AI・MLGoogle Gemma 4オープンソース戦略の衝撃 ── Apache 2.0ライセンス×NVIDIA RTX最適化が定義する「ローカルAI民主化」の経済学とエンタープライズ導入設計2026年4月2日のGemma 4発表を起点に、Apache 2.0化とRTX最適化がローカルAIのコスト構造をどう変えるかを技術・経済・組織の3軸で分析する。2026.04.03伊東雄歩
AI・MLSLM（Small Language Model）革命 ── エッジ推論とタスク特化型モデルがLLM依存を終わらせる2027年までにSLMの利用がLLMの3倍に達するとGartnerが予測。7BパラメータSLMは推論コストが10〜30分の1でありながら、タスク特化型実務で同等以上の精度を実現。小売キオスク、製造品質管理、モバイル推論など、ハイブリッドエッジ・クラウドアーキテクチャへの移行が進む。2026.02.1310分伊東雄歩
AI・MLオンデバイスLLMの実用化 ── エッジ推論が変えるエンタープライズAIのコスト・レイテンシ・プライバシー方程式Llama 3.2・Phi-4 mini・Gemma 3など小型言語モデルのエッジ展開が本格化。クラウド推論コスト削減、レイテンシ100ms以下、データ主権確保を同時に実現するアーキテクチャ設計と量子化技術の実践パターンを解説する。2026.02.0911分伊東雄歩
