MoMA：中国移動の大規模モデル集約プラットフォーム、300 以上のモデルを一つの窓口で

端的な答え

MoMA は中国移動が提供する国内初のオープンで利用しやすい大規模モデル集約プラットフォームで、オープンソース、クローズドソース、自社開発の九天シリーズを含む 300 以上の主要モデルを一つのコンソールに集約しています。統一 API ゲートウェイにより、ベンダーごとの登録やプロトコルの個別対応なしに、一度の接続で全モデルを呼び出せます。インテリジェントルーティングは、コスト優先・効果優先・バランス優先の戦略でモデルを動的に割り当て、障害時は秒単位で切り替えます。RAG ナレッジベース、ローコードのエージェント開発、ビジュアルなワークフロー設計も備わり、登録時には 2500 万トークンの無料枠が付与されます。

解決する課題

企業が大規模モデルを導入する際のつまずきは「使えるかどうか」ではなく、「どれを使うか、どう接続するか、いくらかかるか」にあります。モデル事業者ごとにアカウント体系、認証方式、インターフェース仕様が異なるため、新しいモデルを追加するたびに同じ接続作業をやり直す必要があります。さらに運用が始まると、同じタスクでもモデルによって価格差が大きく、人手での選択ではコストと品質の両立が困難です。

MoMA はこの層をプラットフォーム機能として吸収します。向き合うのは数十のベンダーではなく一つのゲートウェイ、モデル選択は都度の判断ではなくポリシーエンジン、そして請求は実際に消費したトークンの明細として提示されます。

主な機能

モデル広場。 テキスト、画像、音声、ベクトル、マルチモーダルなどのカテゴリにわたる 300 以上のモデルを収録。オンライン試用、API 呼び出し、ワンクリック展開、ファインチューニングに対応し、カテゴリ・機能・系列での絞り込みや直接検索が可能です。

統一 API ゲートウェイ。 標準化された単一インターフェースでプラットフォーム上の全モデルに到達できます。ベンダーごとのプロトコルに個別対応する必要も、アカウントを複数維持する必要もありません。

インテリジェントルーティング（九天 inside）。 リクエストの意図を自動解析し、最適なモデルを動的に割り当てます。戦略はコスト優先・効果優先・バランス優先の三種。単一障害が起きても秒単位でフェイルオーバーし、本番トラフィックを継続させます。公表値はトークン単価の約 30% 削減、リソース占有の 50% 以上削減です。

RAG（検索拡張生成）。 複数ソースのナレッジベース構築と、ハイブリッド検索・マルチパス召回に対応。社内外に散在する知識を生成プロセスに組み込み、ハルシネーションを抑えて回答精度を高めます。

エージェント開発。 LLM の自律計画と明示的なワークフローという二つの編成方式を備え、ノーコードまたはローコードで AI エージェントを構築できます。深いプログラミング知識は不要です。

エージェントストア。 各分野の既製エージェントをすぐに試せるほか、自作エージェントを公開して、社内再利用や外部配布のチャネルにできます。

ビジュアルなワークフロー設計。 プラグイン、モデル、コード、ナレッジベースをドラッグ＆ドロップで組み合わせ、安定した処理を構築します。複数工程を連ねる業務自動化に向きます。

トークン計量と透明な課金。 取引ごとのトークン消費明細に加え、遅延やスループットの監視に対応。従量課金と一括課金の両方を選べます。

導入手順

まず中国移動クラウドのポータル ecloud.10086.cn にある MoMA 製品ページにアクセスし、アカウントを登録してコンソールにログインします。次にモデル広場を開き、300 以上のモデルをカテゴリ・機能・系列で絞り込むか、直接検索します。三番目に、モデルを一つ選んで「オンライン体験」で即座に試すか、API 呼び出しを選んでエンドポイントとキーを取得します。四番目にインテリジェントルーティングのモジュールで戦略を選び、モデル集合をチェックして自動振り分けルールを作成します。五番目に、企業の知識が必要な場合は RAG モジュールで文書をアップロードしてナレッジベースを構築し、ハイブリッド検索を設定します。六番目にエージェント開発モジュールで専用エージェントを組み上げ、完成したらエージェントストアに公開してチームや外部ユーザーに使ってもらいます。

他プラットフォームとの違い

MoMA は単一モデル提供ではなく「集約」に軸足を置いています。一般的なクラウドと比べると、モデル数は百数十規模に対して 300 以上を公称し、接続は標準 API と SDK が主流のところを単一の API で全面カバー、ルーティングは SLA 段階付きのデュアルモードと秒単位のフェイルオーバーを強調、インフラは中国移動クラウドのネットワークと 1500 超のエッジ知算センターに依拠し、キャリア級ネットワークとコンテンツ安全対策を組み合わせて低遅延とコンプライアンスで独自の売りを持ちます。複数モデルのコストと品質のバランスが主目的なら、集約型の価値は直接的です。特定ベンダーのモデル生態に深く依存しているなら、そのベンダーのネイティブプラットフォームの方が周辺ツールは扱いやすいままです。

代表的な用途

企業の AI 中台。 統一モデル窓口として複数事業部門の高度化ニーズを支え、各チームが個別にベンダー接続するのを避けます。

知識 Q&A とカスタマーサポート。 RAG で企業知識を根拠のある回答に変え、根拠のない生成を減らします。

エージェントアプリ開発。 ローコード編成で承認アシスタントやデータ分析エージェントなどの垂直アプリを素早く形にします。

AIGC コンテンツ制作。 テキスト・画像・動画生成モデルをワークフローと組み合わせ、バッチ制作と公開を行います。

業界向けソリューション。 業界データでベースモデルをファインチューニングし、RAG とエージェントを重ねて金融・医療・行政などの専用方案を作ります。

利用前に確認したいこと

向いているのは、複数モデルを呼び出し、請求と接続を一元化したい開発・IT チームです。単一モデルだけを安定的に使うのであれば、集約層の価値は薄れます。課金は実際のトークンを明細付きで計測しますが、コストは呼び出し量に比例して伸びます。まず無料枠で経路を検証し、ルーティングの実績を見てから特定モデルに固定するか判断するのが安全です。また、秒単位のフェイルオーバーがあっても、基幹経路には縮退運転の手当てを残しておくことを勧めます。