LLM を知ろう：Grok

xAI は、高度な AI システムの構築に専念する人工知能企業です。他の AI 開発者に対する対抗軸として設立され、モデルにおける真実の追求と最小限のバイアスを重視しています。xAI は 2023年7月に Elon Musk によって設立されました。Grok は xAI の主力製品ファミリーであり、トランスフォーマーベースの大規模言語モデルを使用したマルチモーダルツールで、Grok 1、Grok 1.5、Grok 3、Grok 4 に及びます。アーキテクチャ的には、Grok 1 は公開された 3140億パラメータの MOE（Mixture of Experts）デコーダースタイルのトランスフォーマーで、トークンあたり25%の重みがアクティブになります。後続世代は未公開のパラメータ数を持つフロンティアスケールモデルとして位置づけられています。

モデルの概要

モデルファミリーとアーキテクチャクラス

Grok は xAI モデルファミリーの一部であり、複数の並列ファミリーではなく、単一の進化する汎用推論 LLM シリーズです。

主なバージョンは以下の通りです：

Grok-1.5：最大 128000トークンの長いコンテキストを持つ強化された推論。
Grok-1.5V：画像、ドキュメント、図表、現実世界の理解のためのビジュアルマルチモダリティを導入
Grok-2（および mini）：チャット、コーディング、推論、ビジョンにおけるフロンティアレベルの改善
Grok-3：優れたマルチステップ思考を持つ高度な推論エージェント
Grok-4 シリーズ（現在のフラッグシップ、4、4 Heavy、4 Fast、4.1、4.1 Fast を含む）：ネイティブマルチモダリティ、ツール呼び出し、エージェンティック機能、リアルタイムパフォーマンスを備えた最先端のインテリジェンス

すべてデコーダーのみのトランスフォーマーモデルとして動作します（Grok-1 は MOE として）。内部はプロプライエタリです。

パラメータ規模、コンテキスト長、モダリティサポート

xAI は Grok-1 以降の Grok モデルの正確なパラメータ数を公開していません。

コンテキストウィンドウはバリアントによって異なります：

Grok-1.5：最大 128,000
Grok-4：256,000トークン
Grok-4 Fast、Grok-4.1 Fast などの特化した高速またはエージェンティックバリアント：最大200万トークン

モダリティサポートはテキストのみからマルチモーダルへと進化しました：

Grok-1.5V から始まり、ドキュメント、画像、図表、チャート、写真のビジョン入力をサポート
Grok-4 以降はネイティブマルチモーダル理解（テキスト＋ビジョン）をサポートし、画像生成は別途追加
ネイティブのオーディオやビデオ入力・生成はまだありませんが、拡張が予定されています

Grok は画像/オーディオ作成などの生成モダリティよりも、強力な推論、コーディング、ツール呼び出し、リアルタイムの知識アクセスを重視しています。

ネイティブツール呼び出しとファンクションコーリング

Grok モデルはファンクションコーリング（ツール呼び出しとも呼ばれる）と構造化出力を主に xAI API を通じてサポートし、エージェンティックワークフローのための外部ツールとの統合を可能にします。

Grok-4（2025年）から、xAI はネイティブツール呼び出しを導入し、モデルが推論中に外部ツールを自律的に呼び出すことを可能にしました
強化学習を使用して、Grok はコード実行（計算やデータ分析のための Python など）、最新情報のためのウェブ検索、リアルタイムシグナルのための X（Twitter）検索、その他のサポートされている API などのツールをいつ呼び出すかを学習します
これにより、Grok は非常に大きなコンテキストウィンドウ（高速バリアントでは最大200万トークン）で動作しながら、ライブのファクトチェック、数値推論、ソース引用を含む複雑なタスクをエンドツーエンドで解決できます

開発者向けに、xAI API は構造化されたファンクションコーリングとエージェンティックワークフローをサポートしており、Grok-4.1 Fast などのモデルは低レイテンシのマルチツールオーケストレーション向けに最適化されています。

エンタープライズワークロードの強みと制限

強み：

特に数学、科学、複雑な意思決定における強力な推論とエージェンティックパフォーマンス（Grok-4 クラス）
非常に長いコンテキストサポート（標準で128K〜256K、高速/エージェンティックバリアントでは最大約200万トークン）
自律的なウェブ検索、コード実行、リアルタイム X データアクセスを備えたネイティブツール呼び出し

