AI・MLSLM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。2026.02.16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。2026.02.13伊東雄歩
