投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、何でもできる巨大なモデル（LLM）一辺倒から、コストとタスクのバランスを最適化する「小規模言語モデル（SLM）」の活用へとシフトしつつあります。特に機密性の高いデータを扱うIT部門や人事部門の自動化において、SLMを第一選択肢とし、必要に応じてLLMを呼び出すハイブリッドなアーキテクチャがなぜ有効なのか、日本企業の現状と照らし合わせて解説します。
実務における「SLM（小規模言語モデル）」の台頭
昨今のAIブームを牽引してきたのは、GPT-4やClaude 3といった数百億〜数千億パラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）でした。これらは圧倒的な汎用知識と推論能力を持っていますが、企業が実務で利用する際には「コスト」「レイテンシ（応答速度）」「プライバシー」という3つの課題が常に付きまといます。
そこで現在、グローバルなトレンドとして注目されているのが「SLM（Small Language Model）」です。SLMはパラメータ数を数億〜数十億程度に抑えたモデルで、一般的なPCやエッジデバイス、あるいは自社のプライベートクラウド環境でも動作させることが可能です。InfoWorldの記事でも触れられている通り、特にITヘルプデスクや人事（HR）の問い合わせ対応といった「領域が限定されたタスク」において、SLMはその真価を発揮します。
IT・人事領域における自動化のブループリント
企業内でのAI活用において、SLMをどのように組み込むべきか。現実的な「ブループリント（設計図）」として提唱されているのが、SLMとLLMを組み合わせる「階層型ルーティング」のアプローチです。
例えば、社内のパスワードリセット手順や、就業規則に基づく休暇申請の案内といった定型的な問い合わせに対しては、まず軽量で高速なSLMに応答させます。SLMは計算リソースを食わないため、大量の問い合わせを安価に処理できます。一方で、SLMでは解決できない複雑な推論を要する質問や、前例のないトラブルシューティングが必要な場合にのみ、より高度なLLM（例えばAzure OpenAI Service経由のGPT-4など）にエスカレーションするという仕組みです。
このアプローチは、日本の商習慣においても理にかなっています。日本企業は「現場の業務効率化」を重視する傾向があり、すべてのタスクに高コストなLLMを使用することはROI（投資対効果）の観点から正当化しにくい場合があります。定型業務は安価なSLMで、高度な判断はLLMで、という使い分けは、稟議を通す上でも説得力のある構成と言えるでしょう。
日本企業特有のリスクとメリット
日本企業がSLMを採用する最大のメリットは、「データガバナンスとセキュリティ」にあります。
人事データや社内ITのログデータは極めて機密性が高く、改正個人情報保護法や社内規定の観点から、外部のパブリックなAPIにデータを送信することに抵抗感を持つ企業は少なくありません。SLMであれば、オンプレミス環境や国内リージョンの閉域網（VPC）内で完結させて運用することが容易になります。「データが社外に出ない」という安心感は、コンプライアンスを重視する日本企業にとって大きな導入の決め手となります。
一方で、課題もあります。SLMはパラメータが少ない分、学習していない知識に対する回答精度が落ちやすく、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクもLLMより高まる可能性があります。これを防ぐためには、RAG（検索拡張生成：社内ドキュメントを検索して回答させる技術）を組み合わせたり、社内用語や特有のルールを学習させるファインチューニング（追加学習）を行ったりする必要があります。
しかし、ここで「日本企業の文書管理」が壁になることがあります。AIに学習させるためのデータが構造化されておらず、PDFや紙の画像データ、あるいは「暗黙知」として存在している場合、SLMの精度を十分に引き出すことができません。SLM活用は、技術の問題である以前に、社内のナレッジマネジメントの問題でもあるのです。
日本企業のAI活用への示唆
SLMの活用トレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してプロジェクトを進めるべきです。
- 「大は小を兼ねる」からの脱却：
すべてのタスクに最高性能のLLMを使う必要はありません。タスクの難易度を見極め、コストパフォーマンスの良いSLMと高性能なLLMを使い分けるルーティング設計を検討してください。 - セキュリティ要件と精度のトレードオフ管理：
「社外に出したくないデータ」を扱う業務こそSLMの出番です。ただし、精度維持にはRAGの構築や、良質な日本語データセットによるファインチューニングが不可欠です。 - AI導入を契機としたナレッジの構造化：
SLMは特定のドメイン知識を教え込むことで輝きます。AI導入を単なるツール導入で終わらせず、社内に散在するマニュアルや規定類をデジタル化・構造化する「業務整理の機会」と捉え直すことが成功への近道です。