制限：

ハルシネーションは依然として発生しますが、ライブ検索とツール支援ワークフローにより精度が向上します
推論モードでの推論制御（温度、繰り返しなど）が限定的
マルチモダリティはテキストとビジョンに限定され、ネイティブのオーディオやビデオ生成はまだありません

確認すべきドキュメントと技術仕様

公式モデル/API ドキュメント

xAI は Grok モデル、API、ツール、価格設定をカバーする公式ドキュメントを提供しています。開発者向けドキュメントには、API リファレンス、モデル機能、レート制限、課金の詳細が含まれています。

ドキュメント＆API リファレンス：Overview | xAI
モデル＆価格設定：https://docs.x.ai/docs/models

レート制限とスループット

Grok API の使用量はトークンで測定され、コストとスループットの両方を決定します。各 Grok モデルには、ユーザープランによって定義され、xAI コンソールで確認できる、1分あたりのリクエスト数と1分あたりのトークン数のモデル固有の制限があります。

使用量がこれらの制限を超えると、API は 429（リクエストが多すぎます）エラーを返します。プランのアップグレードまたは [email protected] への連絡により、制限を増やすことができます。

トークン使用量には、プロンプトトークン、完了トークン、キャッシュされたトークン、画像トークン、推論トークンが含まれます。推論トークンは完了トークンと同じレートで課金されます。実際の使用量は API レスポンスとコンソールの使用量エクスプローラーで報告されます。

レイテンシと推論特性

Grok のレイテンシは、モデルタイプ、コンテキストサイズ、推論やツール呼び出しなどの有効な機能によって異なります。大きなモデルと長いプロンプトは推論時間を増加させます。高速バリアントは低レイテンシ向けに最適化されており、ヘビーモデルは深い推論を優先します。ストリーミングにより体感レスポンス時間を短縮できます。

モデルタイプ	レイテンシプロファイル	最適なユースケース
Grok-4 / Heavy	高レイテンシ	複雑な推論、数学、研究
Grok-4 Fast / 4.1 Fast	低レイテンシ	エージェント、リアルタイムアプリ、チャット
長いコンテキストプロンプト	レイテンシ増加	ドキュメント分析、メモリタスク

サポートされるメタデータとメッセージ構造

典型的な Grok インタラクションは構造化された会話形式に従います：

システムレベルの指示（役割、トーン、制約）
ユーザークエリとフォローアップ
推論と説明を含むアシスタントレスポンス

エンタープライズ用途では、構造化出力形式（JSON、テーブル、タグ付きセクション）をプロンプト制約を通じて強制できますが、慎重な検証が必要です。

認証とセキュリティ態勢

xAI API での認証方法

xAI へのすべての API リクエストには、API キーを使用した認証が必要です。簡単に説明すると、

API キーの作成：

Console xAI で xAI アカウントにログイン
API セクションに移動し、API Keys をクリック
Create API Key をクリックし、認識しやすい名前を付ける
許可するモデルとエンドポイント（grok-4 や grok-3 など）を選択
キーをすぐにコピーし、安全に保存

すべての API リクエストには次のヘッダーが必要です：

Authorization: Bearer your xAI API key;

これにより、xAI サーバーに API の使用が許可されていることを伝えます。

API キーの安全な管理：

環境変数またはシークレット管理ツールを使用してキーを安全に保存。チームメイト間で共有したり、公開リポジトリにコミットしたりしない。定期的にローテーション
漏洩した場合は、xAI コンソールの API Keys セクションでキーを無効化または削除し、新しいキーを作成
xAI はシークレットスキャンサービスと提携し、漏洩したキーを自動的に検出して無効化し、メール通知を送信

セキュリティとコンプライアンス基準

セキュリティ認証：xAI は SOC 2 Type 2 に準拠しています。NDA を締結した顧客は、認証とデータガバナンスに関する最新情報について xAI のドキュメントを参照できます。

