ChatGPTでは不十分？いま1番検討されてる「小さなAI＝SLM」で結果出す“ある鉄則”

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生成AIを導入してみたものの、「期待ほど業務に活用できていない」と感じる企業は少なくない。汎用性の高いLLMだけでは精度や運用コストに限界がある。そうした中で注目されているのが、小規模言語モデル（SLM）だ。では、SLMを“現場で機能するAI”に育てるには何が必要なのか？実践的なポイントを整理する。

汎用性の高いLLMだけでは限界がある…そこで注目されているのが「小規模言語モデル（SLM）」だ

（Photo/Shutterstock.com）

なぜ「小規模言語モデル（SLM）」なのか？

　AIの急速な進化に伴い、企業におけるAI戦略の重要性も急速に高まっている。AI導入の初期段階では、「ドキュメント要約」「社内問い合わせ対応」「コード開発支援」「業務文書のチェック」など、身近な業務を支援する目的で活用が進められてきた。

　しかし現在では、AIの役割はより広範囲に広がっている。自社が保有するデータとAIを組み合わせることで、既存の業務プロセスの改革にとどまらず、新たな製品・サービスの開発や顧客体験の向上など、より高付加価値な成果を生み出す段階へと移行している。

　こうした進化を経て迎える2025年は、「AIエージェント元年」とも位置づけられている。AIが自ら判断し、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」の活用が、いよいよ本格的な導入フェーズに入りつつある。これは、AI戦略を推進する企業にとって、今まさに注力すべき重要なテーマの一つとなっている。

　そのようなAIエージェントに求められるのは、「精度の高い応答」だ。そしてその精度を高めるには、対象となる業務やドメインを明確に絞り込むことが効果的である。最近では、汎用的に設計された大規模言語モデル（LLM）よりも、特定の課題や用途に特化して設計された小規模言語モデル（SLM）の方が、業務ごとのニーズに対して高い精度で応えることができるという認識が広まりつつある。

　小規模言語モデルには、「社内機密データの活用がしやすい」「ハルシネーション（事実と異なる出力）のリスクを抑えやすい」「開発・運用コストを抑えられる」といった利点もあり、実用面でも優位性がある。今後は、こうした小規模言語モデルを軸としたAI戦略が、企業における主流のアプローチになると見込まれている。ここからは、その具体的な活用戦略と導入のポイントについて解説していく。

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