Copilot活用にはLLMより「SLM」？「ちょい足し」で実現する“業務で使えるAI”
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「ChatGPTを導入したが、結局メールの下書き程度にしか使えていない」といった言葉が、多くの企業の現場から聞こえている。AI PCやMicrosoft Copilotを導入しても、実際の業務プロセスへ組み込むのは難しい。しかし一方で、同じ予算規模でありながら年間140時間の業務時間削減を実現した事例も存在する。この圧倒的な「AI活用格差」を生み出している要因は何か。成功企業が採用している小規模言語モデル（SLM）によるエッジAI戦略とは？
（Photo/Shutterstock.com）
高性能なゲーム機を手に入れても遊べるソフトがない
多くの企業がChatGPTやMicrosoft Copilotなどクラウド型生成AIの導入を進めているが、その多くは汎用的な機能にとどまり、「自社の業務で具体的にどう活用すればいいのかイメージが湧かない」と苦慮している実態が浮き彫りになっている。
手元のPCでAI活用ができると言われる「AI PC」の普及も徐々に進んではいるが、Zoomの背景処理やTeamsのライブキャプション機能など基本的なAI処理には対応しているものの、実際の業務シナリオで使えるAIアプリケーションは極めて限定的だ。
なぜなら、従来の大規模言語モデル（LLM）をローカル環境で動作させるには膨大なリソースが必要となり、一般的な企業には現実的ではないからだ。生成AIやAI PCの潜在能力を十分に活用できていない現状は、まるで高性能な最新ゲーム機を手に入れても、遊べるソフトがほとんどない状況に似ている。
この課題を解決する新たなアプローチとして注目されているのが、小規模言語モデル（SLM）とCopilot+PCを活用した「エッジAI」だ。
手元のPCでAI活用ができると言われる「AI PC」の普及も徐々に進んではいるが、Zoomの背景処理やTeamsのライブキャプション機能など基本的なAI処理には対応しているものの、実際の業務シナリオで使えるAIアプリケーションは極めて限定的だ。
なぜなら、従来の大規模言語モデル（LLM）をローカル環境で動作させるには膨大なリソースが必要となり、一般的な企業には現実的ではないからだ。生成AIやAI PCの潜在能力を十分に活用できていない現状は、まるで高性能な最新ゲーム機を手に入れても、遊べるソフトがほとんどない状況に似ている。
この課題を解決する新たなアプローチとして注目されているのが、小規模言語モデル（SLM）とCopilot+PCを活用した「エッジAI」だ。
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