監査とアクセス制御：

チーム管理者は xAI コンソールを通じてユーザーインタラクションの監査ログを表示でき、イベント ID、説明、またはユーザーでフィルタリング可能
エンタープライズ組織は、ドメインベースのユーザー関連付け、マルチチームアーキテクチャ、およびビジネスユニット全体にわたる統合アクセス制御を使用して、集中型ガバナンスを実装可能

エンタープライズグレードのプライバシー：

チームワークスペースには、Enterprise ティアのお客様向けのデータ処理ポリシーとカスタム保持オプションを備えたエンタープライズグレードのプライバシー保護が含まれる
すべてのデータ処理は、公式利用規約に記載されている xAI の使用およびセーフティポリシーに従う

規制業界向け：厳格なコンプライアンス要件を持つ組織向けに、xAI はエンタープライズサポートを提供しています。カスタムデータ保持、暗号化仕様、業界固有のコンプライアンス認証の詳細については、[email protected] の xAI セールスに連絡するか、x.ai/grok/business/enquire をご覧ください。

CData Connect AI との統合パターン

外部ツール呼び出しと MCP 統合

Grok はサーバーサイドのエージェンティックツール呼び出しを使用し、AI がクライアントの介入なしに外部ツールをいつ呼び出すかを自律的に決定します。ユーザーは MCP サーバー URL を指定するだけで、xAI がお客様に代わって MCP サーバー接続を管理します。

シンプルな統合手順：

CData MCP サーバーエンドポイントを設定
サーバー URL を含む Grok の tools パラメータに追加
Grok が利用可能なツール（get_tables、get_columns、run_query）を自動的に検出
質問に答える際、Grok がこれらのツールを自律的に呼び出す
結果が分析され、自然言語レスポンスに統合される

tools=[
mcp(server_url="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp")
]

各ツール呼び出しを手動で処理するクライアントサイドのファンクションコーリングとは異なり、Grok のエージェンティックループは、取得するデータ、実行するクエリ、推論中にツールを呼び出すタイミングを自動的に決定します。

Connect AI レスポンスの構造化出力をモデルがどのように処理するか

構造化出力により、Grok はアプリケーションが追加のパース処理なしで直接使用できる、保証された JSON またはスキーマ形式でレスポンスを返します。

3層のレスポンス構造：

マシン向けレイヤー：SQL クエリ、テーブル名、データパラメータ（プログラムで使用可能）
データレイヤー：Connect AI からの生のクエリ結果
人間向けレイヤー：サマリー、インサイト、説明（読みやすい形式）

シンプルなセットアップ：

出力スキーマを定義（JSON Schema または Pydantic モデル）
response_format パラメータを通じて Grok に渡す
Grok がスキーマに正確に一致するレスポンスを構築
毎回保証されたパース可能な出力を受け取る

これにより、非構造化テキストのパースやレスポンス形式の推測が不要になります。Grok はストリーミング中に JSON 文字列を段階的に構築し、部分的な結果のリアルタイム処理を可能にします。

Grok が複雑でスキーマの多いプロンプトをどのように処理するか

Grok 4.1 Fast は最大200万トークンをサポートし、長期強化学習を使用してトレーニングされたため、広範なデータベーススキーマやマルチターン会話でも、完全なコンテキストウィンドウ全体で一貫したパフォーマンスを確保します。

Connect AI のための主要な機能：

パフォーマンス低下なしに完全なデータベーススキーマを含める
複雑なマルチステップ分析クエリを処理
複数のターンにわたる段階的な改良のために会話状態を維持

Connect AI が SQL/テーブルデータを返す際のエラー処理動作

Connect AI ツールが失敗した場合（列の欠落、権限エラー、無効な結合）、Grok はエラーメッセージを自律的に解釈し、クエリを調整し、修正された仮定で再試行し、解決できない問題をユーザーに明確に説明します。

自動エラー回復ワークフロー：

エラータイプ	Grok の動作	例
列が見つからない	スキーマメタデータをリクエストし、有効な列を検出し、クエリを再生成	「'revenue' 列が存在しない → テーブルスキーマを取得 → 代わりに 'amount' を使用」
権限拒否	利用できないデータを説明し、代替アプローチを提案	「給与データにアクセスできない → 代わりに部門予算ビューの使用を提案」
無効な結合	利用可能なリレーションシップを使用するようにクエリロジックを調整	「リレーションシップがない → 中間テーブルを経由した代替パスを発見」
タイムアウト/レート制限	クエリを簡素化し、フィルタリングを追加し、より良い最適化で再試行	「クエリが遅すぎる → 日付フィルターを追加して最適化されたクエリを再実行」

