投稿者 global-ai-media 
生成AIの開発競争は、単なる「モデルの巨大化」から「実用的な効率性」へとフェーズを移しつつあります。IBMの研究者たちが提唱する「ワットあたりの知能（Intelligence-per-Watt）」という指標と、複雑なタスクを効率的に処理するエージェント・ワークフローの設計思想は、コストと環境負荷を意識せざるを得ない日本企業にとって重要なヒントを含んでいます。
「モデルの巨大化」から「ワットあたりの知能」へ
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化において、これまではパラメータ数を増やし、計算資源を大量に投入して性能を上げる「スケーリング則」が支配的でした。しかし、昨今のグローバルな議論では、その揺り戻しが起きています。莫大な電力消費と計算コストが、実ビジネスへの導入における最大のボトルネックになりつつあるからです。
IBMの研究チームが掲げる「Intelligence-per-Watt（ワットあたりの知能）」という概念は、この課題に対する明確なエンジニアリング上の回答です。単に賢い答えを出すだけでなく、「どれだけのエネルギー効率でその解にたどり着けたか」を重視するアプローチです。これは、資源の制約が厳しい日本国内のデータセンター事情や、企業のESG（環境・社会・ガバナンス）経営の観点からも無視できない視点です。
失敗を前提とした「エージェント」の自律的なタスク処理
IBMの研究プロジェクト「Mellea」に関するインタビュー記事で注目すべきは、AIがタスクに失敗した際の挙動についての言及です。従来、AIが回答を誤った場合、ユーザーがプロンプト（指示文）を修正して再度巨大なモデルを動かす必要がありました。これはコストの観点から非常に非効率です。
記事内で示唆されているのは、AIエージェントがタスクを「サブタスク」に分解し、失敗した部分のみを再試行、あるいは解決するまで粘り強く処理を続ける仕組みです。重要なのは、エンジニアのFulton氏が述べるように「モデルが毎回呼び出されるとは限らない」という点です。これは、高度な推論が必要な場面では高性能（かつ高コスト）なモデルを使い、単純な確認や修正には軽量なモデルやプログラム的なロジックを使い分ける「モデル・ルーティング」や「複合的なAIシステム」の思想に通じます。
日本企業における「AIの燃費」と実装戦略
この「AIの燃費」を良くするという考え方は、日本の商習慣や組織文化において極めて重要です。日本の現場では「100%の精度」が求められがちですが、LLM単体でそれを目指すと、過剰なファインチューニングや巨大モデルの利用によりコストが肥大化します。
一方で、タスクを細分化し、安価な処理と高価な処理を組み合わせるワークフロー（エージェント）を設計できれば、トータルのコストを抑えつつ、確認と修正のプロセスを自動化することで信頼性を高めることが可能です。これは「魔法のような万能AI」を導入するのではなく、「適材適所で計算資源を配分するシステム」を構築するという、よりエンジニアリングに立脚したアプローチです。
日本企業のAI活用への示唆
今回のIBMの研究事例とグローバルなトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点を意識してAI実装を進めるべきです。
- 「モデル単体」ではなく「システム全体」で評価する： 最新のLLMのベンチマークスコアだけに目を奪われず、システム全体としてどれだけのコスト（電力・金銭）でタスクを完遂できるかをKPIに設定する。
- エージェント・ワークフローの採用： 複雑な業務をAIに任せる際は、一発回答を求めるのではなく、AIが自律的に試行錯誤できる「思考のループ」を設計に組み込む。これにより、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを低減し、業務品質を担保する。
- ハイブリッドな推論環境の検討： すべてをクラウド上の巨大モデルで処理するのではなく、タスクの難易度に応じてオンプレミスの軽量モデルや、APIコストの安いモデルを使い分けるアーキテクチャを検討する。これは、機密情報を扱う際のガバナンス強化にもつながる。