2026年2月、Small Language Models（SLM）に「事前定義した推論手順」を与えて予測品質を底上げする研究群が、実装論として一段進んだ。とくに2026年2月1日に公開されたFutureMindは、Problem Analysis→Logical Reasoning→Strategy Planning→Retrieval Guidanceという固定的な推論モジュールを提示し、SLMでも多段推論を再現しやすい枠組みを示した。

同時に、API実装側では推論時間と出力長を制御する機能が拡充され、企業は「精度だけでなく単価と遅延を設計する」段階に入っている。本稿では、2026年2月16日時点の公開情報を基に、Structured Language Modelsを「構造化された推論手順を運用に組み込んだSLM実装」と定義し、GPT-5.2世代のfast/slow thinking制御と組み合わせた経済設計を解析する。

2026年2月時点のSLM: 用語の整理と実務上の定義

注意すべき点は、SLMという略語が文脈により「Small Language Models」と「Structured Language Models」の双方を指しうることである。公開論文では前者（小型モデル）の意味が主流であり、FutureMind（2026-02-01）もその系譜にある。一方、企業実装の現場では、推論手順を固定化して再現性を上げる設計を指して後者の意味で使われ始めている。

本稿では混同を避けるため、次のように定義する。Structured Language Models（本稿のSLM）= 小型モデルを含む言語モデルに対し、推論工程・検証工程・出力形式を事前定義して運用する実装アーキテクチャである。これは新しい単一モデル名ではなく、予測可能性を高める設計原則である。

GPT-5.2のfast/slow thinkingと推論予算管理

OpenAIのモデル情報では、GPT-5系はreasoning.effortで推論計算量を段階制御できる。開発者向け発表ではminimal/low/medium/highが明示され、単純タスクでは低い推論負荷、高難度タスクでは高い推論負荷を割り当てる運用が推奨されている。実務的にはこれを「fast route（minimal/low）」と「slow route（medium/high）」に分離し、案件ごとに配分するのが合理的である。

さらに、Responses APIではmax_output_tokensで推論と最終出力の総量上限を管理でき、使用量にはreasoning_tokensとcached_tokensが分離計上される。つまり、企業は「どの問い合わせに何トークンまで使うか」を事前規約化し、月次コストのブレ幅を小さくできる。

予測手法を構造化する4レイヤー

コスト予測可能性を成立させるには、モデル能力より先に推論工程を固定化する必要がある。最低限、次の4レイヤーを分離する設計が有効である。

  1. Task Typing: 入力を分類・要約・検索・計画・監査などに先に分類し、fast/slow経路を決める。
  2. Reasoning Budget: 経路ごとにreasoning.effortとmax_output_tokensを固定し、上限超過を防ぐ。
  3. Verification: 数値計算や事実確認は外部ツール検証に切り出す。T1（2025-04-07）は小型モデルでも自己検証よりツール併用が有効であることを示した。
  4. Structured Output: 最終出力をJSON Schemaで拘束し、下流システムでの再計算コストと運用事故を削減する。

この分離により、推論品質の改善と運用コストの統制を同時に進められる。特に予測業務（需要予測、障害予兆、インシデント優先度判定）では、出力形式を固定する効果が大きい。

経済性を見積もる実務式: 単価×経路配分×キャッシュ率

2026年2月16日時点のOpenAI Pricingでは、モデルごとにinput/cached input/output単価が分離されている。ここから、推論系ワークロードの概算は次式で管理できる。

月額コスト ≈ Σ(リクエスト数 × (未キャッシュ入力トークン×P_in + キャッシュ入力トークン×P_cache + 出力トークン×P_out))

構造化実装の効果は3点である。第一に、Task Typingでslow route比率を下げる。第二に、固定プレフィックス化でキャッシュヒット率を上げる。第三に、Schema拘束で冗長出力を抑える。これらはすべて、品質を保ったままコスト分散を縮小する方向に働く。

エンタープライズ導入の設計原則（2026年版）

実装時は次の順序が現実的である。

  • 原則1: まず経路設計、次にモデル選定。モデルを先に決めると、推論予算管理が後追いになる。
  • 原則2: SLOを精度だけで定義しない。精度・95p遅延・1件当たりコストを同時に管理する。
  • 原則3: 失敗モードを先に固定する。上限超過、外部検証失敗、スキーマ不一致時のフォールバックを明文化する。
  • 原則4: 月次で配分を再学習する。fast/slow経路比率は固定値にせず、実測データで毎月更新する。

結論として、SLMの価値は「小さいモデルを使うこと」だけではない。推論の構造化により、品質とコストの両方を予測可能なシステムへ変換できる点にある。2026年の競争優位は、モデル単体の賢さより、推論手順の設計能力で決まる局面に入っている。

FAQ

SLMは新しい基盤モデル名なのか

本稿でのSLMは、単一モデル名ではなく実装アーキテクチャの呼称である。小型モデルを含む既存モデルに、事前定義した推論工程と出力拘束を与える設計を指す。

fast/slow thinkingはどう使い分けるべきか

難易度判定を先に行い、単純タスクはminimal/low、高難度タスクのみmedium/highに送るのが基本である。全件slowにすると、精度上昇より先にコスト増が支配的になる。

予測精度を落とさずにコストを下げる最短手段は何か

固定プレフィックスの共通化によるPrompt Cachingと、JSON Schemaによる出力短文化の組み合わせが最も再現性が高い。モデル変更より先に効く場合が多い。

導入初期に計測すべきKPIは何か

reasoning_tokens、cached_tokens、経路別成功率、1件当たり総トークン、95p遅延の5指標を最初の計測セットにすると、改善の因果関係を追いやすい。

参考文献