注：1回のターン中、Grok は複数のツールを並行して呼び出すことがあり、さらに調査が必要で最大ターン数が許す場合、エージェンティックループは自動的に継続します。つまり、Grok は手動介入なしにほとんどの問題を解決できます。

モデルがリモートデータアクセスフローをどの程度理解しているか

Grok はリモートデータアーキテクチャと分散クエリについて優れた理解を示します。シミュレートされた環境での強化学習トレーニングを通じて、Grok 4.1 Fast は数十のドメインをカバーする多様なツールに触れており、実世界のエージェンティックツール呼び出しや複雑なデータ環境で卓越したパフォーマンスを発揮します。

Grok モデルの業界ユースケース

金融

金融サービスでは、Grok モデルは財務予測、データ分析、レポート作成支援に使用されています。財務諸表の要約、構造化および非構造化の大量の財務データの解釈、数値情報とテキスト情報に対する正確な推論が必要なリスクおよびパフォーマンス分析ワークフローのサポートにより、アナリストを支援します。

ヘルスケア

ヘルスケアおよびライフサイエンスでは、Grok モデルは医療データ分析と研究ワークフローをサポートします。公式ドキュメントでは、エンタープライズ管理環境での研究と意思決定をサポートするために、臨床ドキュメント作成の支援、医療データセットの分析、複雑なヘルスケア情報の統合での使用が強調されています。

法務

法務およびコンプライアンスチーム向けに、Grok モデルは法的文書の分析と要約に適用されます。契約書、訴訟ファイル、規制テキストを処理し、重要な情報を抽出し、長いドキュメントを要約し、大規模なドキュメントコレクション全体での法的調査をサポートします。

科学

科学および研究分野では、Grok モデルは科学研究支援とデータ解釈に使用されます。技術論文の要約、実験データの分析、深いドメイン理解が不可欠な複雑な科学コンテンツに対する推論により、研究者をサポートします。

エンタープライズ展開のコンテキスト

これらの業界全体で、Azure AI Foundry と Oracle Cloud Infrastructure のドキュメントは、Grok をデータ抽出、テキスト要約、コーディング支援、ドメイン固有の推論向けに設計されたエンタープライズ重視のモデルとして位置づけています。そのユースケースは、コンシューマー専用アプリケーションではなく、専門的でデータ集約型のワークフローを強調しており、規制された環境や研究主導の環境に適しています。

Grok の開発ロードマップ

Grok の進化は、現在の機能を超えて、より強力でマルチモーダルな、深く統合された AI システムへと向かっています。

高度な推論と拡張コンテキスト

Grok 4 は、ネイティブツール呼び出しとリアルタイム検索統合を備えた最先端の推論機能を提供し、強化されたロジックとコンテキスト理解により、複雑なマルチステップタスクを可能にします。

マルチモーダル機能とリアルタイムインテリジェンス

最近のイテレーションでは、ビジョン処理、リアルタイムウェブおよび X 検索、Aurora を搭載した Grok Imagine 機能によるテキストから画像への生成と編集を含むメディア生成など、マルチモーダルインタラクションが強化されています。

クロスプラットフォーム展開

Grok は、X エコシステム、専用のウェブおよびモバイルアプリケーション、エンタープライズ API、Azure AI Foundry や Oracle Cloud Infrastructure などのクラウドプラットフォーム全体に展開されています。

エンタープライズグレードの自動化

永続的なメモリのための Collections、外部ツール呼び出し、エージェンティックワークフロー、最大200万トークンのコンテキストウィンドウなどの機能により、Grok はエンタープライズ自動化とハイブリッド AI パイプラインの推論エンジンとして位置づけられています。

CData で Grok 接続を簡素化

CData Connect AI により、Grok をエンタープライズデータソース、BI ツール、分析プラットフォームに簡単に接続できます。直接統合により、ライブデータに対する自然言語クエリを有効にし、手動の手順を排除し、自動化されたガバナンス付きのデータアクセスを実現します。

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