場の出店者向けツール「RMS AI Assistant」では、「問い合わせ回答生成」や「商品説明文生成」といった機能が、日々の具体的な業務課題を解決するものとして高く評価され、「今日から実務で使える」レベルにあるとの声が上がっている 17。一方で、「店舗カルテ分析支援」のような、より高度な分析機能については、ベータ版の段階では内容が表層的で期待外れだったという指摘もあり、機能によって成熟度にばらつきがあることがわかる 17。

法人向けの「Rakuten AI for Business」は、サービス業から医療業界、地方自治体まで、幅広い業種で採用が進んでいる 13。導入企業からは、特にセキュリティ面の安心感や、楽天グループ内での有効な活用事例が共有される点が評価されている 13。また、月額1,100円からという低価格な導入コストも、特に中堅・中小企業にとって大きな魅力となっている 14。

4.3 オープンソースという賭け：開発者コミュニティとの連携

楽天は、自社開発のLLM「Rakuten AI 2.0」ファミリーをHugging Face上でオープンソースとして公開している 19。この戦略は、開発者コミュニティから好意的に受け止められている。特に、小規模モデルである「Rakuten AI 2.0 mini」が、そのコンパクトさにもかかわらず日本語タスクで高い性能を発揮することに対し、開発者からは「やばい」（驚くほど素晴らしい）といった称賛の声が上がっている 66。このオープンソース化は、日本のAI開発コミュニティを活性化させ、技術革新を加速させることを目的としている 19。

これらの市場からのフィードバックを分析すると、楽天のAI製品群の間で、成熟度と市場適合性に著しい違いがあることが見えてくる。「商品説明文を50件書く」といった、具体的で手間のかかるビジネス上の課題を解決するB2BおよびB2Mツールは、明確な価値提案により、着実に支持を広げている。これに対し、汎用的なアシスタントに慣れた多くの消費者にとって、B2Cツールはまだ「それがないと困る」というレベルには達していない。このことから、楽天のAIが持つ最も即時的かつ具体的な「優位性」は、消費者向けのチャットボットではなく、専門性の高いビジネスツールにある可能性が高い。企業の工数を削減することによるROI（投資対効果）は、消費者が少しだけパーソナライズされた商品推薦を受けることの価値よりも、はるかに明確で測定しやすいからである。この事実は、最終的な評価を下す上で極めて重要な示唆を与える。

第5章 統合と戦略的展望：Rakuten AIの真の競争優位性を定義する

本章では、これまでの分析を統合し、Rakuten AIがChatGPTやGeminiに対して明確な優位性を持つのかという当初の問いに対し、多層的かつ客観的な結論を導き出す。

5.1 優位性のある点：垂直統合という揺るぎないアドバンテージ

Rakuten AIが持つ唯一かつ明確な優位性は、楽天エコシステムとの深く、垂直的な統合にある。これは競合他社が容易に模倣できない、構造的なアドバンテージである。この優位性は、具体的に以下の3つの側面に現れる。

1. データ主導のパーソナライゼーション: 楽天IDに紐づく、Eコマース、金融、旅行、モバイルといった多岐にわたる領域の、独自のファーストパーティデータにアクセスできること 33。これにより、外部のAIには不可能なレベルでの個客理解と、それに基づくパーソナライズが可能になる。
2. 行動指向のエージェント機能: 単に情報を提供するだけでなく、エコシステム内で予約や購入といった取引を実際に「実行」できる能力 2。これにより、ユーザーの意図から行動までをシームレスに繋ぎ、単なるアシスタントから「代理人」へと進化する可能性を秘めている。
3. ドメイン特化の最適化: 日本語、日本文化、そして楽天市場出店者のような特定のビジネスニーズに特化してLLMや機能を開発していること 7。これにより、汎用モデルでは対応しきれない、ニッチだが重要な領域で高いパフォーマンスを発揮できる。

