投稿者 global-ai-media 
世界最大級のテクノロジー見本市CESにおいて、韓国のAIスタートアップDEEPXなどが提示した「超省電力AI」技術が注目を集めています。巨大な計算リソースを必要とした大規模言語モデル（LLM）が、わずか数ワットの電力で稼働する未来は、日本の製造業や組み込みシステムにどのような変革をもたらすのでしょうか。
「学習」から「推論」へシフトするAI開発の重心
生成AIブームの初期、世界の関心は「いかに賢いモデルを作るか」という学習（Training）フェーズに集中していました。しかし、CESなどの最新の技術展示会での動向を見ると、フェーズは明らかに「いかに効率よく動かすか」という推論（Inference）の最適化へとシフトしています。
元記事で触れられている韓国のDEEPX社のような企業は、LLM（大規模言語モデル）をわずか5ワット程度の電力で動作させる技術を提示しています。従来、100億パラメータを超えるようなモデルを動かすには、数百ワットを消費する高価なGPUが必要とされていました。しかし、専用のNPU（Neural Processing Unit）アーキテクチャや高度なモデル軽量化技術の進展により、エッジデバイス（端末側）での高度なAI処理が現実味を帯びてきています。
オンデバイスAIがもたらす実務的メリット
この「省電力・オンデバイス化」の流れは、日本企業にとってクラウド上のAPIを利用するだけでは得られない、明確なメリットをもたらします。
一つ目は「コストの削減」です。クラウド経由のLLM利用は、リクエスト数に応じた従量課金や通信コストが発生し続け、大規模展開のボトルネックになりがちです。エッジで処理が完結すれば、これらのランニングコストを劇的に圧縮できます。
二つ目は「レイテンシ（遅延）の解消」です。通信を介さないため、ロボット制御やリアルタイム翻訳など、即応性が求められる現場での利用が可能になります。
そして三つ目は、日本の法規制やガバナンスの観点で最も重要な「プライバシーとセキュリティ」です。データが社外や海外のサーバーに出ることなく、デバイス内で処理が完結するため、機密情報や個人情報を取り扱うハードルが下がります。
技術的な課題と限界
一方で、省電力AIには限界もあります。5ワットで動作するような環境では、GPT-4のような超巨大モデルと同等の「汎用的な推論能力」を期待するのは時期尚早です。パラメータ数を落としたり、量子化（計算精度を落として軽量化する技術）を行ったりすることで、回答の精度やニュアンスの豊かさが犠牲になる場合があります。
したがって、実務においては「何でもできるAI」を目指すのではなく、「特定のタスクに特化した軽量モデル」を選定・チューニングするエンジニアリング能力が問われることになります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの省電力AIトレンドを踏まえ、日本企業は以下の点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 製造業・IoTとの融合による「現場力」の強化
日本が得意とする自動車、家電、産業用ロボットなどのハードウェアに、省電力なLLMを組み込むことで、製品の付加価値を飛躍的に高められます。インターネット接続が不安定な工場や建設現場でも自律的に判断できるAIエージェントは、人手不足解消の切り札になり得ます。
2. ハイブリッド構成の検討
すべての処理をエッジで行う必要はありません。機密性が高いデータや即応性が必要な処理は「オンデバイス」で、高度な推論や複雑な検索が必要な場合は「クラウド」で、という使い分け（ハイブリッドAI）を設計段階で盛り込むことが、コストと性能のバランスを保つ鍵となります。
3. ベンダーロックインへの警戒とNPUの選定
省電力AIを実現するには、専用チップ（NPU）への依存度が高まります。特定のハードウェアに過度に依存すると、技術の陳腐化や供給リスクにさらされる可能性があります。ソフトウェアスタックの汎用性を確保しつつ、複数のハードウェア選択肢を持てるようなアーキテクチャ設計が重要です。