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SLM推論の構造化革命 ── Structured Language Modelsが変えるエンタープライズAI実装の経済性と予測可能性
AI・ML

SLM推論の構造化革命 ── Structured Language Modelsが変えるエンタープライズAI実装の経済性と予測可能性

2026年2月時点のSLM潮流を、構造化推論・予測手法・GPT-5.2の推論制御を軸に整理し、企業がAIコストを予測可能にする実装原則を示す。

2026.02.167分伊東雄歩
エッジAIチップとクラウドサーバーを対比したSLM(Small Language Model)とエッジ推論の概念図
AI・ML

SLM(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

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