5.2 認識されるべき欠点：汎用AI性能での競争の不毛さ

一方で、ユーザーの当初の問いに明確に答えるならば、Rakuten AIは、汎用的なAI能力においてChatGPTやGeminiより優れているとは言えない。以下の点で、明確に劣後している。

1. 基盤モデルの純粋な性能: グローバルなベンチマークや英語でのタスクにおいては、性能面で大きく水をあけられている 46。
2. 汎用的な機能セット: 競合が持つ広範なデータ分析ツールや高度な推論機能など、専門性の高い汎用ツールを欠いている（本レポートの表2参照）。
3. 現状のユーザー体験: 特に消費者向けの製品は、ホストアプリの課題も相まって、まだそのビジョンを実現するには至っておらず、ユーザー評価も芳しくない 61。

5.3 最終評価：普遍的な優位性ではなく、文脈上のアドバンテージ

結論として、Rakuten AIは普遍的に優れたツールではない。その「優位性」は、徹頭徹尾、**文脈依存的（context-dependent）**である。

• デジタル生活やビジネス運営が楽天エコシステムに深く根ざしているユーザーにとって、Rakuten AIは、ChatGPTやGeminiには提供できない、シームレスでパーソナライズされた、行動指向のアシスタンスを提供する計り知れない可能性を秘めている。この文脈においては、Rakuten AIは優位性を持つと言える。
• 楽天エコシステムの外部で、多種多様なタスクをこなすための、最も強力で柔軟、かつ知的な汎用AIを求めるユーザーにとって、ChatGPTとGeminiは議論の余地なく優れた選択肢である。

楽天は、OpenAIやGoogleと同じ土俵で戦っているのではない。自らがルールを決められる「ホームグラウンド」で、より焦点を絞った、異なるゲームを展開している。この戦略が成功するか否かは、ひとえに「エージェント型エコシステム」というビジョンをどれだけ忠実に、そしてユーザーにとって魅力的な体験として実現できるかにかかっている。そのポテンシャルは大きいが、特に消費者向けサービスにおける現状は、まだ道半ばであると言わざるを得ない。明確な優位性は存在するが、それは限定的な文脈においてのみ有効であるというのが、本レポートの最終的な評価である。

引用文献

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38. 楽天がエージェント型AIツール「Rakuten AI」の本格提供を開始し、楽天モバイルの「Rakuten Link」に搭載 楽天グループ株式会社, 7月 31, 2025にアクセス、 https://corp.rakuten.co.jp/news/press/2025/0730_01.html
39. Introducing Commerce, the New Parent Brand of BigCommerce, Feedonomics and Makeswift, Powering an AI-Driven Future The Manila Times, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.manilatimes.net/2025/07/31/tmt-newswire/globenewswire/introducing-commerce-the-new-parent-brand-of-bigcommerce-feedonomics-and-makeswift-powering-an-ai-driven-future/2159607
40. 楽天、エージェント型の「Rakuten AI」開始 “最強AI”目指す - Impress Watch, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/2035402.html
41. From AI hype to real-world tools: Rakuten teams up with LangChain, 7月 31, 2025にアクセス、 https://rakuten.today/blog/from-ai-hype-to-real-world-tools-rakuten-teams-up-with-langchain.html
42. About Us - Rakuten AI, 7月 31, 2025にアクセス、 https://ai.rakuten.com/ja/about-us/
43. Rakuten AI｜楽天グループ株式会社, 7月 31, 2025にアクセス、 https://corp.rakuten.co.jp/ai/
44. 楽天が日本語特化のLLM「Rakuten AI 2.0」を発表。ChatGPT …, 7月 31, 2025にアクセス、 https://trends.codecamp.jp/blogs/media/how-to-use14
45. Rakuten’s Open LLM Tops Performance Charts in Japanese, 7月 31, 2025にアクセス、 https://rakuten.today/blog/rakutens-open-llm-tops-performance-charts-in-japanese.html
46. Rakuten/RakutenAI-2.0-8x7B · Hugging Face, 7月 31, 2025にアクセス、 https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-2.0-8x7B
47. Rakuten unveils new AI models optimized for Japanese Communications Today, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.communicationstoday.co.in/rakuten-unveils-new-ai-models-optimized-for-japanese/
48. Rakuten announces a new AI model optimized for the Japanese language. - Moomoo, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.moomoo.com/news/post/47271779/rakuten-announces-a-new-ai-model-optimized-for-the-japanese
49. Rakuten has started offering a large-scale language model, 7月 31, 2025にアクセス、 https://news.futunn.com/en/post/53079221/rakuten-has-started-offering-a-large-scale-language-model-optimized
50. ChatGPT4とGPT4-oの料金・支払い方法、無料で使う方法を解説！ - AI総合研究所, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.ai-souken.com/article/chatgpt4-pricing-details
51. 【要チェック!!】ChatGPT（GPT-4o）の料金やプランの違いを解説 - 日本印刷出版, 7月 31, 2025にアクセス、 https://jpp.co.jp/chatgpt-price-plan/
52. chatGPTモデルの使い分けの正解(Plusユーザーの場合)｜あゆち｜楽天モバイル活用術 - note, 7月 31, 2025にアクセス、 https://note.com/rakutenee/n/n734477168617
53. Gemini（ジェミニ）とは？最新の生成AIの性能・特徴！使い方や活用事例も - 創業手帳, 7月 31, 2025にアクセス、 https://sogyotecho.jp/gemini/
54. ChatGPT-4o(GPT-4o)とは？使い方や料金、o1との違いを解説！, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.ai-souken.com/article/summary-of-chatgpt-updates
55. 楽天、エージェント型AI「Rakuten AI」を発表 まずは「Rakuten Link」に搭載 - ケータイ Watch, 7月 31, 2025にアクセス、 https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/2035233.html
56. Lens - Google Search, 7月 31, 2025にアクセス、 https://search.google/ways-to-search/lens/
57. Why did google replace image search with google lens - Reddit, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/google/comments/wn2ajq/why_did_google_replace_image_search_with_google/
58. Google Reverse Image search is basically useless since it is Lens. Like seriously, it’s hot garbage, you just find *nothing*. Are there good alternatives? So far I tested tineye, which is just ok. : r/chrome - Reddit, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/chrome/comments/13lcjk1/google_reverse_image_search_is_basically_useless/
59. ChatGPT 料金設定 - OpenAI, 7月 31, 2025にアクセス、 https://openai.com/ja-JP/chatgpt/pricing/
60. Gemini Proとは？使い方や料金体系、利用時の注意点を解説, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.onamae.com/business/article/92482/
61. #126 楽天のチャット型AI！「楽天LinkAI」を使ってみて感じた残念な点と期待ができる点！ - じゅりんHACK｜ラジオ館 - LISTEN, 7月 31, 2025にアクセス、 https://listen.style/p/jyurin/4acapke4
62. 楽天リンク(Rakuten Link)の評判は？通話品質を193人が回答 - 格安SIMの掲示板, 7月 31, 2025にアクセス、 https://kakuyasu-sim.jp/rakuten-link
63. 【2025年7月最新】楽天モバイルの評判とデメリットを徹底調査！乗り換えしても後悔しないのか本音で解説 - 株式会社スタークラフト, 7月 31, 2025にアクセス、 https://starcraft-n.co.jp/erisgood/mobile/sim/rakuten-mobile-reputation/
64. 新「Rakuten Link」の使い勝手を検証する AIアシスタントは便利だが、無料通話を実感しづらい理由, 7月 31, 2025にアクセス、 https://www.itmedia.co.jp/mobile/articles/2412/06/news069.html
65. 楽天モバイルを半年ほど使ってみた感想 - note, 7月 31, 2025にアクセス、 https://note.com/0cello/n/n65a0140b7dfa
66. RakutenAI 2.0 ローカルで試してみた ～個人で”まともに”運用可能!?（推論速度や実験結果、スクリプト配布）～｜Rcat999 - note, 7月 31, 2025にアクセス、 https://note.com/rcat999/n/na58ef53b4af5